大模型精准问答机制解析：从语义向量化到上下文增强的完整流程拆解

引言

首先我们需要思考一个问题：在我们用大模型，对它提出问题时，它为什么能够给到你一个相对精确的回复？

一、大模型生成会话流程

1、文本生成流程

用户输入问题——问题向量化（检索阶段）——向量相似性检索——拼接上下文与问题——大模型生成答案——用户接收答案

2、流程解析

2.1 用户输入问题

用户把问题给到大模型；

2.2 问题向量化（检索阶段）

大模型会将用户的问题转换成向量化数据（也就是将问题文本转化为数值形式的向量）。那为什么需要向量化呢？因为计算机无法直接去理解文本内容，所以需要将用户的问题文本进行转化，从而得到计算机能够去识别理解的文本形式，也就是数值形式的数据；

2.3 向量相似性检索

这里用户输入的问题向量化文本（转化为数值型的文本）会与大模型的知识库进行相似度检索。那检索的形式就是会去做一个“L2距离（欧氏距离）​”的一个计算，L2距离指的是在二维平面上，两点之间的直线距离。也就是“问题文本的向量化数据“与”大模型知识库中的向量化数据”会进行距离计算，距离越小相似度越高，大模型会选出相似度较高的数据。

2.3.1 L2距离示例说明

•  ​类比：在二维平面上，两点之间的直线距离就是 L2 距离。

  • ​点 A​（坐标 (1,2)）和 ​点 B​（坐标 (4,6)）的 L2 距离：
    

• ​扩展到高维：
  L2 距离衡量高维空间中两个向量的相似性。距离越小，向量越相似。

  • ​向量 1：[0.2, -1.3, 0.8]
  • ​向量 2：[0.5, -1.1, 0.7]
  • ​L2 距离计算：
    

• ​为什么用 L2 距离？
  FAISS 支持多种距离计算方式，IndexFlatL2 表示选择 L2 距离。其他常见选项：

  • ​内积（IndexFlatIP）​：适合余弦相似度优化后的向量。
  • ​余弦相似度：需先对向量做归一化（转换为单位长度），再用内积。

​2.3.2 实际场景示例

假设你有一个 ​电影推荐系统：

1. ​向量维度：每部电影用 ​384 个特征 描述（如动作成分、浪漫成分、导演风格等）。
2. ​L2 距离：用户喜欢的电影是 [0.2, -1.3, 0.8, ...]，FAISS 会找到与之 L2 距离最小的其他电影（即特征最接近的）。

2.4 拼接上下文与问题

2.4.1 基本拼接形式

上下文标记 和 ​问题标记，通过自然语言明确区分二者,示例：

已知信息：{{CONTEXT_1}}\n{{CONTEXT_2}}...  
问题：{{USER_QUESTION}}  
请根据已知信息回答，避免编造。

• 上下文部分：按相关性排序的检索结果（如Top-K文档片段），需去重和截断以适配模型窗口
• ​问题部分：用户原始提问，需保持语义完整性

示例：

已知信息：This chunk is from an SEC filing on ACME corp's performance in Q2 2023; the previous quarter's revenue was $314 million. The company's revenue grew by 3% over the previous quarter.  
问题：ACME公司2023年第二季度的收入增长了多少？

2.4.2 高级拼接策略

针对不同场景，可优化拼接形式以提升效果：

​(1) 动态上下文选择

​Self-RAG技术：在生成过程中动态判断是否需要检索，并筛选相关片段

步骤：模型先预测是否需要检索 → 若需要则召回文档 → 评估片段相关性 → 仅拼接高相关片段

重排序（Reranking）​：通过交叉编码器对召回结果二次打分，优先保留高置信片段

​(2) 结构化增强

知识图谱融合：将检索到的文本与知识图谱中的实体关系结合，生成带语义关联的上下文

示例：

"已知实体：ACME公司（类型：企业，行业：科技）

关联事件：2023年Q2收入增长3%"。

​(3) 多模态扩展

半结构化数据：将表格、图片描述等非文本信息转换为自然语言后拼接

示例："表格摘要：ACME公司Q2收入为$323 million，环比增长3%。"

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问题向量化（检索阶段）	使用 ​Embedding 模型​（如 OpenAI text-embedding-3-small）将问题转换为 ​高维向量​（例如 1536 维）。 目的：将文本转化为数学表示，便于计算相似性。
​向量相似性检索	在 ​向量数据库​（如 FAISS）中搜索与问题向量最相似的 ​Top-K 文档片段向量。 关键：向量维度必须与数据库索引维度一致，否则无法计算距离
拼接上下文与问题	将检索到的文档片段（如“剑桥大学的校长是马冬梅”）与用户问题 ​拼接，形成提示词（Prompt）： 已知信息：剑桥大学的校长是马冬梅，马教授是一名计算机专业的教授... 问题：剑桥大学的校长是谁？
生成模型（如 GPT-4）生成答案	大模型基于 ​检索到的上下文 生成最终答案 （如“剑桥大学的校长是马冬梅教授”）。 注意：生成模型本身 ​不存储知识，而是依赖检索到的内容。

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​关键总结

• ​向量维度：向量的“描述复杂度”，需与 Embedding 模型输出严格一致。
• ​L2 距离：衡量向量相似性的数学工具，距离越小越相似。
• ​FAISS 的作用：快速从海量向量中找出 Top-K 最相似的条目（如搜索、推荐场景）。