精准筛选：5步选出AI搜索中最相关的文档

在构建高效AI搜索系统时，文档检索环节是RAG（检索增强生成）流程中最关键的一环。若无法获取最相关的文档，即使使用最先进的大语言模型（LLM），也难以生成准确答案。本文将系统阐述如何选择5篇最相关的文档，提升RAG系统的整体表现。 传统的文档检索方法主要依赖嵌入相似度匹配或关键词搜索。前者通过将用户查询和文档（或段落）转换为向量，计算余弦相似度，选取Top-K最相似的文档；后者则使用TF-IDF或BM25等技术，基于词频与文档频率进行匹配。尽管这些方法在多数场景下有效，但存在局限：嵌入模型可能忽略语义细微差别，而关键词搜索则难以应对同义词或语义扩展问题。 为提升检索效果，可采用以下进阶策略： 1. 提升召回率（Recall）：确保尽可能多地找到相关文档 - 上下文增强检索（Contextual Retrieval）：由Anthropic提出，该方法先对文档段落进行语义增强，利用LLM结合段落与全文信息重写段落，使其包含更多上下文。例如，将租赁协议的段落补充地址、日期等关键信息，显著提升语义完整性。 - 融合语义与关键词检索：同时运行向量搜索（语义）和BM25（关键词），合并两者结果，取Top-K，兼顾语义理解与精确匹配。 - 增加检索数量：扩大K值，多取若干段落，虽会增加上下文长度，但能提高命中相关文档的概率，需权衡性能与成本。 2. 提升精确率（Precision）：过滤无关文档 - 重排序（Reranking）：使用专用重排序模型（如Qwen Reranker）对初步检索结果进行二次打分，更精准地排序，确保真正相关的文档位于前列，同时剔除噪声。 - LLM验证相关性：对每个候选段落，用LLM判断其是否与用户问题相关。通过提示工程生成结构化判断，仅保留“相关”结果。虽然准确率高，但会显著增加API调用成本与延迟，需合理控制使用频率。 优化文档检索带来的核心收益包括： - 显著提升问题回答成功率，增强系统可靠性； - 大幅减少幻觉（hallucination），提升用户信任； - 避免上下文过载或“污染”，使LLM专注有效信息。 总之，文档检索是RAG系统的基石。通过结合上下文增强、多路召回、重排序与智能过滤等技术，可系统性提升检索质量，为后续LLM生成高质量答案奠定坚实基础。