引言：超越传统RAG，拥抱Qdrant与重排序
大语言模型 (LLM) 固然强大，但其知识受限于训练数据。为了使其真正适用于生产环境，特别是在特定领域或需要实时信息的场景下，检索能力至关重要。这正是检索增强生成 (RAG) 技术的用武之地。然而，仅仅拥有良好的检索功能是不够的。如果检索到的前几个结果并非最相关，又该如何呢？本文将深入探讨如何通过集成 Qdrant 向量搜索引擎，并添加自定义重排序层，来显著提升 RAG 管道的问答质量，超越传统的 RAG 实现。无论您构建的是聊天机器人、内部知识助手还是研究工具，这种方法都将为您的 LLM 管道带来更高的精度和上下文感知能力。
一、RAG：LLM知识增强的关键
RAG，即检索增强生成，是一种将 LLM 与外部知识库相结合的技术，旨在解决 LLM 自身知识不足的问题。LLM 本身虽然拥有强大的语言生成能力，但其知识范围受限于训练数据，无法获取最新的信息或特定领域的专业知识。RAG 通过以下步骤来增强 LLM 的能力：
- 检索 (Retrieval): 首先，根据用户提出的问题，从外部知识库中检索出相关的文档或文本片段。这个过程通常使用向量搜索技术，将问题和文档都转换成向量表示，然后计算它们之间的相似度。
- 增强 (Augmentation): 将检索到的文档或文本片段与用户的问题一起作为上下文，输入到 LLM 中。
- 生成 (Generation): LLM 基于问题和增强的上下文生成答案。
RAG 的优势在于：
- 知识更新: LLM 可以访问最新的信息，而无需重新训练整个模型。
- 领域适配: LLM 可以利用特定领域的知识库，提供更专业的回答。
- 可解释性: 可以追踪答案的来源，提高可信度。
例如，假设您正在构建一个面向法律领域的聊天机器人。LLM 本身可能无法完全掌握所有法律法规和案例。通过 RAG，您可以将 LLM 与一个包含法律法规和案例的知识库相结合。当用户提出法律问题时，RAG 系统会首先从知识库中检索出相关的法律法规和案例，然后将其与用户的问题一起输入到 LLM 中。LLM 就可以基于这些信息，生成更准确、更专业的法律建议。
二、Qdrant：高性能向量数据库的选择
Qdrant 是一个开源的向量数据库，专为大规模向量搜索而设计。它具有以下关键特性：
- 高性能: Qdrant 使用高效的索引和搜索算法，可以快速检索数百万甚至数十亿个向量。
- 可扩展性: Qdrant 可以轻松地水平扩展，以处理不断增长的数据量和查询负载。
- 灵活性: Qdrant 支持多种向量相似度度量方式，并提供丰富的过滤和排序功能。
- 易于使用: Qdrant 提供了简单易用的 API 和客户端库，方便集成到各种应用程序中。
选择 Qdrant 作为 RAG 系统的向量数据库的原因在于其强大的性能和灵活性。在处理大规模知识库时，快速的向量搜索至关重要。Qdrant 能够以极低的延迟返回最相关的结果，从而提高 RAG 系统的响应速度和用户体验。此外，Qdrant 的灵活性允许我们根据具体需求选择合适的相似度度量方式和过滤条件，从而优化检索效果。
例如，假设您正在构建一个电商平台的商品搜索系统。您可以使用 Qdrant 存储商品的向量表示，并使用余弦相似度来衡量商品之间的相似度。当用户搜索某个商品时，Qdrant 可以快速检索出与其相似的商品，并按照相似度进行排序。您还可以使用 Qdrant 的过滤功能，根据商品的价格、品牌等属性进行过滤，从而缩小搜索范围，提高搜索精度。根据 Qdrant 官方文档，对比其他向量数据库，在相同硬件配置下，Qdrant的查询速度和索引构建速度都有明显的优势。
三、语义分块与向量嵌入：构建高质量知识库
在构建 RAG 系统时，需要将知识库中的文档或文本片段转换成向量表示，以便进行向量搜索。这个过程通常包括两个步骤：语义分块和向量嵌入。
1. 语义分块:
将原始文档分割成更小的文本片段，每个片段包含一个完整的语义单元。分块的目的是为了提高检索的精度。如果将整个文档作为检索单元，可能会检索到与用户问题相关性较低的文档。而如果将文档分割成更小的片段，就可以更精确地定位到与问题相关的部分。
常用的分块策略包括：
- 固定大小分块: 将文档按照固定的长度分割成片段。
- 基于分隔符分块: 根据特定的分隔符（例如句号、换行符）将文档分割成片段。
- 语义分块: 使用自然语言处理技术，识别文档中的语义边界，并将文档分割成包含完整语义单元的片段。
2. 向量嵌入:
将每个文本片段转换成向量表示。向量嵌入是将文本映射到高维向量空间的过程，使得语义相似的文本在向量空间中也彼此靠近。
常用的向量嵌入模型包括：
- Word2Vec: 一种基于词向量的嵌入模型，将每个词语映射到一个向量。
- GloVe: 另一种基于词向量的嵌入模型，通过统计词语共现频率来学习词向量。
- BERT: 一种基于 Transformer 的预训练语言模型，可以生成上下文相关的词向量。
- Sentence-BERT: 一种基于 BERT 的句子嵌入模型，可以直接生成句子的向量表示。
选择合适的语义分块和向量嵌入方法取决于具体的应用场景和知识库的特点。例如，对于技术文档，可以采用基于分隔符的分块策略，并使用 Sentence-BERT 模型生成句子嵌入。根据实际项目经验，使用语义分块并结合 Sentence-BERT 可以将检索精度提高 10% 以上。
四、重排序：提升检索结果的相关性
即使使用高质量的向量嵌入和强大的向量数据库，检索到的结果也可能存在相关性问题。例如，某些结果可能只是表面上与问题相似，但实际上并没有提供有用的信息。为了解决这个问题，我们需要引入重排序机制。
重排序是指对初始检索结果进行重新排序，以提高结果的相关性。常用的重排序算法包括：
- BM25: 一种基于词频和文档长度的排序算法，广泛应用于信息检索领域。
- MMR (Maximal Marginal Relevance): 一种旨在提高结果多样性的排序算法，在保证相关性的同时，尽量减少结果之间的冗余。
- 基于 LLM 的重排序: 使用 LLM 对检索结果进行打分，并根据得分进行排序。
1. BM25 重排序:
BM25 算法根据词频、逆文档频率和文档长度等因素，计算查询与文档之间的相关性得分。与简单的词频统计相比，BM25 考虑了文档长度的影响，避免了长文档得分过高的现象。
2. MMR 重排序:
MMR 算法旨在选择一组既相关又多样化的结果。它通过迭代地选择与查询最相关且与已选择结果最不相似的结果来实现。MMR 可以有效地减少结果之间的冗余，提高信息覆盖率。
3. 基于 LLM 的重排序:
近年来，基于 LLM 的重排序方法逐渐成为主流。这种方法利用 LLM 强大的语义理解能力，对检索结果进行更精确的打分。例如，可以将问题和候选结果一起输入到 LLM 中，让 LLM 判断它们之间的相关性。
选择合适的重排序算法取决于具体的应用场景和性能要求。BM25 和 MMR 算法计算速度快，适用于大规模检索场景。基于 LLM 的重排序算法精度更高，但计算成本也更高。在实际应用中，可以将多种重排序算法结合使用，例如先使用 BM25 进行初步排序，再使用 LLM 进行精细排序。根据测试数据，使用基于 LLM 的重排序方法可以将检索结果的准确率提高 15% 以上。
五、实战案例：基于 Qdrant 和重排序的问答系统
假设我们要构建一个面向医学领域的问答系统。该系统需要能够回答用户关于疾病、药物、治疗方法等方面的问题。
- 数据准备: 收集医学领域的文档，例如医学教科书、研究论文、临床指南等。
- 数据预处理: 对文档进行清洗、分块和向量嵌入。
- 向量数据库构建: 将向量嵌入存储到 Qdrant 数据库中。
- 检索: 当用户提出问题时，将问题转换成向量，并使用 Qdrant 检索出相关的文档片段。
- 重排序: 使用 BM25 或基于 LLM 的方法对检索结果进行重排序。
- 生成: 将重排序后的结果与用户的问题一起输入到 LLM 中，生成答案。
在这个案例中，我们可以使用 Sentence-BERT 模型生成句子嵌入，并使用基于 LLM 的方法进行重排序。为了提高系统的性能，可以使用 GPU 加速 LLM 的推理过程。
例如，用户提问：“治疗糖尿病的最新方法有哪些？”
系统首先将问题转换成向量，并使用 Qdrant 检索出相关的医学文档片段。然后，使用基于 LLM 的方法对检索结果进行重排序，将最相关的结果排在前面。最后，将重排序后的结果与用户的问题一起输入到 LLM 中，生成答案。
LLM 可以生成如下答案：
“治疗糖尿病的最新方法包括：
- 新型胰岛素类似物: 可以更有效地控制血糖水平。
- SGLT2 抑制剂: 可以降低血糖并减轻体重。
- GLP-1 受体激动剂: 可以促进胰岛素分泌并抑制食欲。
- 人工智能辅助治疗: 可以通过分析患者数据，提供个性化的治疗方案。”
这个答案包含了最新的治疗方法，并且是基于检索到的医学文档生成的，具有较高的可信度。
六、结论与展望
本文详细介绍了如何使用 Qdrant 向量搜索引擎和重排序技术来提升 RAG 管道的问答质量。通过将 LLM 与外部知识库相结合，并采用高效的检索和排序算法，我们可以构建出更强大、更智能的问答系统。
RAG 技术在各个领域都有广泛的应用前景，例如：
- 客户服务: 构建智能客服机器人，可以快速准确地回答客户的问题。
- 教育: 构建个性化学习助手，可以根据学生的学习进度和兴趣，提供定制化的学习资源。
- 金融: 构建投资顾问系统，可以根据用户的风险偏好和投资目标，提供投资建议。
随着 LLM 技术的不断发展，RAG 技术也将不断演进。未来，我们可以期待更高效的检索算法、更精确的向量嵌入模型和更智能的重排序方法。相信通过持续的创新，RAG 技术将在各个领域发挥更大的作用，为人们带来更便捷、更智能的服务。