RAG技术全面对比研究：探索最优检索增强生成策略

检索增强生成（RAG）技术全景解析：从基础到前沿

在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速准确地获取所需信息，是人工智能领域的一大挑战。Retrieval-Augmented Generation（RAG，检索增强生成）技术应运而生，它结合了检索和生成的优势，通过从大量文档中检索相关信息，再利用这些信息生成高质量的回答。本文将系统性地介绍18种RAG技术，通过概念解析、代码示例和实际应用场景分析，帮助读者全面理解这一领域。

1. Simple RAG：基础框架与实现

简单RAG是理解检索增强生成技术的起点，其工作流程直观清晰：

1. 文档预处理：从PDF等格式中提取原始文本
2. 文本分块：将长文本分割为适当大小的片段
3. 向量化：将文本块转换为数值化的嵌入向量
4. 检索：根据查询寻找最相关的文本块
5. 生成：基于检索结果生成最终回答

# 定义PDF文件路径
pdf_path = "data/AI_information.pdf"

# 提取文本并分割成文本块
extracted_text = extract_text_from_pdf(pdf_path)
text_chunks = chunk_text(extracted_text, chunk_size=1000, overlap=200)

# 打印文本块数量
print("Number of text chunks:", len(text_chunks))

# 向量化存储
vector_store = VectorStore()
embeddings = create_embeddings(text_chunks)
vector_store.add_items(text_chunks, embeddings)

# 查询处理示例
query = "什么是深度学习？"
query_embedding = create_embeddings([query])[0]
results = vector_store.similarity_search(query_embedding, k=3)

实际应用场景：简单RAG适合处理结构化程度高、主题集中的文档，如产品说明书、技术文档等。例如，在客服机器人系统中，可以用它快速检索产品FAQ并生成回答。

局限性分析：固定大小的分块可能导致语义割裂。例如，一个完整的定义可能被分割在两个块中：“深度学习是机器学习的分支…“和”…它使用多层神经网络进行特征学习”，影响检索准确性。

2. Semantic Chunking：基于语义的智能分块

语义分块通过分析文本的语义连贯性来划分文本，解决了简单RAG的机械分割问题：

# 语义分块实现示例
sentences = [s for s in extracted_text.split('. ') if s]  # 简单分句

# 为每个句子生成嵌入向量
embeddings = [get_embedding(sentence) for sentence in sentences]

# 计算相邻句子相似度
similarities = []
for i in range(len(embeddings)-1):
    sim = cosine_similarity(embeddings[i], embeddings[i+1])
    similarities.append(sim)

# 动态确定分割点
threshold = np.percentile(similarities, 90)  # 取相似度第90百分位作为阈值
break_points = [i for i, sim in enumerate(similarities) if sim < threshold]

# 构建语义块
chunks = []
start = 0
for bp in break_points:
    chunks.append('. '.join(sentences[start:bp+1]))
    start = bp+1
chunks.append('. '.join(sentences[start:]))

实际案例：在处理法律文档时，语义分块能保持完整的法律条款不被分割。例如，一个包含"定义"、"权利"和"义务"三个语义段的合同条款会被正确识别为三个独立块。

性能考量：虽然理论上更合理，但实际测试中语义分块可能表现不如预期，因为：

1. 句子级嵌入的质量直接影响分块效果
2. 领域特定文本可能需要调整相似度阈值
3. 计算成本高于固定分块

3. 上下文增强检索：扩展检索范围

上下文增强检索通过包含相邻文本块提供更完整的上下文：

def get_context_enriched_results(query, vector_store, k=3, window_size=1):
    """检索核心结果及其上下文"""
    base_results = vector_store.similarity_search(query, k=k)
    
    enriched_results = []
    for result