要将语义搜索与检索增强生成 (RAG) 集成，您需要将能够理解上下文的检索系统与生成答案的语言模型结合起来。 语义搜索通过检索基于含义而不是关键字的文档来改进 RAG，确保生成器接收到相关的上下文。 这涉及用于语义理解的嵌入模型、用于高效检索的向量数据库以及用于合成最终输出的语言模型。 该过程通常包括将数据编码为向量、查询数据库以及将结果馈送到生成器。
首先，设置语义搜索组件。 使用预训练的嵌入模型，如 BERT 或 sentence-transformers，将文本转换为高维向量。 这些模型捕获语义关系，允许相似的短语（例如，“犬科动物”和“狗”）具有接近的向量表示。 将这些嵌入存储在向量数据库中，例如 FAISS、Pinecone 或 Milvus，这可以实现快速相似性搜索。 例如，如果您的 RAG 系统回答客户支持问题，请将您的 FAQ 文章编码为向量。 当用户问“如何重置我的密码？”时，系统会将查询转换为向量，在数据库中找到最接近的匹配项，并检索前 k 个相关文章。
接下来，将检索系统连接到生成器。 大多数 RAG 实现都使用像 LangChain 或 LlamaIndex 这样的框架来简化此过程。 检索文档后，将它们作为上下文传递给语言模型（例如，GPT-4 或 Llama 2），同时传递用户的查询。 例如，您可以将提示结构化为：“使用以下上下文回答用户的问题：[查询]：[检索到的文档]。” 确保生成器配置为优先考虑提供的上下文。 如果检索到的文档提到了通过电子邮件重置密码的步骤，则即使基本模型的训练数据包含替代方法，该模型也应生成与该方法对齐的说明。
最后，优化管道。 尝试源文档的分块策略——较小的块（例如，256 个 tokens）可以提高检索精度，而较大的块可以提供更广泛的上下文。 实施重排序以优化结果：在检索前 k 个候选者后，使用交叉编码器模型更准确地对它们的相关性进行评分。 使用诸如 recall@k（正确文档在最靠前结果中的频率）之类的指标来监控性能，并检查生成器的输出是否与上下文一致。 例如，如果用户报告有关密码重置方法的不准确之处，请验证检索步骤是否正在获取过时的文章，或者生成器是否忽略了上下文。 定期更新向量数据库以反映新数据，如果通用嵌入效果不佳，则在特定领域的文本上微调嵌入模型。