RAG 架构地基工程-Retrieval 模块的系统设计分享

随着大语言模型（LLM）能力的飞速提升，Retrieval-Augmented Generation（RAG）成为融合外部知识与生成模型的关键架构，广泛应用于智能问答、企业知识库、代码助手、搜索引擎等场景。而在整个 RAG 架构中，Retrieval 模块不仅是知识注入的起点，更是影响生成结果准确性与可信度的决定性因素。

（一）模块定位：连接语言模型与知识世界的桥梁

RAG 的核心思想是将大语言模型的“生成能力”与外部知识的“事实性”结合起来。而 Retrieval 模块正是这一结合的“中介”：

上游连接 Embedding 向量空间与文档库
下游为 LLM 提供上下文提示（Prompt）或检索结果

它通过将用户查询语句转化为向量，检索语义相近的文档片段，并作为“上下文知识”注入 LLM，使生成结果更具相关性、事实性、实时性。

（二）核心任务：四大关键问题的协调解法

Retrieval 模块并非单一任务，而是由多个技术子任务协同完成，每个环节都对检索质量产生深远影响：

核心问题	技术挑战	工程影响
检索源选择	数据结构多样、更新频率不一	决定知识范围与质量
检索粒度设置	粒度太大冗余、太小丢上下文	决定召回效率与相关性
文本预处理	噪声、格式不统一、段落不连贯	决定语义清晰度
嵌入模型选型	模型能力、速度、适配性差异大	决定语义向量质量

这些问题彼此关联，例如粒度与预处理策略相互影响，嵌入模型的选择又受数据域特性制约，因此构建高效 Retrieval 系统需要在技术合理性与工程可行性之间寻找最佳平衡点。

（三）系统特征：性能、精度与可扩展性的三角权衡

一个优秀的检索模块，在系统设计上需要具备以下三大能力：

高相关性（Relevance）：召回内容需紧密贴合用户意图；
高可扩展性（Scalability）：应支持百万量级文档与并发查询；
低响应延迟（Latency）：适配在线生成、实时问答等场景。

这三者构成经典的“系统三角”，在不同场景中取舍各异。例如，企业内部知识问答倾向优先相关性与可扩展性，而在线搜索助手则对响应延迟尤为敏感。

（四）应用视角：从技术模块走向业务场景

在工程实践中，Retrieval 不仅仅是技术组件，更深刻地影响业务可用性：

在 金融问答系统 中，检索的精确度直接影响合规风险；
在 代码生成助手 中，检索粒度影响生成代码的上下文质量；
在 企业知识库 中，知识时效性要求检索支持动态增量更新。

因此，构建 Retrieval 模块时应不仅考虑模型与算法，还需立足业务场景，用系统视角理解“可用的知识检索”，才能真正释放 RAG 架构的潜能。

（五）小结：Retrieval 是 RAG 系统中的“地基工程”

如果将 LLM 视作 RAG 架构中的“语言天赋”，那么 Retrieval 就是决定生成结果“靠不靠谱”的知识地基。只有构建起精准、高效、可扩展的检索能力，后续的生成与对齐模块才能发挥最大效用。

在后续章节中，我们将深入剖析 Retrieval 模块中的各个关键子问题，包括：

检索数据源的选型与管理；
文本切分策略与粒度控制；
向量化处理与嵌入模型评估；
向量检索系统的技术选型与优化。

通过技术原理与工程案例的结合，我们将逐步揭示如何打造一个面向生产的高质量检索系统，为 RAG 架构的实际落地奠定坚实基础。

二、外部知识的类型与粒度 —— RAG 数据源的发展与演进

在 Retrieval-Augmented Generation（RAG）架构中，“检索数据源”（Retrieval Source）的选择及其“粒度划分”（Granularity）策略，直接决定了模型生成的准确性、上下文契合度以及任务表现。因此，理解不同类型的数据源及其粒度演化，是深入掌握 RAG 技术演进路径的关键一环。

我们围绕两个核心维度展开分析：

检索数据源的类型（结构化 vs 半结构化 vs 非结构化 vs 自生内容）
检索单元的粒度（Token、句子、段落、文档等）

并以图表和代表性方法为例，系统性解析现有技术路线。

（一）检索数据源的多样化趋势

1. 非结构化数据：RAG 最早的原始形态

RAG 最初依赖的大多为非结构化文本数据，如 Wikipedia、Common Crawl、开放问答语料等。这类数据具有覆盖广泛、内容丰富的特点，特别适合开放领域问答（ODQA）场景。典型数据版本如：

Wikipedia HotpotQA（2017年）
DPR Wikipedia Dump（2018年）

随着任务不断深化，RAG 模型也开始使用跨语言数据（如 CREA-ICL）以及特定领域数据（如医学、法律等）进行检索增强，以提升领域适应能力。

如图所示展示了各类模型在“是否需要外部知识”和“是否需改动模型结构”两方面的权衡。RAG 初期偏向“低改动+高利用”的 Prompt Engineering 路线，随着 Modular RAG 的提出，则向深度整合 Fine-tuning 方向演进。

2. 半结构化数据：复杂文本结构带来的挑战

随着文本内容向 PDF 等富文档形式发展，RAG 面临了新的挑战。PDF 通常包含文本与表格混排信息，传统的分词策略可能会错误切割表格，导致信息语义被破坏。另一方面，检索引擎在进行语义相似性计算时，也难以有效处理嵌套结构的数据。

研究者尝试了如下策略以解决这一问题：

利用 LLM 的代码生成能力，生成 Text-to-SQL 查询（如 TableGPT）；
将表格结构转换为自然语言，再作为普通文本处理（如 PKG）；

尽管初具成效，但现有方案仍不完美，表明这是未来 RAG 在“文档-表格混合场景”下的重要研究方向。

3. 结构化数据：引入知识图谱以提升精准性

结构化数据如知识图谱（Knowledge Graph, KG）为 RAG 带来更高的准确性与逻辑一致性。例如：

KnowledGPT 通过生成结构化查询并存入用户定制的 KB，实现对 LLM 的知识增强；
G-Retriever 融合图神经网络（GNN）与 PCST 优化算法，对知识图进行结构检索，提升 LLM 对图结构语义的理解能力；

然而，构建与维护结构化数据代价较高，需要大量人工验证与更新，这限制了其大规模应用的可扩展性。

4. LLM 自生内容：向“自我增强”过渡

除外部数据源外，部分研究关注于LLM 内部生成内容的再利用，通过“模型记忆”或“生成代检索”等方式构建新型反馈循环：

SelfMem：迭代生成高质量记忆池，通过检索-生成-回填实现自我增强；
GenRead：用 LLM 直接替代检索器生成上下文内容，其生成内容往往更契合语言模型的预训练目标；
SKR：判断问题是否为“未知知识”，并选择性启用检索增强；

这些方法在一定程度上减少了对外部知识源的依赖，打开了模型内部知识激活与结构重用的新思路。

（二）检索粒度的演进与策略选择

除数据源类型外，检索粒度同样决定了最终生成效果的上下文质量和可控性。

1. 粒度维度与分类

目前主流粒度类型从细到粗可分为：

Token（单词级别）
Phrase（短语）
Sentence（句子）
Proposition（命题）
Chunk（段落/子文档）
Document（整篇文档）
Multi-Source（多种异构结合）

下表系统整理了不同方法的检索粒度及使用场景。

从中可以看出：

DenseX 提出了“命题级”（Proposition）检索单元的概念，即以信息最小闭包单元作为粒度，兼顾上下文完整性与语义准确性；
RAG-Robust、RETRO++、Self-RAG 等更倾向于使用 Chunk（段落）作为单元，便于与 LLM 进行上下文拼接；
文档级（Document）检索如 RePLUG、DSP 更适用于长上下文生成任务；
精细控制粒度选择的方案如 SKR、Self-RAG 提出Adaptive Granularity概念，可动态根据任务需求进行粒度调节；

2. 粒度选择的权衡逻辑

粗粒度（Chunk/Doc）：上下文信息更完整，但可能引入冗余内容干扰模型注意力；
细粒度（Phrase/Sentence）：信息密度更高，便于精确匹配，但容易丢失语义上下文完整性；
适配性粒度策略：如 FLARE 使用 Adaptive 方式在推理时动态选择最佳粒度，平衡性能与精度；

粒度选择不仅影响检索精度，也影响生成速度与内存消耗。因此，如何设计任务驱动的粒度调控机制，仍是当前研究的重点。

（三）小结与趋势洞察思考

从本章的系统梳理中我们可以看出：

数据源维度：RAG 正从“单一文本源”逐渐扩展至“结构化+半结构化+自生内容”多元融合格局；
粒度控制维度：由固定粒度向任务适配、上下文动态调节的方向演进；
未来趋势：
- 更智能的数据类型识别与粒度匹配策略；
- 利用多模态信息（图文表）进行统一检索；
- 检索与生成的融合边界将逐渐模糊，向“生成即检索”的统一范式发展。

RAG 在数据利用上的演进不仅扩展了语言模型的“知识边界”，也促使生成模型的行为逐步具备“搜索、理解与选择”的能力，未来仍有广阔的创新空间值得探索。

三、索引优化策略（Indexing Optimization）

在 RAG 系统的构建流程中，索引阶段承担着将原始文档处理为可被检索利用的嵌入向量（Embeddings）的关键任务。该阶段通常包括文档切分、向量转换和存入向量数据库等步骤。索引质量的高低，直接决定了后续检索阶段能否获得与问题高度相关的上下文，因此索引构建不仅是预处理的一环，更是对生成效果的前置保障。

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