在构建基于 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的大模型应用中，信息检索 (Retrieval) 是基础，而 Augmentation（增强）则是将检索到的外部知识融入大模型上下文，提升生成内容质量的关键步骤。本文将深入探讨 RAG 流程中 Augmentation 阶段的核心技术，帮助读者理解并掌握如何有效利用外部知识增强大模型的生成能力。我们将结合实际案例和可用工具（如 LangChain 和 LlamaIndex），详细分析各种 Augmentation 方法的原理、应用和优缺点。
Augmentation 的核心：连接外部知识与大模型
Augmentation 的核心目标是利用检索到的相关文档，扩展大模型的知识边界，从而生成更准确、更富信息量的答案。简单来说，就是将检索到的外部知识 “注入” 到大模型的输入上下文中。 虽然直接将检索结果添加到上下文中是 Augmentation 的基础，但诸如 Reranking（重排序），Fusion（融合） 和 Multi-hop Retrieval（多跳检索）等技术都极大地影响着 Augmentation 的质量，因此它们也被认为是现代架构中 Augmentation 流程的一部分。
Vanilla Augmentation：简单直接，但有局限性
Vanilla Augmentation 是最直接的 Augmentation 方法，即将检索到的文档直接添加到大模型的输入上下文中。 这种方法简单易用，是 RAG 流程中最基础的实现方式。
例如，假设用户提问：“2023年全球电动汽车销量是多少？” 通过信息检索，我们找到了包含相关数据的文档。 使用 Vanilla Augmentation，我们将该文档的内容直接附加到用户的查询中，然后输入到大模型中生成答案。
然而，Vanilla Augmentation 也存在局限性。 它可能会受到检索结果质量的影响，如果检索到的文档包含噪声或不相关信息，反而会降低大模型的生成效果。此外，大模型的上下文窗口 (Context Window) 长度有限，如果检索到的文档过长，可能会超出上下文限制，导致信息截断。
Reranking：优化检索结果，提高相关性
Reranking 技术旨在优化检索结果的排序，将最相关的文档排在前面，从而提高 Augmentation 的质量。 Reranking 通常采用神经模型，根据查询和文档之间的相关性得分对检索结果进行重新排序。
例如，OpenAI 提供了 Reranker 模型，可以计算查询和文档的语义相关性，然后根据相关性得分对文档进行排序。 假设我们检索到 10 篇关于电动汽车的文档，其中只有 3 篇包含 2023 年的销量数据。 通过 Reranking，我们可以将这 3 篇文档排在最前面，确保大模型能够优先获取关键信息。
Reranking 能够有效地过滤掉不相关的文档，提高 Augmentation 的效率和准确性。它在检索结果噪音较多时尤为重要。
Fusion：融合多源信息，提升全面性
Fusion 技术旨在融合来自多个检索结果的信息，生成更全面、更准确的上下文。 它通常涉及生成多个版本的查询，然后对每个查询执行检索，最后将检索到的文档合并成一个统一的上下文。
LangChain 和 LlamaIndex 都提供了 RAG-fusion 的实现。 例如，我们可以将原始查询 “RAG 流程的优势” 扩展为 “RAG 流程的优点”，“RAG 流程的应用场景”，“RAG 流程的局限性” 等多个查询，然后分别检索相关文档，并将所有文档合并到一个上下文中。
Fusion 能够有效地整合来自不同来源的信息，弥补单个检索结果的不足，从而提升大模型的生成质量。它特别适用于需要综合多个角度信息才能回答的问题。
Chunk Merging：整合相关片段，增强连贯性
Chunk Merging (块合并) 技术旨在合并来自同一文档或同一主题的多个文本片段，避免大模型处理不连贯的碎片信息。 这有助于提高上下文的连贯性和完整性，从而提升大模型的生成质量。
例如，假设一篇关于 RAG 流程的文档被分割成多个块 (Chunks) 进行索引。 通过检索，我们获得了该文档的多个片段，但这些片段之间可能缺乏上下文联系。 Chunk Merging 可以将这些片段重新组合在一起，形成一个完整的段落，从而为大模型提供更连贯的上下文。
LangChain 提供了 Document Combiners 工具，LlamaIndex 提供了 Node Postprocessors 工具，可以方便地实现 Chunk Merging。
Context Compression：压缩上下文长度，优化资源利用
Context Compression (上下文压缩) 技术旨在压缩上下文的长度，使其适应大模型的上下文窗口限制。 这在检索到的信息量很大，而大模型的上下文窗口有限的情况下尤其重要。
Context Compression 可以采用两种主要方法：
- Extractive Summarizer (抽取式摘要): 选取文本中最重要的句子，组成摘要。
- LLM-based Compression (基于 LLM 的压缩): 使用大模型生成更简洁的摘要，在压缩内容的同时尽量保留关键信息。
LangChain 提供了 Context Compressed Retriever 工具，可以方便地实现上下文压缩。 例如，我们可以使用 LLM 对检索到的文档进行摘要，将摘要作为上下文输入到大模型中，从而节省计算资源，并避免超出上下文窗口限制。
Dynamic Prompt Building：定制提示语，优化生成效果
Dynamic Prompt Building (动态提示构建) 技术旨在根据不同的任务和上下文，动态地构建提示语 (Prompt)，而不是使用固定的提示语模板。 这可以优化大模型的生成效果，并降低生成成本。
Dynamic Prompt Building 可以根据以下因素调整提示语：
- 任务类型: 针对不同的任务 (如问答、摘要、翻译等)，采用不同的提示语格式。
- 元数据: 将文档的元数据 (如标题、作者、日期等) 融入提示语，提供更多上下文信息。
- 文档数量: 根据检索到的文档数量，调整提示语中的指令，例如要求大模型综合多个文档的信息。
Microsoft Copilot 和 LangChain 都提供了动态提示模板 (Dynamic Prompt Templates) 和 Prompt Builders 工具，可以方便地实现 Dynamic Prompt Building。
例如，对于一个需要回答复杂问题的问题，我们可以使用更详细的提示语，要求大模型逐步分析问题，并提供详细的解释。 对于一个只需要简单回答的问题，我们可以使用更简洁的提示语，以降低生成成本。
Multi-hop Retrieval：多跳检索，挖掘深层知识
Multi-hop Retrieval (多跳检索) 技术通过多次迭代检索，逐步挖掘深层知识，解决复杂问题。 这种方法适用于需要综合多个文档的信息才能回答的问题。
Multi-hop Retrieval 的基本流程是：
- 根据初始查询检索相关文档。
- 利用检索到的文档生成新的查询。
- 根据新的查询再次检索相关文档。
- 重复步骤 2 和 3，直到获取到足够的信息。
LlamaIndex 提供了 Multi-Step Query Engine，LangChain 提供了 ConversationalRetrievalChain with Query Transformers，可以方便地实现 Multi-hop Retrieval。
例如，要回答 “RAG 流程在金融领域的应用有哪些？” 这个问题，我们可以先检索关于 “RAG 流程” 的文档，然后利用检索到的文档生成新的查询，例如 “金融领域的 RAG 应用案例”，“金融领域的知识图谱构建” 等，最后将所有检索到的文档合并到上下文中，提供给大模型进行分析。
Multi-hop Retrieval 能够有效地挖掘深层知识，解决复杂问题，但也需要消耗更多的计算资源。
结论：优化 Augmentation，提升 RAG 应用的竞争力
Augmentation 是 RAG 流程中至关重要的一环，它直接影响着大模型的生成质量。 掌握各种 Augmentation 技术，并根据实际应用场景选择合适的策略，是构建高质量 RAG 应用的关键。 虽然 LangChain 和 LlamaIndex 等工具已经抽象了许多 Augmentation 的细节，但理解其底层原理，才能更好地优化 RAG 流程，提升应用的竞争力。 通过不断探索和实践，我们可以更好地利用外部知识增强大模型的生成能力，创造更有价值的应用。