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RAG优化知识库检索（5）：多阶段检索与重排序

news 2025/8/13 13:04:55

引言

在RAG（检索增强生成）系统中，检索质量直接决定了最终生成内容的准确性和相关性。随着知识库规模的不断扩大和用户查询复杂度的提升，单一阶段的检索方法已经难以满足高质量RAG系统的需求。多阶段检索与重排序技术应运而生，通过将检索过程分解为粗检索和精检索两个阶段，并结合重排序技术，显著提升了检索的精度和效率。

1. 多阶段检索架构设计

多阶段检索是一种将检索过程分解为多个连续阶段的方法，每个阶段都有特定的目标和优化重点。在RAG系统中，最常见的是两阶段检索架构：粗检索（Coarse Retrieval）和精检索（Fine Retrieval）。

1.1 两阶段检索架构概述

两阶段检索架构的基本流程如下：

粗检索阶段：使用高效但相对简单的检索方法，从大规模知识库中快速筛选出一个较小的候选集。
精检索阶段：对粗检索得到的候选集应用更复杂、更精确的检索或重排序方法，进一步提高检索结果的相关性。

这种架构的核心思想是平衡效率和精度：粗检索阶段追求高效率，确保能够在可接受的时间内处理大规模数据；精检索阶段则追求高精度，对较小的候选集进行更细致的分析和排序。

1.2 多阶段检索架构的优势

与单阶段检索相比，多阶段检索架构具有以下优势：

效率与精度的平衡：通过分阶段处理，既保证了检索的效率，又提高了结果的精度。
资源利用优化：将计算资源集中在最有可能相关的文档上，避免对全部知识库进行复杂计算。
灵活性：可以在不同阶段使用不同的检索技术，充分发挥各种检索方法的优势。
可扩展性：随着知识库规模的增长，多阶段架构可以更好地应对扩展挑战。

1.3 多阶段检索架构的设计考量

在设计多阶段检索架构时，需要考虑以下因素：

1.3.1 阶段划分

决定检索过程分为几个阶段，以及每个阶段的具体目标。常见的是两阶段架构，但对于特别复杂的场景，也可以设计三阶段或更多阶段的检索流程。

1.3.2 阶段间的数据传递

确定每个阶段输出的数据格式和下一阶段的输入要求，保证阶段间的无缝衔接。

1.3.3 候选集大小

粗检索阶段输出的候选集大小是一个关键参数，需要根据知识库规模、查询复杂度和系统性能要求进行调整。

1.3.4 技术选择

为每个阶段选择合适的检索技术，例如粗检索可以使用BM25或轻量级向量检索，精检索可以使用更复杂的语义模型或重排序器。

1.4 典型的多阶段检索架构实现

下面是一个典型的两阶段检索架构示例：

┌─────────────────────┐
│     用户查询        │
└──────────┬──────────┘│
┌──────────▼──────────┐
│     查询分析        │
└──────────┬──────────┘│
┌──────────▼──────────┐
│  粗检索（第一阶段）  │
│                     │
│  • BM25/TF-IDF      │
│  • 轻量级向量检索   │
│  • 混合检索         │
└──────────┬──────────┘│
┌──────────▼──────────┐
│   候选文档集合      │
└──────────┬──────────┘│
┌──────────▼──────────┐
│  精检索（第二阶段）  │
│                     │
│  • 重排序模型       │
│  • 交叉编码器       │
│  • 上下文感知模型   │
└──────────┬──────────┘│
┌──────────▼──────────┐
│   最终检索结果      │
└─────────────────────┘

在这个架构中，用户查询首先经过查询分析，然后进入粗检索阶段，快速筛选出候选文档集合。这些候选文档再进入精检索阶段，通过更复杂的模型进行精确排序，最终得到高质量的检索结果。

2. 粗检索与精检索的配合策略

多阶段检索的核心在于粗检索和精检索的有效配合。两个阶段各自承担不同的任务，通过合理的配合策略，可以实现检索效率和精度的最优平衡。

2.1 粗检索技术选择

粗检索阶段的主要目标是高效率和高召回率，常用的技术包括：

2.1.1 基于关键词的检索

BM25算法是粗检索阶段最常用的技术之一，它基于词频统计和文档长度归一化，能够快速找到包含查询关键词的文档。BM25的优势在于：

计算效率高，适合处理大规模知识库
不需要预训练，易于实现和部署
对关键词匹配敏感，能有效捕获精确匹配信息

TF-IDF是另一种常用的关键词检索算法，虽然在性能上略逊于BM25，但在某些场景下仍有其应用价值。

2.1.2 轻量级向量检索

为了兼顾效率和语义理解能力，粗检索阶段也可以使用轻量级的向量检索技术：

量化向量模型：通过向量量化技术（如PQ、SQ等）降低向量维度和精度，提高检索速度
小型语义模型：使用参数量较小的语义模型生成向量表示，如MiniLM、TinyBERT等
混合索引：结合倒排索引和向量索引的优势，如HNSW+IVF等

2.1.3 混合检索策略

在粗检索阶段，可以同时使用多种检索方法，然后合并结果：

并行检索：同时使用BM25和向量检索，取并集作为候选集
级联检索：先使用一种方法检索，再用另一种方法扩展结果
加权融合：对不同检索方法的结果进行加权融合

2.2 精检索技术选择

精检索阶段的主要目标是高精度，常用的技术包括：

2.2.1 重排序模型

重排序模型是精检索阶段的核心技术，它接收粗检索的候选集，对每个文档与查询的相关性进行更精确的评估：

交叉编码器（Cross-Encoder）：将查询和文档作为一个整体输入模型，直接输出相关性分数
多特征排序模型：结合多种特征（语义相似度、关键词匹配度、文档质量等）进行排序
基于Transformer的重排序器：如BERT-Reranker、RoBERTa-Reranker等

2.2.2 深度语义匹配

精检索阶段可以使用更复杂的语义匹配技术：

多粒度匹配：在不同粒度（词、短语、句子）上进行语义匹配
上下文感知匹配：考虑查询和文档的上下文信息
多模态匹配：结合文本、图像等多模态信息进行匹配

2.3 粗精检索的配合策略

粗检索和精检索的有效配合是多阶段检索成功的关键，主要配合策略包括：

2.3.1 候选集大小调优

粗检索阶段输出的候选集大小是一个关键参数，需要根据以下因素进行调优：

知识库规模：知识库越大，候选集可能需要相应增加
查询复杂度：复杂查询可能需要更大的候选集以确保召回相关文档
精检索计算成本：候选集越大，精检索阶段的计算成本越高
系统响应时间要求：响应时间要求越高，候选集可能需要适当减小

通常，候选集大小在50-1000之间，具体取值需要通过实验确定。

2.3.2 阈值筛选策略

除了固定大小的候选集，还可以使用阈值筛选策略：

相似度阈值：只保留相似度超过特定阈值的文档
动态阈值：根据查询特性或结果分布动态调整阈值
相对阈值：保留相似度达到最高分数一定比例的文档

2.3.3 分阶段特征传递

粗检索阶段获取的特征可以传递给精检索阶段，提高整体效率：

相似度分数传递：将粗检索的相似度分数作为精检索的特征之一
关键词匹配信息传递：传递关键词匹配位置、频率等信息
文档元信息传递：传递文档长度、来源、时间等元信息

2.3.4 自适应配合策略

根据查询特性和系统负载动态调整粗精检索的配合策略：

查询类型感知：对不同类型的查询使用不同的配合策略
负载感知：在系统负载高时适当降低精检索的复杂度
质量反馈调整：根据检索结果的质量反馈动态调整配合策略

2.4 粗精检索配合的实践案例

以下是一个实际的粗精检索配合案例：

# 粗检索阶段：使用BM25和轻量级向量检索
def coarse_retrieval(query, top_k=100):# BM25检索bm25_results = bm25_retriever.retrieve(query, top_k=top_k)# 轻量级向量检索vector_results = vector_retriever.retrieve(query, top_k=top_k)# 合并结果merged_results = merge_results(bm25_results, vector_results)return merged_results[:top_k]# 精检索阶段：使用交叉编码器重排序
def fine_retrieval(query, candidates, top_k=10):# 准备输入inputs = [(query, doc.text) for doc in candidates]# 交叉编码器打分scores = cross_encoder.predict(inputs)# 结合原始分数和交叉编码器分数for i, doc in enumerate(candidates):doc.final_score = 0.3 * doc.initial_score + 0.7 * scores[i]# 排序并返回结果candidates.sort(key=lambda x: x.final_score, reverse=True)return candidates[:top_k]# 完整的多阶段检索流程
def multi_stage_retrieval(query, coarse_k=100, fine_k=10):# 粗检索candidates = coarse_retrieval(query, top_k=coarse_k)# 精检索results = fine_retrieval(query, candidates, top_k=fine_k)return results

在这个案例中，粗检索阶段结合了BM25和轻量级向量检索，获取100个候选文档；精检索阶段使用交叉编码器对候选文档进行重排序，最终返回10个最相关的文档。

3. 重排序模型的选择与训练

重排序模型是多阶段检索系统中的关键组件，它能显著提升检索结果的相关性和准确性。选择合适的重排序模型并进行有效训练是构建高性能RAG系统的重要环节。

3.1 重排序模型的类型

根据架构和工作原理，重排序模型可以分为以下几类：

3.1.1 交叉编码器（Cross-Encoder）

交叉编码器是目前最常用的重排序模型类型，它将查询和文档作为一个整体输入到模型中，直接输出相关性分数。

工作原理：

将查询和文档拼接成一个序列，中间用特殊分隔符（如[SEP]）分隔
整个序列通过Transformer编码器处理
使用[CLS]标记的表示或其他聚合方法得到最终的相关性分数

优势：

能够捕捉查询和文档之间的交互信息
相关性评估更准确，通常比双编码器（Bi-Encoder）效果更好
适合作为精检索阶段的重排序模型

代表模型：

MS MARCO Cross-Encoders
BERT/RoBERTa/DeBERTa Cross-Encoders
BGE-Reranker

3.1.2 多特征排序模型

多特征排序模型结合多种特征进行排序，不仅考虑语义相似度，还考虑其他相关因素。

工作原理：

提取多种特征，如语义相似度、关键词匹配度、文档质量等
使用机器学习模型（如LambdaMART、LightGBM等）学习这些特征的重要性
输出综合考虑多种特征的最终排序分数

优势：

能够整合多种信号，提供更全面的相关性评估
可解释性强，易于分析和调试
可以灵活地添加或移除特征

代表模型：

LambdaMART
LightGBM Ranker
RankNet

3.1.3 基于预训练语言模型的重排序器

这类模型基于大型预训练语言模型，通过微调使其适应重排序任务。

工作原理：

使用预训练语言模型（如BERT、RoBERTa、T5等）作为基础
在相关性判断数据集上进行微调
可以采用交叉编码器或生成式架构

优势：

利用预训练模型的强大语义理解能力
可以处理复杂的语言现象和长文本
在领域特定任务上表现优异

代表模型：

monoT5
BERT-Reranker
ColBERT-PRF

3.2 重排序模型的训练方法

训练高质量的重排序模型需要合适的数据集、损失函数和训练策略。

3.2.1 训练数据准备

重排序模型的训练数据通常包括查询-文档对及其相关性标签：

数据来源：

公开数据集：MS MARCO、TREC、Natural Questions等
用户交互数据：点击日志、停留时间等隐式反馈
人工标注数据：专家评估的相关性判断
合成数据：使用大型语言模型生成的相关性判断

数据格式：

正例：查询与相关文档的配对
负例：查询与不相关文档的配对
相关性等级：多级别的相关性判断（如0-4分）

数据增强技术：

查询改写：使用同义词替换、句法变换等方法生成查询变体
难负例挖掘：找出与正例相似但实际不相关的文档作为负例
对比学习：构造相似度不同的文档对进行对比学习

3.2.2 损失函数选择

不同的损失函数适用于不同类型的重排序任务：

分类损失：

交叉熵损失：将重排序视为二分类问题（相关/不相关）
多分类损失：适用于多级别相关性判断

排序损失：

Pairwise损失：如RankNet损失，比较文档对的相对顺序
Listwise损失：如ListNet、LambdaRank，考虑整个排序列表
对比损失：如InfoNCE，拉近正例距离，推远负例距离

多任务损失：

结合多种损失函数，如分类损失和排序损失的加权和
辅助任务损失，如文档摘要、查询生成等

3.2.3 训练策略与技巧

有效的训练策略可以提高重排序模型的性能：

批处理策略：

动态批处理：根据文档长度动态调整批大小
梯度累积：处理长文本时使用梯度累积增加有效批大小
负例采样：在每个批次中包含多个负例，提高训练效率

优化技术：

学习率调度：使用warmup和衰减策略调整学习率
混合精度训练：使用FP16或BF16加速训练
梯度裁剪：防止梯度爆炸问题

正则化方法：

Dropout：防止过拟合
权重衰减：控制模型复杂度
早停：根据验证集性能停止训练

3.3 重排序模型的评估指标

评估重排序模型性能的常用指标包括：

排序质量指标：

MRR（Mean Reciprocal Rank）：平均倒数排名
NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）：归一化折扣累积增益
MAP（Mean Average Precision）：平均精度均值
Recall@k：前k个结果的召回率

效率指标：

推理延迟：处理单个查询的时间
吞吐量：单位时间内处理的查询数
资源消耗：内存、CPU/GPU使用率等

业务指标：

用户满意度：用户对检索结果的评价
任务完成率：用户通过检索结果成功完成任务的比例
转化率：检索结果导致的业务转化

3.4 重排序模型的实际应用案例

以下是一个使用BERT-based交叉编码器作为重排序模型的实际应用案例：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import torch
import numpy as npclass BERTReranker:def __init__(self, model_name="cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2"):self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")self.model.to(self.device)def rerank(self, query, documents, top_k=10):# 准备输入pairs = [(query, doc.text) for doc in documents]features = self.tokenizer.batch_encode_plus(pairs,max_length=512,padding=True,truncation=True,return_tensors="pt").to(self.device)# 模型推理with torch.no_grad():scores = self.model(**features).logits.squeeze(-1).cpu().numpy()# 结合原始分数和重排序分数for i, doc in enumerate(documents):# 原始分数权重0.3，重排序分数权重0.7doc.final_score = 0.3 * doc.initial_score + 0.7 * scores[i]# 排序并返回结果reranked_docs = sorted(documents, key=lambda x: x.final_score, reverse=True)return reranked_docs[:top_k]def train(self, train_data, dev_data, epochs=3, batch_size=16, learning_rate=2e-5):# 准备训练数据train_features = self._prepare_training_features(train_data)dev_features = self._prepare_training_features(dev_data)# 设置优化器和学习率调度器optimizer = torch.optim.AdamW(self.model.parameters(), lr=learning_rate)scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, epochs)# 训练循环best_score = 0for epoch in range(epochs):# 训练阶段self.model.train()for batch in self._batch_iterator(train_features, batch_size):optimizer.zero_grad()outputs = self.model(**batch)loss = outputs.lossloss.backward()optimizer.step()# 评估阶段self.model.eval()metrics = self._evaluate(dev_features, batch_size)# 保存最佳模型if metrics['ndcg@10'] > best_score:best_score = metrics['ndcg@10']self.model.save_pretrained("./best_reranker")self.tokenizer.save_pretrained("./best_reranker")scheduler.step()def _prepare_training_features(self, data):# 数据格式转换为模型输入features = []for item in data:query = item['query']pos_docs = item['positive_docs']neg_docs = item['negative_docs']# 正例for doc in pos_docs:encoded = self.tokenizer.encode_plus(query, doc, max_length=512, truncation=True, padding='max_length')features.append({'input_ids': encoded['input_ids'],'attention_mask': encoded['attention_mask'],'token_type_ids': encoded.get('token_type_ids', None),'label': 1.0})# 负例for doc in neg_docs:encoded = self.tokenizer.encode_plus(query, doc, max_length=512, truncation=True, padding='max_length')features.append({'input_ids': encoded['input_ids'],'attention_mask': encoded['attention_mask'],'token_type_ids': encoded.get('token_type_ids', None),'label': 0.0})return featuresdef _batch_iterator(self, features, batch_size):# 批处理迭代器indices = np.random.permutation(len(features))for i in range(0, len(features), batch_size):batch_indices = indices[i:i+batch_size]batch = {'input_ids': torch.tensor([features[j]['input_ids'] for j in batch_indices]).to(self.device),'attention_mask': torch.tensor(