08｜RAG效果提升：检索精度的优化与RAG效果评估
常扬
本门课程为精品小课，不标配音频。
你好，我是常扬。
在之前的课程中，我们已经学习了 RAG 的完整流程。RAG 索引阶段，首先解析文档，并将文档进行分块处理，接着通过嵌入模型将这些文本块向量化，最终将生成的向量存储在向量数据库中。在 RxAG 检索阶段，RAG 系统会将用户查询向量化，并在向量数据库中进行语义相似度匹配，筛选出与查询最相似的多个文本块。最后，在 RAG 生成阶段，系统将用户的查询与检索出的文本块进行指令组合和设计，并通过大模型的理解生成最终回答，至此完成整个 RAG 流程。
上述内容的讲解实际上已经涵盖了一些能够提升 RAG 检索效果的关键技术。这些技术包括：处理多种文档格式、版面布局及阅读顺序还原的高精度、高效率文档解析技术，适用于特定场景的多样化分块策略，综合考虑特定领域精度、效率和文本块长度的嵌入模型，支持高效索引、检索和存储的向量数据库，结合多种检索技术的混合检索方法，以及能够捕捉查询词与文档块相关性的重排序技术。每个技术的细节优化都可以进一步提升整体检索精度。
这节课我们会在之前课程的基础上，进一步补充优化检索精度的方法。
数据清洗和预处理
在 RAG 索引流程中，文档解析之后、文本块切分之前，进行数据清洗和预处理能够有效减少脏数据和噪声，提升文本的整体质量和信息密度。通过清除冗余信息、统一格式、处理异常字符等手段，数据清洗和预处理过程确保文档更加规范和高质量，从而提高 RAG 系统的检索效果和信息准确性。
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1. RAG系统的索引阶段包括文档解析、文本块分块处理和向量化存储，而检索阶段涉及用户查询向量化和语义相似度匹配，关键技术包括多种文档格式处理、多样化分块策略和嵌入模型。 2. 数据清洗和预处理在RAG索引流程中起到重要作用，通过处理冗余内容、格式不一致和额外信息等手段，可以提升文档的整体质量和信息密度，从而提高RAG系统的检索效果和信息准确性。 3. 查询扩展策略通过大模型从原始查询语句生成多个语义相关的查询，覆盖向量空间中的不同区域，提高检索的全面性和准确性。 4. 自查询策略通过大语言模型自动提取查询中对业务场景至关重要的元数据字段，并将这些信息结合到嵌入检索过程中，提高检索的全面性与精确性。 5. 提示压缩旨在减少上下文中的噪声，并突出最相关的信息，从而提高检索精度和生成质量。 6. RAG效果评估是RAG系统的持续优化流程，采用大模型打分和人工打分两种评估方式，以及检索相关性、答案相关性和可信度评估指标，配以打分标准。 7. 通过设定打分标准和评估指标，综合评分能够准确反映RAG系统的整体性能，为后续优化提供方向。 8. 除了上述提及的优化方法和评估维度外，还有其他RAG检索精度的优化方法和评估维度，值得进一步探讨和研究。
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