大模型搜索優(yōu)化（RAG優(yōu)化）可通過(guò)以下策略提升檢索與生成效果，結(jié)合技術(shù)框架與實(shí)際案例總結(jié)如下：

一、檢索階段優(yōu)化

索引與嵌入優(yōu)化

動(dòng)態(tài)嵌入：使用如OpenAI的embeddings-ada-02等動(dòng)態(tài)嵌入模型，根據(jù)上下文調(diào)整詞義，提升語(yǔ)義匹配能力。

混合搜索：結(jié)合向量搜索與關(guān)鍵字搜索，例如通過(guò)互惠排序融合（Reciprocal Rank Fusion）合并結(jié)果，兼顧語(yǔ)義匹配與精確匹配。

索引輕量化：將傳統(tǒng)索引轉(zhuǎn)換為輕量級(jí)索引，降低存儲(chǔ)與檢索開(kāi)銷，如京東電商搜索的實(shí)踐。

查詢優(yōu)化

查詢擴(kuò)展：通過(guò)內(nèi)部擴(kuò)展（如偽文檔生成）或外部擴(kuò)展（如網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)引入）豐富查詢內(nèi)容。

查詢重寫：利用大語(yǔ)言模型（LLM）自動(dòng)改寫模糊查詢，例如將“電動(dòng)汽車優(yōu)缺點(diǎn)”改寫為“電動(dòng)汽車與內(nèi)燃機(jī)汽車優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比”。

多問(wèn)題查詢：基于原始問(wèn)題生成多個(gè)子問(wèn)題，分別檢索后合并結(jié)果，提升覆蓋面。

二、生成階段優(yōu)化

生成質(zhì)量提升

偏好優(yōu)化（DPO）：通過(guò)偏好樣本校準(zhǔn)模型，使生成結(jié)果更符合用戶點(diǎn)擊偏好。

約束搜索（Constraint Beam Search）：在推理階段實(shí)施約束，避免生成無(wú)效或不符合規(guī)范的片段。

知識(shí)融合：挖掘LLM蘊(yùn)含的世界知識(shí)，增強(qiáng)推薦智能化與個(gè)性化，如京東通過(guò)大型語(yǔ)言模型助力冷啟動(dòng)與長(zhǎng)尾產(chǎn)品推廣。

結(jié)果重排序

大語(yǔ)言模型重排序：使用如GPT等模型對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行語(yǔ)義相關(guān)性評(píng)分，重新排序后返回最相關(guān)文檔。

交叉編碼器重排序：通過(guò)RoBERTa等模型計(jì)算查詢與文檔的相似度，提升排序準(zhǔn)確性。

三、架構(gòu)與流程優(yōu)化

模塊化RAG

引入查詢搜索引擎、融合多個(gè)回答等模塊，將檢索與微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)融合，提升系統(tǒng)靈活性。

設(shè)計(jì)多種RAG模式，例如通過(guò)DSP框架將問(wèn)題分解為子問(wèn)題，依次解決后整合結(jié)果。

任務(wù)重定義

將復(fù)雜任務(wù)拆解為子任務(wù)，例如京東提出的“Query2MultiSpan”策略，將標(biāo)題按品牌、功能等屬性模塊化，降低模型負(fù)擔(dān)。

通過(guò)Span拆解與排序，將標(biāo)題生成任務(wù)分解為生成多個(gè)短序列的子任務(wù)，提升生成準(zhǔn)確性。

四、實(shí)際案例與效果

京東電商搜索優(yōu)化

挑戰(zhàn)：商品庫(kù)規(guī)模龐大，傳統(tǒng)雙塔架構(gòu)在精確語(yǔ)義匹配和長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)場(chǎng)景表現(xiàn)不佳。

解決方案：引入生成式檢索，結(jié)合Query2MultiSpan任務(wù)與偏好優(yōu)化（DPO），顯著提升商品標(biāo)題生成的準(zhǔn)確性和效率。

效果：在高頻與長(zhǎng)尾查詢間取得平衡，提升用戶搜索體驗(yàn)。

港大與華為的樹(shù)搜索優(yōu)化

方法：結(jié)合Beam Search、過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)模型（PRM）和成對(duì)偏好算法，提出BPP-Search算法。

效果：在StructuredOR等數(shù)據(jù)集上顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法，提高解題速度并減少求解步驟。

五、評(píng)估與反饋

性能評(píng)估

使用準(zhǔn)確率、召回率、MRR等指標(biāo)衡量?jī)?yōu)化效果，例如通過(guò)A/B測(cè)試驗(yàn)證混合搜索、查詢翻譯和重排序方法的效果。

持續(xù)迭代優(yōu)化每一步推薦過(guò)程，集成GPT等先進(jìn)語(yǔ)言模型，深化特征抽取。

反饋機(jī)制

通過(guò)rerank、后退提示、self-rag等方法，基于原始結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，最大化準(zhǔn)確率。

例如，使用LLM生成假設(shè)答案（HyDE），將其與問(wèn)題一起進(jìn)行檢索，提升檢索相關(guān)性。