于稀疏检索与稠密检索的混合搜索_稀疏 稠密 检索

目的：

1. 通过结合稀疏检索和稠密检索的混合检索解决基于向量检索RAG方案的暴露问题；
2. 通过多路检索召回，提高整体RAG检索准确性和稳定性；
3. 支持非结构化文档的知识准确检索；

优点：它同时考虑了查询与存储文档之间的语义相似性和关键字匹配度；

1. 文本分片策略（文本特征处理）

文本分片：固定大小分块，内容感知分块，递归分块，专门分块（Markdown, html）

• 总体策略方向：以语义为单位进行切分， 切分策略按数据集进行适配和微调
• 文本切分常用的切割器：NLTK, SpaCy, langchian, llamaIndex；
• 1）文档分块策略：对文档进行大小块切分（检索子块，返回父块）
• 2）对切片文档进行相关问题生成，增强文档检索相关性（检索策略）
• 3) 按chunk大小进行滑动窗口切分：即把文档按照chunk分成有重叠的若干段

1. 查询转换（query transformation）策略 (搜索策略)

-  对用户query进行清洗和关键词抽取，由于用户query存在部分口语化的词，如停用词等，直接抽取用户中的关键词做召回是一个有效的方式。

• queries 生成转换策略：对user query生成多个query, 单个query可能无法捕获用户感兴趣的全部范围，或者它可能太窄而无法产生全面的结果。
• 基于规则对user query重写: 补充用户query隐含的先验知识或上下文知识
• 基于LLM的转换（对复杂语句拆分多子句并行查询，对query生成多个query）

1. 混合检索的重排与过滤算法策略（搜索策略）：

• convex combination (权重加和)：
• RRF（倒排融合算法）：

1. 多轮对话的上下文检索（搜索策略）

：基本方法：检索与用户查询相关的上下文，然后将其与内存缓冲区中的聊天历史记录一起发送给LLM, 让LLM在生成下一个答案时了解先前上下文

：聊天历史记录和最后一条消息都

1. 响应合成策略 (回答生成策略)：

-基本方法：将所有获取的上下文(>相关阈值)与查询一起连接并立即提供给LLM。

-其他响应合成策略：涉及多个LLM调用，以细化检索到的上下文并生成更好的答案：

- 1. 通过将检索到的上下文逐块发送到LLM来迭代地细化答案

- 2. 总结检索到的上下文以适应提示

- 3. 同的上下文块生成多个答案，然后将它们连接或总结

https%3A//arxiv.org/pdf/2005.11401.pdf

https%3A//arxiv.org/abs/2312.10997

GitHub - PKU-YuanGroup/ChatLaw: 中文法律大模型

GitHub - Raudaschl/rag-fusion

Response Synthesizer - LlamaIndex