融合 BM25 与向量检索的混合 RAG 架构在工程化场景下的调优策略 大家好，今天我们来深入探讨一下在工程化场景下，如何对融合 BM25 与向量检索的混合 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构进行调优。RAG 架构通过检索相关文档并将其与用户查询一起输入到大型语言模型（LLM）中，显著提高了 LLM 的生成质量和知识覆盖范围。将 BM25 和向量检索相结合，能够充分利用两者的优势，提升检索效果。 1. 混合 RAG 架构概述 混合 RAG 架构的核心思想是将基于关键词的检索方法（如 BM25）与基于语义的向量检索方法结合起来，从而获得更全面和精准的检索结果。 BM25 (Best Matching 25): 是一种经典的基于词频-逆文档频率 (TF-IDF) 的检索算法。它通过计算查询词与文档之间的相关性得分来排序文档。BM25 的优点是计算速度快，对短文本查询效果较好，且易于理解和实现。缺点是对语义理解能力较弱，无法处理同义词、近义词等情况。 向量检索: 将文档和查询都嵌入到高维向量空间中，然后通过计算向量之间的相似度（如余弦相似度）来检索相关 …
JAVA RAG 系统中结合 BM25 + 向量混检策略优化多领域文档的语义召回能力
Java RAG系统中BM25 + 向量混检策略优化多领域文档语义召回 大家好，今天我们来聊聊如何使用 Java 构建一个 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）系统，并重点探讨如何通过结合 BM25 和向量混检策略来优化多领域文档的语义召回能力。 RAG 系统旨在结合信息检索和生成模型，在生成回答之前先从外部知识库中检索相关信息，从而提高生成内容的准确性和相关性。 尤其是在处理多领域文档时，我们需要一个能够高效且准确地召回相关信息的检索系统。 1. RAG系统架构与核心组件 首先，我们来了解一下 RAG 系统的基本架构： 文档加载与预处理： 从各种来源（例如，PDF，网站，数据库）加载文档，并进行文本清洗、分块等预处理。 索引构建： 对预处理后的文档构建索引，以便快速检索。 常见的索引方式包括基于关键词的 BM25 索引和基于向量的向量索引。 检索器： 接收用户查询，并根据索引检索相关文档。 生成器： 将检索到的文档和用户查询一起输入到生成模型（例如，LLM），生成最终的答案。 在这个架构中，检索器的性能至关重要。 如果检索器无法召回相关 …
使用 JAVA 实现混合检索策略（BM25+向量）提升 RAG 召回精准度与复杂业务匹配能力
使用 Java 实现混合检索策略（BM25+向量）提升 RAG 召回精准度与复杂业务匹配能力 大家好，今天我们将深入探讨如何使用 Java 实现混合检索策略，特别是结合 BM25 和向量搜索，来提升 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统的召回精准度，并使其更好地适应复杂业务场景。RAG 是一种将检索和生成模型结合起来的技术，它首先从知识库中检索相关文档，然后利用这些文档来指导生成模型生成更准确、更相关的答案。检索环节的质量直接决定了 RAG 系统的性能，因此优化检索策略至关重要。 RAG 系统中的检索挑战 传统的检索方法，如基于关键词匹配的 BM25，在处理精确匹配和常见查询时表现良好，但面对语义相似性、上下文理解以及复杂的业务逻辑时，往往力不从心。例如，用户可能使用不同的措辞来表达相同的含义，或者查询涉及多个实体和关系，这些都超出了关键词匹配的能力范围。 向量搜索，特别是基于嵌入（embedding）的搜索，通过将文本转换为高维向量空间中的点，可以捕捉语义相似性。然而，单纯的向量搜索有时会忽略关键词的重要性，导致召回结果与用户的意图 …
JAVA 如何构建智能搜索引擎？BM25 + 向量召回双通道策略
好的，我们开始吧。 JAVA 构建智能搜索引擎：BM25 + 向量召回双通道策略 大家好，今天我们来探讨如何使用 Java 构建一个智能搜索引擎，重点在于融合 BM25 和向量召回的双通道策略。这种策略能够有效结合传统检索模型的精确性和深度学习模型的语义理解能力，从而提高搜索结果的质量和覆盖面。 1. 搜索引擎核心架构 一个基本的搜索引擎架构通常包含以下几个核心组件： 数据采集 (Data Crawling): 从互联网或者其他数据源抓取文档数据。 文档处理 (Document Processing): 对抓取到的文档进行解析、清洗和预处理，例如去除 HTML 标签、分词、去除停用词等。 索引构建 (Index Building): 根据处理后的文档数据，构建用于快速检索的索引结构。 查询处理 (Query Processing): 接收用户查询，对查询进行分析和处理，并根据索引进行检索。 排序 (Ranking): 根据检索结果的相关性，对文档进行排序。 结果展示 (Result Display): 将排序后的结果展示给用户。 今天我们重点关注索引构建和查询处理这两个环节，特别是如何 …