Redis Blog
·
上下文图：当最近邻搜索不足时
内容提要
本文讨论了在检索增强生成（RAG）管道中，向量检索与上下文图的结合使用。向量检索在简单问题上表现良好，但在复杂问题上不足。上下文图通过结构化知识为实体和关系，能更有效地连接相关信息。双通道检索架构结合了两者的优点，提高了检索的准确性和效率。Redis提供了支持这一架构的工具，适用于构建上下文感知的AI基础设施。
关键要点
-
向量检索在简单问题上表现良好，但在复杂问题上不足。
-
上下文图通过结构化知识为实体和关系，能更有效地连接相关信息。
-
双通道检索架构结合了向量检索和上下文图的优点，提高了检索的准确性和效率。
-
上下文图能够跟踪文档之间的关系，解决向量检索无法处理的多跳问题。
-
Redis提供了支持双通道检索架构的工具，适用于构建上下文感知的AI基础设施。
-
上下文工程不仅包括检索，还涉及系统指令、对话历史和工具调用结果等多个方面。
延伸解读
向量检索的局限性
向量检索在处理简单问题时表现良好，但在复杂问题上常常无法提供准确的答案。这是因为向量检索将信息视为独立的块，缺乏对块之间关系的理解，导致在需要多跳推理时无法有效连接相关信息。
上下文图的优势
上下文图通过将知识结构化为实体和关系，能够更有效地处理复杂查询。它可以追踪文档之间的关系，解决向量检索无法处理的多跳问题，从而提高检索的准确性和效率。
双通道检索架构的应用
双通道检索架构结合了向量检索和上下文图的优点，适用于需要同时处理简单和复杂查询的场景。通过这种方式，可以在简单查询中利用向量检索的速度，同时在复杂查询中利用上下文图的关系推理能力。
Redis的支持与实践
Redis提供了支持双通道检索架构的工具，能够有效整合向量检索和上下文图的功能。这使得构建上下文感知的AI基础设施变得更加高效，适合需要快速响应和准确检索的应用场景。
延伸问答
向量检索在处理复杂问题时有哪些不足之处？
向量检索在复杂问题上表现不足，无法有效连接不同文档中的相关信息，导致多跳问题无法解决。
上下文图是如何提高信息检索效率的？
上下文图通过结构化知识为实体和关系，能够更有效地连接相关信息，从而提高检索的准确性和效率。
双通道检索架构的优势是什么？
双通道检索架构结合了向量检索和上下文图的优点，能够同时处理简单和复杂查询，提高整体检索效果。
Redis在上下文感知AI基础设施中提供了哪些支持？
Redis提供了支持双通道检索架构的工具，包括向量检索、语义缓存和代理记忆等，适用于构建上下文感知的AI基础设施。
上下文工程与提示工程有什么区别？
上下文工程涉及设计和管理LLM的上下文输入，而提示工程则专注于编写和组织LLM指令。
在什么情况下使用图检索比向量检索更有效？
图检索在需要连接多个文档中的事实时更有效，尤其是在多跳推理和关系查询中表现优于向量检索。
