RAG系统关键问题与挑战 (12个)

以下是RAG系统在工程实践中遇到的主要问题和挑战，整合自文章引用的论文和补充内容：
内容缺失 (Missing Content): 当答案不在知识库中时，系统倾向于生成看似合理但错误的答案，而非承认未知。

错过排名靠后的文档 (Missed Top Ranked): 正确答案可能存在于检索结果排名较低（超出Top-K范围）的文档中，因上下文长度限制而被忽略。

脱离上下文/整合限制 (Not In Context): 相关文档被检索到，但在最终传递给大模型的上下文中被遗漏，导致答案生成时未使用该信息。

未能提取答案 (Not Extracted): 相关文档在上下文中，但由于信息干扰、矛盾或文档过长，大模型未能从中提取正确答案。

格式错误 (Wrong Format): 输出格式（如表格、列表）与用户要求不符。

具体性不正确 (Incorrect Specificity): 回答过于泛化或过于具体，不满足用户需求。

回答不完整 (Incomplete Answers): 对于需要整合多个来源信息的问题，回答只覆盖了部分内容。

数据摄取扩展性 (Data Ingestion Scalability): 处理大规模数据时，数据管道出现瓶颈，影响效率和系统稳定性。

结构化数据问答 (Structured Data QA): 难以准确检索结构化数据，尤其在查询模糊或需要复杂转换（如Text-to-SQL）时。

复杂PDF数据提取 (Data Extraction from Complex PDFs): 传统方法难以处理PDF中的表格、图片等嵌入式内容。

备用模型需求 (Fallback Model(s)): 单一模型可能因访问限制或其他问题失败，需要备用方案。

大模型安全性 (LLM Security): 面临恶意输入、输出安全、敏感信息泄露等风险。

RAG系统优化策略 (12个)

文章围绕RAG工作流程的5个环节，提出了12个优化策略：
数据清洗 (Clean your data):
文本清理：规范化、去重、纠错。
实体解析：消除歧义。
文档划分、数据增强、用户反馈、时间敏感数据处理。

分块处理 (Chunking):
核心目标：优化文本单元粒度，平衡语义完整性与向量表征效率。
方法：内容分块、递归分块、从小到大分块、特殊结构分块（Markdown, LaTeX, Code）。
大小选择：依赖嵌入模型、查询类型，需实验确定（如128、256、512）。

嵌入模型 (Embedding Model):
选择：考虑模型性能（如MTEB排行榜）、是否支持中文、动态/静态词向量（如BERT优于Word2Vec）。
微调：一般不推荐，成本高、效果不确定。

元数据利用 (Metadata+):
联合存储：将元数据（时间戳、类别、来源等）与向量结合。
应用：实现基于属性的过滤、排序（如时间衰减、按学科筛选）。

多级索引 (Multi-level Indexing):
目的：处理多样化上下文场景。
实现：构建面向不同信息维度（摘要、事实、时间等）的专门索引，配合智能路由层。
注意：层级不宜过多（<4层），可探索动态剪枝、联邦索引。

索引/查询算法 (Indexing/Query Algorithm):
常用框架：近似最近邻搜索（ANNS）平衡精度与效率。
注意：知识密集型领域（法律、医疗）需谨慎使用模糊匹配，可能需要更高精度或混合方法。

查询转换 (Query Transformation):
目的：优化用户查询以提升召回率。
方法：结合历史对话重述、假设文档嵌入(HyDE)、退后提示(Step Back Prompting)、多查询检索(Multi Query Retrieval)。

检索参数优化 (Retrieval Parameters):
混合搜索：结合稀疏（关键字，如BM25）和稠密（向量）搜索，设置权重。
结果数量(TopK)：根据查询复杂度调整，平衡覆盖率与噪声。
相似度度量：常用余弦相似度，需注意模型支持。

高级检索策略 (Advanced Retrieval Strategies):
上下文压缩：用LLM压缩或过滤检索到的内容。
句子窗口搜索：检索小块，但提供周围更大窗口的上下文。
父文档搜索：检索子文档，但返回其所属的父文档。
自动合并：基于层级分块，智能合并子块结果返回父块。
多向量检索：用多个向量（不同粒度、摘要、问答对等）表示同一文档，提升复杂查询效果。
多代理检索 (Multi-agent Retrieval): (见下文详述)
Self-RAG: 通过自我反思（是否需检索、内容相关性、生成质量）来优化流程。

重排模型 (Re-ranking):
目的：解决向量相似度高但实际用意不符的问题。
实现：使用第二阶段模型（如Cross-Encoder）对初步召回结果进行更精细的意图排序。

提示词工程 (Prompting):
作用：指导LLM生成，控制输出质量和风格。
方法：明确指令、角色扮演、限定知识来源、少量样本学习(Few-shot)。

大语言模型 (LLM):
作用：整合检索信息，生成最终答案。
优化：选择合适的模型，利用框架（LangChain, LlamaIndex）集成，结合重排序或领域微调提升性能。