RAG 多段检索 + 多段拼接 + Encoder 与 Decoder 原理详解
RAG 多段检索 + 多段拼接 + Encoder 与 Decoder 原理详解
在构建 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统过程中，常会遇到以下疑问：
- 检索到多个包含关键词（如 PVC）的段落，如何选出真正能“回答问题”的？
- 如果答案需要多个段落拼接生成，模型如何处理？
- 为什么 Encoder 模型（如 BERT）能做“下一个句子预测”，却不能生成句子？
本文将围绕这些问题，系统性解释 RAG 的底层逻辑、常见误区与解决方案，并给出清晰示意图与模型搭配建议。
一、什么是 RAG 的正确流程？
RAG 的本质是：“用嵌入模型找相关内容 + 用大语言模型生成答案”。
🎯 精确流程如下：
-
用户输入问题
如：“PVC 是什么材料？” -
嵌入模型将问题转为向量（如 768 维）
-
使用 FAISS / Milvus 在向量知识库中检索语义最相似的文本段
-
将这些段落作为上下文，连同原始问题构成 Prompt
-
输入给大语言模型（如 GPT / ChatGLM），Decoder 解码生成自然语言答案
✅ **关键点：**RAG 不预测向量，而是用向量“召回上下文”，再用大模型“预测语言”。
二、检索到多个段落，哪个才是真正的“答案”？
这是你提出的重点：并非所有包含“PVC”的段落都能回答“PVC 是什么材料”这个问题。
📌 举例：
假设你的问题是：“PVC 是什么材料？”
检索系统可能找到如下段落：
- ✅ 段落1：PVC (polyvinyl chloride) is a widely used thermoplastic…
- ❌ 段落2：PVC pipe failures are common in cold regions…
- ❌ 段落3：PVC price index fluctuated sharply last quarter…
显然，只有段落1真正回答了问题，其它段落虽包含关键词，却与语义无关。
三、如何提升段落相关性？
✅ 方法 1：Query-aware Embedding
使用 BGE-M3 等“问题感知”嵌入模型，训练时将“问题 + 文本”一起考虑，生成更精准的向量。
示例模型：
bge-m3,contriever,GTR
✅ 方法 2：Reranker 重排序器
增加一层“重判”逻辑，评估候选段落是否真的相关。
流程如下：
问题
↓
[嵌入模型] → 召回 Top 20 段落
↓
[Reranker 模型] → 精读打分，保留 Top 3 最相关
↓
拼 Prompt 给 LLM → 输出最终答案
推荐模型：bge-reranker-base, Cohere Reranker, MonoT5
✅ 方法 3：Prompt 中让大模型判断
直接引导 LLM 判断哪些段落相关，例如：
【文档内容】
[1] PVC is a plastic used in...
[2] PVC pipe failures happen in cold...
问题：PVC 是什么材料？
→ 请仅基于相关段落作答
大模型将会聚焦于段落 [1]，自动忽略无关内容。## 四、多个段落共同构成答案怎么办？许多复杂问题，答案分布在多个文档中：❓ 问题示例：“PVC 是什么材料？它有哪些用途？对环境有影响吗？”对应的段落：[1] PVC 是一种热塑性聚合物...[2] 广泛用于电缆、管道...[3] 焚烧 PVC 会释放氯气...大语言模型可以整合这些段落，输出自然语言回答：“PVC 是一种热塑性塑料，常用于电缆和建筑材料。焚烧时会释放有毒气体，对环境有一定影响。”这正是 LLM 在 RAG 中的强大之处：多段整合 + 多步推理 + 自然语言生成。## 五、Encoder 为什么能预测“下一个句子”？这是另一个经典问题。❓ BERT 是 Encoder-only 模型，为什么说它能“预测下一个句子”？✔ BERT 的 NSP（Next Sentence Prediction）任务：
BERT 在预训练时包含两个任务：MLM：遮盖某些词，让模型预测原词NSP：给定句子 A 和句子 B，判断 B 是否是 A 的下一句```python
输入：[CLS] A [SEP] B [SEP]
输出：0（不是） / 1（是）
BERT 学会了理解两个句子之间是否具有语义连接性。
但注意：
✅ 它可以判断两个句子是否相关
❌ 它不能自己“生成下一个句子”
六、Decoder 是如何生成句子的？
与 Encoder 不同，Decoder（如 GPT）通过自回归语言建模来生成文本：
已知："PVC is a"
→ 预测："thermoplastic"
→ 继续预测："material"
→ 一直到句子结束
这是一个逐词预测过程，非常适合生成类任务。
九、结语：构建更聪明的 RAG 系统
RAG 系统的关键不只是检索，更在于：
如何判断段落是否真正有用
如何处理多个段落组合答案
如何设计 Prompt 和模型搭配，使大模型生成更准确的回复
如果你想深入实践，我可以提供完整 Python 示例，包括：
向量化
FAISS 检索
reranker 重排序
Prompt 构建与 GPT 接入生成
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