高级RAG实战：揭秘ANN快速检索与重排序核心技术

在构建RAG（检索增强生成）系统时，检索速度是影响性能的关键瓶颈。当知识库仅有数千条文档时，使用精确向量搜索（即逐一对比查询嵌入与所有文档嵌入）尚可接受。但当数据量达到数百万甚至数十亿条（如电商商品目录、科研文献库或企业知识图谱），精确搜索会变得极其缓慢且内存开销巨大。此时，近似最近邻（Approximate Nearest Neighbors, ANN）技术应运而生。 ANN算法（如FAISS、HNSW）通过构建图结构或树形索引，对嵌入向量进行高效组织，使得系统无需遍历全部向量，而是快速定位“足够接近”的候选结果。虽然可能遗漏极少数精确匹配项，但实际中精度损失通常低于1%，而检索速度可提升100至1000倍。这使得ANN成为支持大规模、实时响应RAG系统的必备技术。 然而，ANN虽快，却存在排序不精准的问题：返回的前k个结果虽大致相关，但未必是语义上最匹配的。例如，搜索“轻便跑鞋”时，ANN可能召回50个相关商品，但真正适合马拉松训练的款式可能排在后面。为解决这一问题，引入了重排序（Reranking）机制。 在ANN检索出候选文档后，使用更强大的模型（如交叉编码器或大语言模型）对这些结果进行重新打分和排序。该模型能更深入理解查询与文档之间的上下文关系，将最具相关性的结果置于前列。例如，在电商场景中，重排序可精准将“专为长跑设计的轻量跑鞋”排在“普通休闲运动鞋”之前，显著提升最终生成内容的质量。 综上，ANN + 重排序构成先进RAG系统的黄金组合：前者实现毫秒级快速检索，后者保障结果的高相关性与精准排序，兼顾效率与质量。 在代码实现层面，可将嵌入向量存储于FAISS索引中。首先使用Sentence-BERT等模型生成嵌入，再将其转换为float32格式并存入FAISS索引，后续查询时即可高效完成近似检索。这一流程为构建可扩展、高性能的RAG系统奠定了坚实基础。