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超越向量搜索：5种新一代RAG检索策略
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
检索增强生成（RAG）是大型语言模型应用的关键。传统向量相似性搜索在复杂查询中存在局限。新一代检索策略如图形RAG、智能代理RAG、自我反思RAG、层次树结构检索（RAPTOR）和晚期交互模型，通过构建知识图谱、引入智能代理、自我评估机制和保持上下文，提升了检索的准确性和可靠性，更好地应对复杂查询。
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关键要点
- 检索增强生成（RAG）是大型语言模型应用的关键，通过外部知识减少幻觉并访问实时信息。
- 传统的向量相似性搜索在处理复杂查询时存在局限，新的检索策略如图形RAG、智能代理RAG等正在出现。
- 图形RAG通过构建层次知识图谱，提升了多跳推理能力，能够更好地连接分散的信息。
- 智能代理RAG引入AI代理，动态管理检索过程，能够根据查询复杂性选择工具和策略。
- 自我反思和纠正RAG通过自我评估机制提高检索质量，能够根据文档相关性决定是否使用检索结果。
- 层次树结构检索（RAPTOR）通过递归嵌入和聚类，保持多层次的上下文，适用于长文档的检索。
- 晚期交互模型和高级密集检索技术通过保留标记级别的嵌入，提升了查询与文档的匹配精度。
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延伸问答
什么是检索增强生成（RAG）？
检索增强生成（RAG）是通过外部知识支持大型语言模型，减少幻觉并访问实时信息的关键技术。
传统向量相似性搜索的局限性是什么？
传统向量相似性搜索在处理复杂、多跳查询时存在局限，无法有效连接分散的信息。
图形RAG是如何提升检索能力的？
图形RAG通过构建层次知识图谱，提升多跳推理能力，能够更好地连接分散的信息。
智能代理RAG的主要特点是什么？
智能代理RAG引入AI代理，动态管理检索过程，根据查询复杂性选择工具和策略。
自我反思和纠正RAG如何提高检索质量？
自我反思和纠正RAG通过自我评估机制，评分检索文档的相关性，从而决定是否使用或重新检索。
层次树结构检索（RAPTOR）适用于什么场景？
RAPTOR适用于长文档的检索，能够保持多层次的上下文，适合复杂的多步推理任务。
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