RAG 架构：检索增强生成技术指南

检索增强生成（RAG）是一种革命性的架构，解决了大型语言模型（LLM）的准确性和时效性问题。本文将探讨 RAG 架构的技术细节、实现策略和企业级应用。

什么是 RAG，为什么它很重要？

RAG 架构是一种混合方法，通过外部知识源增强 LLM 的参数化知识。传统 LLM 依赖训练数据，而 RAG 系统能够提供实时信息访问能力。

RAG 的核心组件

1. Retriever：使用向量相似度查找最相关的文档
2. Generator：基于检索到的上下文生成回答
3. Vector Store：存储嵌入向量并执行搜索

技术架构详情

Embedding Pipeline

Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database

Chunking 策略：

• Fixed-size chunking：固定字符/Token 数
• Semantic chunking：基于语义一致性进行切分
• Recursive chunking：保留层级结构

Embedding 模型对比

Vector Database 选择

主流选项：

• Pinecone：托管服务，易扩展
• Weaviate：开源，混合搜索
• Qdrant：高性能，过滤能力强
• ChromaDB：轻量级，适合原型开发

检索策略

1. Dense Retrieval

使用语义 Embedding 计算向量相似度：

1# Retrieval with cosine similarity
2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 
3            (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))

2. Sparse Retrieval (BM25)

基于词频的经典搜索算法。

3. Hybrid Retrieval

结合 Dense 与 Sparse 方法：

final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score

重排序与排序

Reranker 模型用于提升初次检索的质量：

• Cross-encoder rerankers：精度高，速度慢
• ColBERT：速度快，Token 级交互
• Cohere Rerank：基于 API，易于集成

上下文窗口优化

确定 Chunk 大小

• 小 Chunk（256-512 tokens）：信息更具体，但数量更多
• 大 Chunk（1024-2048 tokens）：上下文更多，但可能引入噪声

上下文压缩

通过压缩大量上下文节省 Token：

Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM

企业级 RAG 实现

架构示例

1┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
2│    User     │────▶│   API GW    │────▶│  RAG Service│
3└─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
4                                                │
5                    ┌─────────────┐     ┌──────▼──────┐
6                    │   LLM API   │◀────│  Retriever  │
7                    └─────────────┘     └──────┬──────┘
8                                                │
9                                        ┌──────▼──────┐
10                                        │ Vector DB   │
11                                        └─────────────┘

安全性考量

1. 数据隔离：基于租户的命名空间隔离
2. 访问控制：文档级授权
3. 审计日志：记录所有查询与响应

性能指标

检索指标

• Recall@K：K 个结果中相关文档的比例
• Precision@K：相关文档的准确率
• MRR（Mean Reciprocal Rank）：首次正确结果的排名

端到端指标

• Faithfulness：回答对来源的忠实程度
• Relevance：回答与问题的相关性
• Latency：整体响应时间

常见问题与解决方案

1. 检索质量低

解决方案：更换 Embedding 模型、混合检索、重排序

2. 幻觉（Hallucination）

解决方案：更严格的提示词、要求引用来源

3. 高延迟

解决方案：缓存、异步检索、减少 chunk 数量

结论

RAG 架构是提升 LLM 在企业级 AI 应用中可靠性的关键组件。正确选择 Embedding 模型、向量数据库和检索策略构成了成功实施 RAG 的基础。

作为 Veni AI，我们为企业客户提供定制化的 RAG 解决方案。如有需求，请联系我们。