检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）系统通过将外部知识整合到语言模型中，极大地推动了人工智能的发展。然而，这些系统面临着一个持久的挑战——“不在上下文”问题。这个问题指的是，从数据库检索到的相关文档未能被包含在最终用于生成答案的上下文中，导致回答不完整或次优，降低了系统的效能和可靠性。本文将探讨这一问题产生的原因、其重要性，以及如何通过改进排名、适应性上下文过滤和持续反馈整合来减轻这一问题。
“不在上下文”问题是如何产生的？
RAG问题主要出现在整合阶段，这一阶段涉及从检索到的文档中选择一个子集，将其传递到语言模型的上下文窗口中。尽管成功检索到了相关文档，但由于以下原因，它们可能未被包含在最终上下文中：
- 文档检索过多：当返回的文档过多时，只有有限的子集能够适应模型的令牌约束，导致关键信息被遗漏。
- 相关性评分不佳：如果排名算法优先考虑部分匹配或基于关键词的相关性，而不是实际的语义相关性，那么重要的文档可能会被排除在外。
- 上下文窗口限制：大型上下文可能会稀释相关信息，关键细节在多个文档中过于分散。
为什么这个问题很重要？
对用户体验和系统信任的影响
一个健全的信息检索系统不仅要能够检索到相关文档，还要确保这些文档有助于生成准确的回答。如果做不到这一点，可能会导致：
- 不完整或错误的答案会降低用户信心。
- 产生幻觉，即模型在没有足够依据的情况下生成回答。
- 降低系统效率，用户可能需要多次重新查询以细化结果。
解决“不在上下文”问题对于提高基于RAG的系统的效能至关重要，特别是在企业应用中，如法律研究、客户支持和财务分析等领域。
三管齐下的解决方案
为了解决这个问题，我们提出了一个结构化的方法，通过增强排名、过滤和从反馈中学习来提升系统：
1. 优化排名算法
优化排名过程确保最相关的文档被优先包含。改进措施包括：
- 超越关键词匹配：引入语义相似性度量（例如，使用SBERT、ColBERT）来评估更深层的含义，而不仅仅是术语重叠。
- 上下文感知的重新排名：使用交叉编码器，在最终选择前评估检索文档与查询之间的关系。
- 多阶段检索：应用级联方法，其中粗略检索（BM25、密集向量）通过重新排名步骤（神经检索、基于注意力的排名）进行细化。
2. 适应性上下文过滤
鉴于令牌限制，适应性机制可以动态调整上下文大小，以最大化有用信息：
- 基于查询复杂度的调整：对于更简单的查询，包含较少但高度相关的文档；对于复杂查询，则保留更广泛的选择。
- 上下文修剪机制：使用启发式或基于机器学习的模型来丢弃冗余或影响较小的部分。
- 层次化摘要：如果上下文窗口超出限制，可以在包含前对文档进行摘要，以保留关键见解。
3. 反馈循环整合
通过用户交互和模型细化，持续改进文档选择：
- 隐式反馈信号：监控用户参与度，如点击率和在回答上花费的时间。
- 明确反馈收集：允许用户对结果进行投票，以训练基于强化学习的重新排名模型。
- 主动学习微调：利用用户更正来迭代调整排名和过滤算法。
“不在上下文”挑战是RAG系统效能的一个重要障碍。然而，我们可以通过改进排名机制、适应性过滤和反馈循环来优化整合过程，确保最相关的文档始终被包含在上下文中。实施这些策略可以提高检索精度，提升用户满意度，并构建更可靠的AI驱动的知识系统。随着RAG的不断发展，解决这一问题对于提高AI辅助决策和信息检索的质量至关重要。
深入探讨“不在上下文”问题
问题的根源
“不在上下文”问题的根本在于RAG系统的检索和生成阶段之间的脱节。尽管检索阶段能够找到大量相关信息，但生成阶段却未能有效地利用这些信息。这种脱节可能是由于多种因素造成的，包括技术限制、算法设计不当以及对用户查询的理解不足。
技术限制
技术限制是造成“不在上下文”问题的一个重要因素。例如，语言模型的上下文窗口大小有限，这限制了能够同时考虑的文档数量。此外，文档的编码和解码过程也可能导致信息丢失，特别是在处理大量文档时。
算法设计
算法设计不当也可能导致“不在上下文”问题。如果排名算法过于依赖关键词匹配，而不是深入理解文档的语义内容，那么重要的文档可能会被忽略。此外，如果检索算法不能有效地处理复杂或模糊的查询，那么相关文档可能不会被检索到。
用户查询理解
对用户查询的理解不足也可能导致“不在上下文”问题。如果系统不能准确理解用户的意图和需求，那么即使检索到相关文档，也可能无法生成满意的回答。
解决方案的详细分析
优化排名算法
优化排名算法是解决“不在上下文”问题的关键。以下是一些具体的改进措施：
- 语义相似性度量：通过使用语义相似性度量，如SBERT和ColBERT，系统可以更深入地理解文档和查询之间的关系，而不仅仅是依赖关键词匹配。
- 上下文感知重新排名：通过使用交叉编码器，系统可以在最终选择前评估检索文档与查询之间的关系，从而提高排名的准确性。
- 多阶段检索：通过应用级联方法，系统可以先进行粗略检索，然后通过重新排名步骤进行细化，以提高检索的精确度。
适应性上下文过滤
适应性上下文过滤是另一个重要的解决方案。以下是一些具体的改进措施：
- 基于查询复杂度的调整：系统可以根据查询的复杂度动态调整上下文大小，以最大化有用信息。
- 上下文修剪机制：系统可以使用启发式或基于机器学习的模型来丢弃冗余或影响较小的部分，从而提高上下文的质量和相关性。
- 层次化摘要：如果上下文窗口超出限制，系统可以对文档进行摘要，以保留关键见解。
反馈循环整合
反馈循环整合是持续改进文档选择的有效方法。以下是一些具体的改进措施：
- 隐式反馈信号：系统可以监控用户参与度，如点击率和在回答上花费的时间，以了解用户对回答的满意度。
- 明确反馈收集：系统可以允许用户对结果进行投票，以收集明确的反馈，从而训练基于强化学习的重新排名模型。
- 主动学习微调：系统可以利用用户更正来迭代调整排名和过滤算法，以提高检索和生成的准确性。
“不在上下文”问题是RAG系统效能的一个重要障碍，但通过改进排名机制、适应性过滤和反馈循环，我们可以优化整合过程，确保最相关的文档始终被包含在上下文中。这不仅能够提高检索精度，提升用户满意度，还能构建更可靠的AI驱动的知识系统。随着RAG技术的不断发展，解决这一问题对于提高AI辅助决策和信息检索的质量至关重要。