在大語言模型(LLM)應用中，檢索增強生成(RAG)技術已成為提升回答品質的關鍵。然而，簡單的RAG往往無法滿足複雜場景的需求。本文將深入剖析4種進階RAG演算法，並結合LLM twin系統的實際案例，探討如何優化檢索效果。
一、查詢擴展：擴大語義覆蓋範圍
傳統RAG僅使用單一向量查詢，容易忽略重要資訊。查詢擴展技術通過LLM生成多個相關查詢，擴大了語義覆蓋範圍。例如，對於「LLM的最新進展」這一查詢，我們可以擴展為：
1. 大語言模型在2024年的突破性成果
2. LLM在自然語言處理任務中的表現提升
3. 開源LLM專案的發展趨勢
4. LLM在特定領域應用的新進展
5. 減少LLM訓練成本的創新方法
這種方法能夠捕獲更多相關上下文，提高檢索的全面性。在LLM twin系統中，我們使用GPT-4生成這些擴展查詢，確保覆蓋多個角度。
實現代碼示例：
```python
def query_expansion(query: str) -> List[str]:
prompt = f"請基於以下查詢生成5個相關但不同角度的查詢：\n{query}\n\n生成的查詢："
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
expanded_queries = response.choices[0].message.content.split('\n')
return expanded_queries
```
二、自查詢：精確提取關鍵資訊
自查詢技術利用LLM從原始查詢中提取關鍵元數據，如標籤或作者ID。這些提取的資訊可用於後續的精確過濾。在LLM twin系統中，我們主要提取作者ID，以確保檢索結果來自特定作者。
實現代碼示例：
```python
def self_query(query: str) -> Dict[str, Any]:
prompt = f"從以下查詢中提取作者ID（如果存在）：\n{query}\n\n提取結果："
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
author_id = response.choices[0].message.content.strip()
return {"author_id": author_id if author_id else None}
```
三、混合與過濾向量搜索：結合精確匹配與語義相似
純向量搜索難以處理精確關鍵詞匹配。混合搜索通過結合向量搜索和關鍵詞搜索，實現了語義相似性和精確匹配的平衡。在LLM twin系統中，我們採用過濾向量搜索方法，即在向量搜索結果上應用元數據過濾。
實現代碼示例：
```python
def hybrid_search(query: str, author_id: str, k: int = 5) -> List[Dict]:
vector = embed(query)
filter_condition = models.FieldCondition(
key="author_id",
match=models.MatchValue(value=author_id)
)
results = qdrant_client.search(
collection_name="vector_posts",
query_filter=models.Filter(must=[filter_condition]),
query_vector=vector,
limit=k
)
return results
```
四、重排序：優化檢索結果排序
重排序技術使用更強大的模型（如GPT-4）對初步檢索結果進行二次評估和排序。這能顯著提升最終返回結果的相關性。在LLM twin系統中，我們使用prompt工程技巧指導GPT-4進行重排序。
實現代碼示例：
```python
def rerank(query: str, results: List[Dict]) -> List[Dict]:
prompt = f"請對以下檢索結果進行相關性排序，考慮與查詢'{query}'的相關程度：\n"
for i, result in enumerate(results):
prompt += f"{i+1}. {result['content'][:100]}...\n"
prompt += "\n請返回排序後的結果索引，最相關的排在前面。"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
reranked_indices = [int(idx) for idx in response.choices[0].message.content.split(',')]
return [results[i-1] for i in reranked_indices]
```
結合這四種技術，我們可以顯著提升RAG系統的檢索效果。在實際應用中，可根據具體需求靈活組合這些技術。例如，對於需要高準確度的場景，可以強化自查詢和混合搜索；而對於需要廣泛知識覆蓋的場景，則可以側重查詢擴展和重排序。
值得注意的是，雖然這些技術能夠大幅提升檢索質量，但也會增加系統複雜度和計算成本。在實際部署時，需要權衡效果提升和資源消耗，選擇最適合的優化策略組合。
此外，這些技術的效果很大程度上依賴於底層向量數據庫的性能。在LLM twin系統中，我們選擇了Qdrant作為向量數據庫，其卓越的性能和靈活的API為實現這些進階技術提供了堅實基礎。有興趣深入了解Qdrant的讀者可以訪問其官方網站：https://qdrant.tech/
