在自然語言處理領域，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱RAG）是一種將信息檢索與文本生成相結合的技術，旨在提升模型的回答準確性和信息豐富度。其中，Retriever在RAG架構中扮演著關鍵角色，負責從外部知識庫或文檔集合中獲取與輸入查詢相關的信息，為生成模塊提供必要的上下文支持。
檢索模塊的作用
檢索模塊的主要任務是從龐大的知識庫中提取與用戶查詢高度相關的文檔片段或信息塊。這些檢索到的內容作為生成模塊的輸入，幫助生成更準確、信息更豐富的回答。通過引入檢索模塊，RAG模型能夠動態地獲取最新的、領域特定的信息，彌補生成模型在預訓練過程中可能存在的知識盲區。
檢索模塊的原理
檢索模塊通常采用以下步驟來完成信息檢索：
- 查詢編碼：將用戶輸入的查詢轉換為向量表示，捕捉其語義信息。
- 文檔編碼：將知識庫中的文檔預先轉換為向量表示，存儲在向量數據庫中。
- 相似度計算：計算查詢向量與文檔向量之間的相似度，通常使用余弦相似度等度量方法。
- 檢索排序：根據相似度得分，對文檔進行排序，選取與查詢最相關的文檔片段。
在實際應用中，常用的檢索技術包括基于詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）的傳統檢索方法和基于深度學習的向量檢索方法，如BERT等預訓練模型。向量檢索通過將查詢和文檔映射到相同的向量空間，實現語義級別的匹配，提升了檢索的準確性和召回率。
當前面臨的挑戰
盡管檢索模塊在RAG系統中發揮著重要作用，但仍面臨以下挑戰：
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語義歧義：向量表示可能無法充分捕捉查詢和文檔之間的細微語義差異，導致檢索結果包含無關或錯誤的信息。
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查詢復雜性：用戶輸入的查詢可能包含多輪對話、口語化表達或復雜句式，增加了檢索的難度。
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文檔切分與表示：如何將長文檔有效地切分為合適的片段，并進行準確的向量表示，是影響檢索效果的關鍵因素。
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多模態內容處理：對于包含圖表、公式等多模態信息的文檔，檢索模塊需要能夠有效地提取和表征這些內容，以支持生成模塊的多樣化需求。
為應對上述挑戰，研究者們提出了多種改進策略，如引入查詢改寫（Query Rewriting）技術，以生成更適合檢索的查詢表達；利用知識圖譜增強檢索過程，改善信息的組織和檢索效率；以及采用混合檢索方法，結合稀疏和密集向量表示，提高檢索的準確性和召回率。這些方法旨在提升檢索模塊的性能，從而增強RAG系統的整體效果。
scan-build與clang-tidy使用)
