如何高效提升大模型的RAG效果？多种实用策略一次掌握

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如何高效提升大模型的RAG效果？多种实用策略一次掌握

持续提升RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）的效果是当前许多企业应用大模型时非常关注的一个关键问题。虽然RAG看起来简单，但真正要做到效果持续提升，还真不是一件容易的事。咱们今天就用更轻松的语言，结合实际案例，聊聊如何通过多种策略持续增强RAG能力，帮助你在实际落地项目中游刃有余。

我是Fanstuck，致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者，热衷于分享最新的行业动向和技术趋势。如果你对大模型的创新应用、AI技术发展以及实际落地实践感兴趣，那么请关注Fanstuck。

引言

在大模型普及的今天，很多人发现，尽管模型变得越来越强大，但有时候它给出的回答仍然可能离奇到让人怀疑人生。比如你问它某个真实人物的信息，它却能一本正经地编出一个虚构的背景故事——我们管这叫“模型幻觉”。

为了解决这一问题，一种叫作RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）的技术应运而生。简单来说，RAG就像是给大模型装上了一套“外置记忆库”，当模型回答问题时，可以从这个记忆库中查找准确的信息，避免自己“胡编乱造”。

举个简单的例子：

假如你问：“北京大学创立于哪一年？” 传统的生成模型可能会凭经验随口回答：“北京大学创立于1900年左右。”（事实上是错误的） 而使用RAG后，模型会先在外部知识库中准确找到：“北京大学创立于1898年”，再给你精准的答案。

在实际应用中，RAG的优势主要表现在两点：

• 提升回答准确性：模型不再依赖训练时记住的知识，而是实时查找最新、最准确的数据；
• 减少“幻觉”现象：通过明确的数据源，降低了模型胡乱编造答案的可能性。

那么，如何有效地进一步提升RAG效果呢？本文将从多个方面为你详细介绍几种实操性强的策略，帮你让模型的“外置记忆”更加强大，真正提升企业效率和用户满意度。

一、影响RAG效果的关键因素

想要大模型的RAG效果更好，得先搞清楚影响效果的几个关键因素。毕竟，如果我们连问题都没找到，怎么可能对症下药呢？在实际业务里，很多朋友都会有这样的疑惑：

“为什么同样用的RAG技术，我家的大模型还是没有别人的准？”

别急，接下来我们聊一聊影响RAG效果的几个核心因素，并结合一些好玩的案例，给你点实操灵感。

1. 数据质量（Data Quality）：好数据是成功的一半

俗话说得好：“垃圾进，垃圾出”，用在RAG上尤其贴切。想让大模型说话靠谱，首先就要确保你给它喂的数据足够干净、清晰且准确。

比如说你正在做一个企业内部的知识问答助手，如果给它喂的数据杂乱无章，甚至错漏百出，那模型可就要闹笑话了。之前就有个公司搞RAG的时候，把没清理过的员工手册直接塞进知识库，结果问了句“请假流程是什么”，模型张口就是去年已经废弃的老版本流程，搞得员工一头雾水。

实操小tips：

• 文档拆分一定要合理，避免过大或过小导致的检索失败。
• 定期更新数据，保证知识库信息的准确性和实时性。

2.检索策略与算法优化:不选最快的，只选最合适的

数据再好，也得看你怎么“找”。检索策略和算法就像是模型的导航系统，导航不给力，再好的数据模型也用不上。

举个例子，有家公司之前用最简单的暴力搜索（brute force）做检索，刚开始文档少的时候速度还凑合，但文档量一大，问题就来了。问个问题等半天，结果客户服务AI还没给回复，人已经流失了。后来换成近似最近邻搜索算法（ANN），速度一下子提升了几十倍，用户体验明显提升，用户投诉瞬间下降不少。当数据量小，可以用简单粗暴的KNN；数据量一旦上万甚至百万级，推荐用ANN（近似最近邻搜索）算法，效率直接起飞。

3.向量库与Embedding模型的选择：选对了事半功倍

向量库和Embedding模型就像是你给模型准备的“武器”，不同组合效果大不一样。

比如之前一个朋友折腾了好几个向量库，从FAISS换到Milvus再换到Pinecone，发现效果参差不齐。后来深入一查，原来问题不止在向量库上，embedding模型的选择也大有讲究。同样的数据，用不同的embedding模型，召回准确率竟然差了一大截。

他最后选了一个性价比最高的方案：OpenAI的embedding模型搭配Milvus向量库，检索效果直接飙升，用户投诉量明显减少。如果追求高性能和易部署，FAISS、Milvus都是优质之选；embedding模型建议从OpenAI或Sentence Transformers开始，先快速做小范围对比，挑准再大规模用。

4.检索结果的排序与重排技术：先找到再排好，才是真完美

检索到的数据往往是大批量的，如果不排个先后顺序，用户一看估计脑袋就大了。所以检索结果的排序与重排就变得特别重要。

比如，一家做法律咨询的公司，之前RAG系统做完后，用户咨询一个法律问题，结果出来几十条文档，但真正有用的那条偏偏排在后面，用户每次都要往下翻，烦到想卸载app。后来他们加入了基于Cross-Encoder的重排技术，模型自动把最贴合用户问题的答案顶到最前面，客户满意度飙升。初步检索后，使用Cross-Encoder重排，可极大提升用户体验；如果你追求极致性能，也可以尝试多轮重排，当然也要注意时间成本的平衡。

到这里，我们就把影响RAG效果的关键因素聊得差不多了。记住，好数据、好策略、好工具、好排序，四大法宝一样都别落下，才是真正做好RAG的秘籍。接下来，我们就详细拆解一下，每个环节具体如何优化，助力RAG能力不断提升。

二、如何有效提升RAG效果？

提升RAG的效果并非只是单纯依赖算法的强大，而是各个环节的全面优化，只有将这些环节优化到位，模型的表现才能真正令人满意。接下来我会逐一介绍几个关键策略，并结合实际案例和一些代码片段，更轻松地把握实操方法。

策略1：优化数据处理与文档拆分方法

很多时候，我们觉得数据越多越好，其实不然。数据的组织方式直接决定了模型的检索效率和回答准确性。

为什么文档拆分如此重要？

假设你在做企业内部的知识库问答系统，用户问了一个关于“公司请假规定”的问题。你把整篇100多页的员工手册作为一个整体放进知识库里，模型需要每次从头到尾看一遍，效率必然低下。如果你提前把文档按照主题或章节分割成小段，模型直接锁定准确的内容再进行回答，效率肯定大大提升。

文档拆分的优化方法

1. 基于语义的分割

不同于简单的按字符数或句子数机械分割，基于语义的分割能保证每个片段包含完整的语义信息。

2. 重叠分割策略

在片段之间保留适当重叠，避免关键信息被分割在不同片段中丢失。

3. 元数据增强

为每个片段添加元数据（如标题、章节信息），提高检索相关性。

4. 分层分割

对文档进行多级分割，既有细粒度片段也有大段落，满足不同检索需求。

Python实现文档拆分

引用必要的库：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

 import re
 import nltk
 from nltk.tokenize import sent_tokenize
 import spacy
 from langchain_text_splitters import (
     RecursiveCharacterTextSplitter,
     MarkdownHeaderTextSplitter,
     SpacyTextSplitter
 )
 ​
 # 下载必要的NLTK资源(首次运行需要)
 nltk.download('punkt')

基础字符分割

适合结构简单的文档，实现简单但不保证语义完整性：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

 # 1. 基础文本分割 - 按字符数
 def basic_chunk_by_chars(text, chunk_size=1000, chunk_overlap=200):
     """
     基础分割：按字符数分割文档
     """
     text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
         chunk_size=chunk_size,
         chunk_overlap=chunk_overlap,
         length_function=len,
         is_separator_regex=False,
     )
     return text_splitter.split_text(text)
 ​

Markdown标题分割

适合有明确标题层级的结构化文档，如提到的员工手册

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

 # 2. 基于Markdown标题的分割
 def chunk_by_headers(markdown_text):
     """
     按Markdown标题分割文档
     适合结构化文档如员工手册
     """
     headers_to_split_on = [
         ("#", "Header 1"),
         ("##", "Header 2"),
         ("###", "Header 3"),
     ]
     
     markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on=headers_to_split_on)
     return markdown_splitter.split_text(markdown_text)

语义分割

保持语句和段落完整性，适合需要上下文理解的复杂文档

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

 # 3. 基于语义的分割（使用SpaCy）
 def semantic_chunk(text, chunk_size=1000, chunk_overlap=200):
     """
     基于语义分割文档，保持句子和段落的完整性
     """
     try:
         # 加载中文模型
         nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")
     except OSError:
         # 如果模型未安装，尝试下载
         import os
         os.system("python -m spacy download zh_core_web_sm")
         nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")
     
     text_splitter = SpacyTextSplitter(
         chunk_size=chunk_size,
         chunk_overlap=chunk_overlap,
         separator=" ",
         pipeline="zh_core_web_sm"
     )
     return text_splitter.split_text(text)

如果是较为复杂的文档，需要考虑到段落、标题和语义边界的关系，则需要加入多种策略：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

 # 4. 高级自定义分割 - 考虑段落、标题和语义边界
 def advanced_chunk(text, chunk_size=1000, chunk_overlap=200):
     """
     高级分割策略，考虑多种因素
     """
     # 首先按段落分割
     paragraphs = re.split(r'\n\s*\n', text)
     
     chunks = []
     current_chunk = ""
     current_size = 0
     
     for para in paragraphs:
         # 如果段落本身就超过了chunk_size，需要进一步分割
         if len(para) > chunk_size:
             # 添加已累积的内容为一个块
             if current_size > 0:
                 chunks.append(current_chunk)
                 # 保留部分重叠内容
                 current_chunk = current_chunk[-chunk_overlap:] if len(current_chunk) > chunk_overlap else current_chunk
                 current_size = len(current_chunk)
             
             # 分割大段落为句子
             sentences = sent_tokenize(para)
             
             for sent in sentences:
                 if current_size + len(sent) + 1 <= chunk_size:
                     if current_chunk:
                         current_chunk += " " + sent
                     else:
                         current_chunk = sent
                     current_size += len(sent) + 1
                 else:
                     # 当前块已满，添加到chunks
                     chunks.append(current_chunk)
                     # 保留部分重叠内容
                     current_chunk = current_chunk[-chunk_overlap:] if len(current_chunk) > chunk_overlap else current_chunk
                     current_chunk += " " + sent
                     current_size = len(current_chunk)
         else:
             # 如果添加当前段落会超过chunk_size，先保存当前块
             if current_size + len(para) + 2 > chunk_size and current_size > 0:
                 chunks.append(current_chunk)
                 # 保留部分重叠内容
                 current_chunk = current_chunk[-chunk_overlap:] if len(current_chunk) > chunk_overlap else current_chunk
                 current_size = len(current_chunk)
             
             # 添加段落到当前块
             if current_chunk:
                 current_chunk += "\n\n" + para
                 current_size += len(para) + 2
             else:
                 current_chunk = para
                 current_size = len(para)
     
     # 添加最后一个块
     if current_chunk:
         chunks.append(current_chunk)
     
     return chunks

中文特定分割

针对中文文档的特点优化，识别中文标题和段落

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 # 5. 针对中文的分割方法
 def chinese_text_chunk(text, chunk_size=1000, chunk_overlap=200):
     """
     针对中文文本的分割方法
     """
     # 按段落分割
     paragraphs = re.split(r'\n\s*\n', text)
     
     chunks = []
     current_chunk = ""
     current_size = 0
     
     for para in paragraphs:
         # 检查段落是否包含标题特征
         is_heading = bool(re.match(r'^第[一二三四五六七八九十百千]+[章节条款]|^[一二三四五六七八九十]、|^\d+[\.\s]|^[\u4e00-\u9fa5]{2,10}：', para))
         
         # 如果是标题且当前块不为空，先保存当前块
         if is_heading and current_size > 0:
             chunks.append(current_chunk)
             current_chunk = para
             current_size = len(para)
         # 如果添加当前段落会超过chunk_size，先保存当前块
         elif current_size + len(para) + 2 > chunk_size and current_size > 0:
             chunks.append(current_chunk)
             # 保留部分重叠内容
             current_chunk = current_chunk[-chunk_overlap:] if len(current_chunk) > chunk_overlap else current_chunk
             current_chunk += "\n\n" + para
             current_size = len(current_chunk)
         else:
             # 添加段落到当前块
             if current_chunk:
                 current_chunk += "\n\n" + para
                 current_size += len(para) + 2
             else:
                 current_chunk = para
                 current_size = len(para)
     
     # 添加最后一个块
     if current_chunk:
         chunks.append(current_chunk)
     
     return chunks

分层分割

创建多粒度索引，支持不同精度的检索需求

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

 # 6. 分级分块策略 - 集成多种分块方法，创建多层次索引
 def hierarchical_chunking(text, primary_size=2000, secondary_size=500):
     """
     创建分层索引:
     - 大块(primary)用于广泛上下文理解
     - 小块(secondary)用于精确答案检索
     """
     # 一级分块 - 较大块
     primary_chunks = advanced_chunk(text, chunk_size=primary_size, chunk_overlap=primary_size//5)
     
     # 二级分块 - 在每个大块内创建小块
     all_secondary_chunks = []
     for i, chunk in enumerate(primary_chunks):
         secondary_chunks = advanced_chunk(chunk, chunk_size=secondary_size, chunk_overlap=secondary_size//4)
         # 为每个小块添加元数据，包括来源于哪个大块
         for j, small_chunk in enumerate(secondary_chunks):
             all_secondary_chunks.append({
                 "text": small_chunk,
                 "metadata": {
                     "primary_chunk_id": i,
                     "secondary_chunk_id": j,
                     "primary_chunk_preview": chunk[:100] + "..." # 添加大块预览
                 }
             })
     
     return {
         "primary_chunks": primary_chunks, 
         "secondary_chunks": all_secondary_chunks
     }

策略2：选择适合业务场景的Embedding模型

选对Embedding模型，能明显提升RAG的召回准确性。例如，一个金融知识库与普通聊天机器人适合的Embedding模型肯定不一样。

2.1明确应用场景和数据类型

文本数据：对于文本数据，可以参考HuggingFace的MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）排行榜来选择适合的模型。MTEB是一套衡量文本嵌入模型的评估指标合集，它涵盖了多种语言和任务类型，可以帮助你找到在特定任务上表现最佳的模型。

图像或视频数据：对于图像或视频数据，可以选择如CLIP等模型，它在图文检索等多模态任务上表现良好。

多模态数据：如果任务涉及多模态数据，如图文结合的内容，可以选择支持多模态的模型，如ViLBERT。

2.2考虑通用与特定领域需求

通用任务：如果任务较为通用，不涉及太多领域的专业知识，可以选择通用的Embedding模型，如text2vec、m3e-base等。

特定领域任务：如果任务涉及特定领域（如法律、医疗、教育、金融等），则需要选择更适合该领域的模型，如法律领域的Law-Embedding，医学领域的BioBERT。

2.3多语言需求

如果系统需要支持多种语言，可以选择多语言Embedding模型，如BAAI/bge-M3、bce_embedding（中英）等。如果知识库中主要包含中文数据，可以选择如iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base等模型。

模型规模和资源限制：较大的模型通常能提供更高的性能，但也会增加计算成本和内存需求。需要根据实际硬件资源和性能需求权衡选择。

查看基准测试和排行榜：查看MTEB排行榜等基准测试框架来评估不同模型的性能，这些排行榜覆盖了多种语言和任务类型，可以帮助你找到在特定任务上表现最佳的模型。

策略3：高效搭建与优化向量库

向量库决定了模型的记忆力好不好用，向量库用得好，模型检索就会更加快速和精准。

1. 开源向量数据库

开源向量数据库如FAISS、Annoy和Milvus等，是开发者常用的选择。这些数据库通常具有高性能、灵活性强和社区支持等优点。

• FAISS (Facebook AI Similarity Search)：FAISS是由Facebook开发的开源向量搜索库，它支持大规模、高维度向量的高效相似性搜索。FAISS的优势在于其优化的算法和对GPU的支持，可以显著提高搜索速度。
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)：Annoy是由Spotify开发的开源工具，用于高效的近邻搜索。它特别适合内存有限的场景，因为它可以在内存和磁盘之间进行权衡。
• Milvus：Milvus是一个专门为向量搜索设计的开源数据库，支持大规模、高维度向量数据的管理和检索。Milvus集成了多种索引算法，并提供了丰富的API接口，适用于各种应用场景。

2. 商业向量数据库

商业向量数据库如Pinecone、Weaviate等，提供了更多的企业级功能和支持。

• Pinecone：Pinecone是一个云原生的向量数据库，提供了高性能的向量搜索服务。它支持自动扩展、数据备份和恢复等企业级功能，适合大规模、高可用性的应用场景。
• Weaviate：Weaviate是一个基于机器学习的向量数据库，支持多种数据类型和复杂查询。它内置了知识图谱功能，可以进行语义搜索和推荐。

快速搭建Chroma向量库

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

 import chromadb
 ​
 client = chromadb.Client()
 collection = client.create_collection(name="company_docs")
 ​
 # 存入数据
 collection = client.create_collection("company_knowledge")
 collection = client.get_or_create_collection(name="policies", embedding_function=openai_ef)
 collection.add(documents=split_docs)

策略4：检索排序与重排技术

检索到的信息如果未经排序，用户体验就会大打折扣。假设用户问“财务报销流程是什么”，未经排序的检索可能杂乱无章，让人抓不住重点。

比如可以采用基于Cross-Encoder的重排（效果明显提升）

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 from sentence_transformers import CrossEncoder
 ​
 cross_encoder = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')
 query = "财务报销流程是什么"
 pairs = [(query, doc) for doc in retrieved_docs]
 scores = cross_encoder.predict(pairs)
 ​
 sorted_results = [doc for _, doc in sorted(zip(scores, retrieved_docs), reverse=True)]

三、RAG未来的发展趋势

对于希望尽快落地和应用RAG技术的读者，有如下几点建议：

1. 从小规模试点开始：选择业务中具体的应用场景快速验证RAG效果，如客户服务、企业知识问答等。
2. 不断优化数据处理与模型选择：定期评估Embedding模型和向量库的表现，灵活调整，持续优化。
3. 构建科学评估机制：使用Recall、Precision、F1-score等指标进行持续的效果监控，及时发现问题。

有更多感悟以及有关大模型的相关想法可随时联系博主深层讨论，我是Fanstuck，致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者，热衷于分享最新的人工智能行业动向和技术趋势。如果你对大模型的创新应用、AI技术发展以及实际落地实践感兴趣，那么请关注Fanstuck，下期内容我们再见！

如何高效提升大模型的RAG效果？多种实用策略一次掌握

持续提升RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）的效果是当前许多企业应用大模型时非常关注的一个关键问题。虽然RAG看起来简单，但真正要做到效果持续提升，还真不是一件容易的事。咱们今天就用更轻松的语言，结合实际案例，聊聊如何通过多种策略持续增强RAG能力，帮助你在实际落地项目中游刃有余。

我是Fanstuck，致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者，热衷于分享最新的行业动向和技术趋势。如果你对大模型的创新应用、AI技术发展以及实际落地实践感兴趣，那么请关注Fanstuck。

引言

在大模型普及的今天，很多人发现，尽管模型变得越来越强大，但有时候它给出的回答仍然可能离奇到让人怀疑人生。比如你问它某个真实人物的信息，它却能一本正经地编出一个虚构的背景故事——我们管这叫“模型幻觉”。

为了解决这一问题，一种叫作RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）的技术应运而生。简单来说，RAG就像是给大模型装上了一套“外置记忆库”，当模型回答问题时，可以从这个记忆库中查找准确的信息，避免自己“胡编乱造”。

举个简单的例子：

假如你问：“北京大学创立于哪一年？” 传统的生成模型可能会凭经验随口回答：“北京大学创立于1900年左右。”（事实上是错误的） 而使用RAG后，模型会先在外部知识库中准确找到：“北京大学创立于1898年”，再给你精准的答案。

在实际应用中，RAG的优势主要表现在两点：

• 提升回答准确性：模型不再依赖训练时记住的知识，而是实时查找最新、最准确的数据；
• 减少“幻觉”现象：通过明确的数据源，降低了模型胡乱编造答案的可能性。

那么，如何有效地进一步提升RAG效果呢？本文将从多个方面为你详细介绍几种实操性强的策略，帮你让模型的“外置记忆”更加强大，真正提升企业效率和用户满意度。

一、影响RAG效果的关键因素

想要大模型的RAG效果更好，得先搞清楚影响效果的几个关键因素。毕竟，如果我们连问题都没找到，怎么可能对症下药呢？在实际业务里，很多朋友都会有这样的疑惑：

“为什么同样用的RAG技术，我家的大模型还是没有别人的准？”

别急，接下来我们聊一聊影响RAG效果的几个核心因素，并结合一些好玩的案例，给你点实操灵感。

1. 数据质量（Data Quality）：好数据是成功的一半

俗话说得好：“垃圾进，垃圾出”，用在RAG上尤其贴切。想让大模型说话靠谱，首先就要确保你给它喂的数据足够干净、清晰且准确。

比如说你正在做一个企业内部的知识问答助手，如果给它喂的数据杂乱无章，甚至错漏百出，那模型可就要闹笑话了。之前就有个公司搞RAG的时候，把没清理过的员工手册直接塞进知识库，结果问了句“请假流程是什么”，模型张口就是去年已经废弃的老版本流程，搞得员工一头雾水。

实操小tips：

• 文档拆分一定要合理，避免过大或过小导致的检索失败。
• 定期更新数据，保证知识库信息的准确性和实时性。

2.检索策略与算法优化:不选最快的，只选最合适的

数据再好，也得看你怎么“找”。检索策略和算法就像是模型的导航系统，导航不给力，再好的数据模型也用不上。

举个例子，有家公司之前用最简单的暴力搜索（brute force）做检索，刚开始文档少的时候速度还凑合，但文档量一大，问题就来了。问个问题等半天，结果客户服务AI还没给回复，人已经流失了。后来换成近似最近邻搜索算法（ANN），速度一下子提升了几十倍，用户体验明显提升，用户投诉瞬间下降不少。当数据量小，可以用简单粗暴的KNN；数据量一旦上万甚至百万级，推荐用ANN（近似最近邻搜索）算法，效率直接起飞。

3.向量库与Embedding模型的选择：选对了事半功倍

向量库和Embedding模型就像是你给模型准备的“武器”，不同组合效果大不一样。

比如之前一个朋友折腾了好几个向量库，从FAISS换到Milvus再换到Pinecone，发现效果参差不齐。后来深入一查，原来问题不止在向量库上，embedding模型的选择也大有讲究。同样的数据，用不同的embedding模型，召回准确率竟然差了一大截。

他最后选了一个性价比最高的方案：OpenAI的embedding模型搭配Milvus向量库，检索效果直接飙升，用户投诉量明显减少。如果追求高性能和易部署，FAISS、Milvus都是优质之选；embedding模型建议从OpenAI或Sentence Transformers开始，先快速做小范围对比，挑准再大规模用。

4.检索结果的排序与重排技术：先找到再排好，才是真完美

检索到的数据往往是大批量的，如果不排个先后顺序，用户一看估计脑袋就大了。所以检索结果的排序与重排就变得特别重要。

比如，一家做法律咨询的公司，之前RAG系统做完后，用户咨询一个法律问题，结果出来几十条文档，但真正有用的那条偏偏排在后面，用户每次都要往下翻，烦到想卸载app。后来他们加入了基于Cross-Encoder的重排技术，模型自动把最贴合用户问题的答案顶到最前面，客户满意度飙升。初步检索后，使用Cross-Encoder重排，可极大提升用户体验；如果你追求极致性能，也可以尝试多轮重排，当然也要注意时间成本的平衡。

到这里，我们就把影响RAG效果的关键因素聊得差不多了。记住，好数据、好策略、好工具、好排序，四大法宝一样都别落下，才是真正做好RAG的秘籍。接下来，我们就详细拆解一下，每个环节具体如何优化，助力RAG能力不断提升。

二、如何有效提升RAG效果？

提升RAG的效果并非只是单纯依赖算法的强大，而是各个环节的全面优化，只有将这些环节优化到位，模型的表现才能真正令人满意。接下来我会逐一介绍几个关键策略，并结合实际案例和一些代码片段，更轻松地把握实操方法。

策略1：优化数据处理与文档拆分方法

很多时候，我们觉得数据越多越好，其实不然。数据的组织方式直接决定了模型的检索效率和回答准确性。

为什么文档拆分如此重要？

假设你在做企业内部的知识库问答系统，用户问了一个关于“公司请假规定”的问题。你把整篇100多页的员工手册作为一个整体放进知识库里，模型需要每次从头到尾看一遍，效率必然低下。如果你提前把文档按照主题或章节分割成小段，模型直接锁定准确的内容再进行回答，效率肯定大大提升。

文档拆分的优化方法

1. 基于语义的分割

不同于简单的按字符数或句子数机械分割，基于语义的分割能保证每个片段包含完整的语义信息。

2. 重叠分割策略

在片段之间保留适当重叠，避免关键信息被分割在不同片段中丢失。

3. 元数据增强

为每个片段添加元数据（如标题、章节信息），提高检索相关性。

4. 分层分割

对文档进行多级分割，既有细粒度片段也有大段落，满足不同检索需求。

Python实现文档拆分

引用必要的库：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

 import re
 import nltk
 from nltk.tokenize import sent_tokenize
 import spacy
 from langchain_text_splitters import (
     RecursiveCharacterTextSplitter,
     MarkdownHeaderTextSplitter,
     SpacyTextSplitter
 )
 ​
 # 下载必要的NLTK资源(首次运行需要)
 nltk.download('punkt')

基础字符分割

适合结构简单的文档，实现简单但不保证语义完整性：

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 # 1. 基础文本分割 - 按字符数
 def basic_chunk_by_chars(text, chunk_size=1000, chunk_overlap=200):
     """
     基础分割：按字符数分割文档
     """
     text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
         chunk_size=chunk_size,
         chunk_overlap=chunk_overlap,
         length_function=len,
         is_separator_regex=False,
     )
     return text_splitter.split_text(text)
 ​

Markdown标题分割

适合有明确标题层级的结构化文档，如提到的员工手册

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 # 2. 基于Markdown标题的分割
 def chunk_by_headers(markdown_text):
     """
     按Markdown标题分割文档
     适合结构化文档如员工手册
     """
     headers_to_split_on = [
         ("#", "Header 1"),
         ("##", "Header 2"),
         ("###", "Header 3"),
     ]
     
     markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on=headers_to_split_on)
     return markdown_splitter.split_text(markdown_text)

语义分割

保持语句和段落完整性，适合需要上下文理解的复杂文档

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 # 3. 基于语义的分割（使用SpaCy）
 def semantic_chunk(text, chunk_size=1000, chunk_overlap=200):
     """
     基于语义分割文档，保持句子和段落的完整性
     """
     try:
         # 加载中文模型
         nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")
     except OSError:
         # 如果模型未安装，尝试下载
         import os
         os.system("python -m spacy download zh_core_web_sm")
         nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")
     
     text_splitter = SpacyTextSplitter(
         chunk_size=chunk_size,
         chunk_overlap=chunk_overlap,
         separator=" ",
         pipeline="zh_core_web_sm"
     )
     return text_splitter.split_text(text)

如果是较为复杂的文档，需要考虑到段落、标题和语义边界的关系，则需要加入多种策略：

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 # 4. 高级自定义分割 - 考虑段落、标题和语义边界
 def advanced_chunk(text, chunk_size=1000, chunk_overlap=200):
     """
     高级分割策略，考虑多种因素
     """
     # 首先按段落分割
     paragraphs = re.split(r'\n\s*\n', text)
     
     chunks = []
     current_chunk = ""
     current_size = 0
     
     for para in paragraphs:
         # 如果段落本身就超过了chunk_size，需要进一步分割
         if len(para) > chunk_size:
             # 添加已累积的内容为一个块
             if current_size > 0:
                 chunks.append(current_chunk)
                 # 保留部分重叠内容
                 current_chunk = current_chunk[-chunk_overlap:] if len(current_chunk) > chunk_overlap else current_chunk
                 current_size = len(current_chunk)
             
             # 分割大段落为句子
             sentences = sent_tokenize(para)
             
             for sent in sentences:
                 if current_size + len(sent) + 1 <= chunk_size:
                     if current_chunk:
                         current_chunk += " " + sent
                     else:
                         current_chunk = sent
                     current_size += len(sent) + 1
                 else:
                     # 当前块已满，添加到chunks
                     chunks.append(current_chunk)
                     # 保留部分重叠内容
                     current_chunk = current_chunk[-chunk_overlap:] if len(current_chunk) > chunk_overlap else current_chunk
                     current_chunk += " " + sent
                     current_size = len(current_chunk)
         else:
             # 如果添加当前段落会超过chunk_size，先保存当前块
             if current_size + len(para) + 2 > chunk_size and current_size > 0:
                 chunks.append(current_chunk)
                 # 保留部分重叠内容
                 current_chunk = current_chunk[-chunk_overlap:] if len(current_chunk) > chunk_overlap else current_chunk
                 current_size = len(current_chunk)
             
             # 添加段落到当前块
             if current_chunk:
                 current_chunk += "\n\n" + para
                 current_size += len(para) + 2
             else:
                 current_chunk = para
                 current_size = len(para)
     
     # 添加最后一个块
     if current_chunk:
         chunks.append(current_chunk)
     
     return chunks

中文特定分割

针对中文文档的特点优化，识别中文标题和段落

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 # 5. 针对中文的分割方法
 def chinese_text_chunk(text, chunk_size=1000, chunk_overlap=200):
     """
     针对中文文本的分割方法
     """
     # 按段落分割
     paragraphs = re.split(r'\n\s*\n', text)
     
     chunks = []
     current_chunk = ""
     current_size = 0
     
     for para in paragraphs:
         # 检查段落是否包含标题特征
         is_heading = bool(re.match(r'^第[一二三四五六七八九十百千]+[章节条款]|^[一二三四五六七八九十]、|^\d+[\.\s]|^[\u4e00-\u9fa5]{2,10}：', para))
         
         # 如果是标题且当前块不为空，先保存当前块
         if is_heading and current_size > 0:
             chunks.append(current_chunk)
             current_chunk = para
             current_size = len(para)
         # 如果添加当前段落会超过chunk_size，先保存当前块
         elif current_size + len(para) + 2 > chunk_size and current_size > 0:
             chunks.append(current_chunk)
             # 保留部分重叠内容
             current_chunk = current_chunk[-chunk_overlap:] if len(current_chunk) > chunk_overlap else current_chunk
             current_chunk += "\n\n" + para
             current_size = len(current_chunk)
         else:
             # 添加段落到当前块
             if current_chunk:
                 current_chunk += "\n\n" + para
                 current_size += len(para) + 2
             else:
                 current_chunk = para
                 current_size = len(para)
     
     # 添加最后一个块
     if current_chunk:
         chunks.append(current_chunk)
     
     return chunks

分层分割

创建多粒度索引，支持不同精度的检索需求

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 # 6. 分级分块策略 - 集成多种分块方法，创建多层次索引
 def hierarchical_chunking(text, primary_size=2000, secondary_size=500):
     """
     创建分层索引:
     - 大块(primary)用于广泛上下文理解
     - 小块(secondary)用于精确答案检索
     """
     # 一级分块 - 较大块
     primary_chunks = advanced_chunk(text, chunk_size=primary_size, chunk_overlap=primary_size//5)
     
     # 二级分块 - 在每个大块内创建小块
     all_secondary_chunks = []
     for i, chunk in enumerate(primary_chunks):
         secondary_chunks = advanced_chunk(chunk, chunk_size=secondary_size, chunk_overlap=secondary_size//4)
         # 为每个小块添加元数据，包括来源于哪个大块
         for j, small_chunk in enumerate(secondary_chunks):
             all_secondary_chunks.append({
                 "text": small_chunk,
                 "metadata": {
                     "primary_chunk_id": i,
                     "secondary_chunk_id": j,
                     "primary_chunk_preview": chunk[:100] + "..." # 添加大块预览
                 }
             })
     
     return {
         "primary_chunks": primary_chunks, 
         "secondary_chunks": all_secondary_chunks
     }

策略2：选择适合业务场景的Embedding模型

选对Embedding模型，能明显提升RAG的召回准确性。例如，一个金融知识库与普通聊天机器人适合的Embedding模型肯定不一样。

2.1明确应用场景和数据类型

文本数据：对于文本数据，可以参考HuggingFace的MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）排行榜来选择适合的模型。MTEB是一套衡量文本嵌入模型的评估指标合集，它涵盖了多种语言和任务类型，可以帮助你找到在特定任务上表现最佳的模型。

图像或视频数据：对于图像或视频数据，可以选择如CLIP等模型，它在图文检索等多模态任务上表现良好。

多模态数据：如果任务涉及多模态数据，如图文结合的内容，可以选择支持多模态的模型，如ViLBERT。

2.2考虑通用与特定领域需求

通用任务：如果任务较为通用，不涉及太多领域的专业知识，可以选择通用的Embedding模型，如text2vec、m3e-base等。

特定领域任务：如果任务涉及特定领域（如法律、医疗、教育、金融等），则需要选择更适合该领域的模型，如法律领域的Law-Embedding，医学领域的BioBERT。

2.3多语言需求

如果系统需要支持多种语言，可以选择多语言Embedding模型，如BAAI/bge-M3、bce_embedding（中英）等。如果知识库中主要包含中文数据，可以选择如iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base等模型。

模型规模和资源限制：较大的模型通常能提供更高的性能，但也会增加计算成本和内存需求。需要根据实际硬件资源和性能需求权衡选择。

查看基准测试和排行榜：查看MTEB排行榜等基准测试框架来评估不同模型的性能，这些排行榜覆盖了多种语言和任务类型，可以帮助你找到在特定任务上表现最佳的模型。

策略3：高效搭建与优化向量库

向量库决定了模型的记忆力好不好用，向量库用得好，模型检索就会更加快速和精准。

1. 开源向量数据库

开源向量数据库如FAISS、Annoy和Milvus等，是开发者常用的选择。这些数据库通常具有高性能、灵活性强和社区支持等优点。

• FAISS (Facebook AI Similarity Search)：FAISS是由Facebook开发的开源向量搜索库，它支持大规模、高维度向量的高效相似性搜索。FAISS的优势在于其优化的算法和对GPU的支持，可以显著提高搜索速度。
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)：Annoy是由Spotify开发的开源工具，用于高效的近邻搜索。它特别适合内存有限的场景，因为它可以在内存和磁盘之间进行权衡。
• Milvus：Milvus是一个专门为向量搜索设计的开源数据库，支持大规模、高维度向量数据的管理和检索。Milvus集成了多种索引算法，并提供了丰富的API接口，适用于各种应用场景。

2. 商业向量数据库

商业向量数据库如Pinecone、Weaviate等，提供了更多的企业级功能和支持。

• Pinecone：Pinecone是一个云原生的向量数据库，提供了高性能的向量搜索服务。它支持自动扩展、数据备份和恢复等企业级功能，适合大规模、高可用性的应用场景。
• Weaviate：Weaviate是一个基于机器学习的向量数据库，支持多种数据类型和复杂查询。它内置了知识图谱功能，可以进行语义搜索和推荐。

快速搭建Chroma向量库

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 import chromadb
 ​
 client = chromadb.Client()
 collection = client.create_collection(name="company_docs")
 ​
 # 存入数据
 collection = client.create_collection("company_knowledge")
 collection = client.get_or_create_collection(name="policies", embedding_function=openai_ef)
 collection.add(documents=split_docs)

策略4：检索排序与重排技术

检索到的信息如果未经排序，用户体验就会大打折扣。假设用户问“财务报销流程是什么”，未经排序的检索可能杂乱无章，让人抓不住重点。

比如可以采用基于Cross-Encoder的重排（效果明显提升）

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 from sentence_transformers import CrossEncoder
 ​
 cross_encoder = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')
 query = "财务报销流程是什么"
 pairs = [(query, doc) for doc in retrieved_docs]
 scores = cross_encoder.predict(pairs)
 ​
 sorted_results = [doc for _, doc in sorted(zip(scores, retrieved_docs), reverse=True)]

三、RAG未来的发展趋势

对于希望尽快落地和应用RAG技术的读者，有如下几点建议：

1. 从小规模试点开始：选择业务中具体的应用场景快速验证RAG效果，如客户服务、企业知识问答等。
2. 不断优化数据处理与模型选择：定期评估Embedding模型和向量库的表现，灵活调整，持续优化。
3. 构建科学评估机制：使用Recall、Precision、F1-score等指标进行持续的效果监控，及时发现问题。

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