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完整重排管线组装

可用的检索管线分层:混合召回(向量 + BM25)→ 合并去重(RRF)→ 交叉编码重排 → 截断到上下文条数 → 生成;每层都有评测点,先确认召回上限再优化重排。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12

管线骨架

管线骨架
def rag_retrieve(query):
    dense = vector_store.search(embed(query), top_k=50)
    sparse = bm25.search(query, top_k=50)
    merged = rrf([dense, sparse])[:50]            # 融合去重
    ranked = cross_encoder_rerank(query, merged)   # 精排
    return ranked[:8]                              # 上下文条数

各层取舍

层调大收益调大代价
召回池重排可选择面更大粗排与重排耗时上升
重排 top_n上下文更准生成输入更长
上下文条数信息更全触达中间遗忘与超长风险
上线顺序建议:先调召回 → 再上重排 → 最后调上下文条数与提示词,避免多层同时改动。

易错点

  • 召回上限不足时上重排,精排只能在错集合里挑
  • 多层一起调参,出问题无法定位到具体环节

数据来源与参考

  • Gao et al., Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (arXiv:2312.10997)
  • Cohere 官方文档(Rerank Best Practices)
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