构建 RAG 系统的 5 条经验教训

构建 RAG 系统的 5 条经验教训
图片来源：编辑 | Midjourney

检索增强生成（RAG）是2025年人工智能领域的热门话题之一。这些系统将相关的知识检索与大型语言模型（LLMs）相结合，通过将生成的输出基于外部知识源，而不是仅仅依赖于LLM训练过程中从文本数据中学到的信息，从而能够对用户查询（提示）提供更准确、更新、更可验证的响应。然而，构建生产就绪的RAG系统需要仔细考虑并面临其自身的挑战。

本文列出了从构建 RAG 系统中学习到的、在 AI 开发者社区中普遍讨论的五个关键经验教训。

1. 检索质量比数量更重要

早期的RAG实现主要在检索阶段侧重于数量而非质量，这意味着它们旨在检索大量匹配用户查询的内容。然而，实验研究表明，检索质量比数量更重要，在大多数情况下，检索数量较少但更相关的文档的RAG系统优于那些试图检索尽可能多上下文的系统，因为这会导致信息过载，其中大部分可能不够相关。检索质量要求在构建有效的文本嵌入模型和先进的相关性排序算法以决定检索内容方面投入精力。使用精确率、召回率和F1分数等指标评估检索性能，可以进一步帮助提高检索质量。

TL;DR → 质量重于数量：优先检索数量少但高度相关的文档，以提高输出准确性。

2. 上下文窗口长度至关重要

在RAG系统中有效 管理上下文窗口（即LLM在生成过程中一次能处理的文本量有限）对于构建出色的RAG系统至关重要。由于系统生成器端的LLM倾向于更关注上下文的开头和结尾部分，简单地将检索到的文档串联起来可能导致次优结果，关键信息可能会被部分遗漏：这个问题被称为位置偏差和上下文稀释。分层检索和动态上下文压缩等现代策略有助于优化检索信息如何转化为传递给LLM的上下文。例如，案例研究表明，当应用这些技术时，响应准确性有了显著提高。

TL;DR → 仔细管理上下文窗口：最佳的上下文处理可以防止关键信息丢失并提高系统性能。

3. 减少幻觉需要系统性验证

RAG系统部分是为了减少独立LLM中常见的 幻觉，但这个问题并未完全消除。构建RAG系统的经验表明，最有效且防幻觉的系统需要内置的验证机制，例如自置信度检查和置信度评分，以便在管道早期对生成输出与已检索信息进行交叉检查，从而保持事实准确性。系统地整合这些验证方法可以显著缓解幻觉问题。

TL;DR → 系统性验证是关键：整合强大的检查方法，以显著减少生成响应中的幻觉。

4. 检索计算成本超过生成成本

与人们的看法相反，最先进的检索方案的计算开销往往比文本生成过程本身需要更多的时间成本。这对于结合了关键字和语义搜索的混合检索技术尤其如此。通过缓存和索引优化解决方案仔细设计检索基础设施，是使RAG系统中的检索解决方案更高效的关键。工程师应该考虑分别对检索和生成组件进行基准测试，以优化整体系统性能。

TL;DR → 优化检索成本：简化您的检索管道，因为它通常比生成需要更多的计算。

5. 知识管理是一个持续的过程

随着检索文档语料库的增长，RAG系统需要持续的知识管理。组织已经看到，生产环境中成功的RAG系统需要系统化的内容刷新、管理存储文档中的冲突或矛盾以及知识验证方法。因此，成功的生产RAG系统需要建立专门的知识
工程资产和治理流程。定期监控和更新存储的内容对于确保持续的相关性和准确性至关重要。

TL;DR → 持续管理知识：定期更新和验证存储的内容对于保持系统相关性至关重要。

总结

总而言之，构建RAG系统需要仔细平衡高质量检索、战略性上下文管理和鲁棒的验证，以确保准确的输出。工程师必须不断完善他们的技术，解决计算开销和上下文稀释等挑战，同时通过系统化验证来防止幻觉。关键在于优先考虑质量和严格的性能基准测试，作为人工智能驱动的检索和生成创新的基础。