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多路召回Multi-Route Retrieval 是指在信息检索系统中为了提升检索的全面性和准确性通过多条不同的检索路径或不同的检索策略来获取信息的技术。多路召回的核心思想是单一的检索路径可能会遗漏一些重要的信息或没有覆盖所有可能相关的内容因此需要并行或串行地采用多种检索方法来提高最终的召回率和准确性。
在 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 模型中多路召回通常用于增强检索阶段的多样性和精准度。通过结合不同的召回策略系统能够在多个来源或角度中获取信息从而改善生成模型的输入质量和最终生成的答案。
多路召回的原理 多样化查询路径 传统的检索方法依赖于单一的查询策略而多路召回通过同时使用多个查询策略来触及不同的信息源。每条路径可能使用不同的关键词、查询方式或检索模型。比如可以通过经典的 TF-IDF 查询策略、基于 向量空间模型如 BM25的检索或者通过 深度学习模型如 BERT来生成查询。 多源信息获取 通过多路召回可以从不同的数据源或索引库中获取信息。例如除了从文档库中检索外还可以从 外部数据库、用户行为日志 或 推荐系统 中获取信息。 多层次的排序与融合 在多路召回中每条路径返回的候选信息会进行合并和排序。通常会根据不同的评分机制如基于模型的评分、语义匹配度、点击率等对召回结果进行融合以确保最终返回的结果是最相关和最准确的。 重排序ReRanking 在多路召回的结果中进行后续的重排序以优化最终的结果顺序确保召回的候选项是最相关的。
多路召回的实现步骤 构建多个检索通道 选择多个检索策略或者模型如传统的关键词检索、基于语义的检索如 BERT、基于用户画像的检索等。 检索并返回候选项 使用每个检索通道独立进行检索并返回一批候选项。 候选项的融合与排序 对不同通道返回的候选项进行融合使用重排序算法对候选项进行排序确保最终返回最相关的结果。 生成最终答案 基于融合排序后的结果生成最终的答案或文档。
举例
假设我们正在构建一个智能问答系统用户输入的问题是“如何学习 Python 编程”。为了提高查询的准确性和多样性我们可以使用以下多路召回策略 通道 1 - 关键词匹配 通过 TF-IDF 等传统信息检索方法基于“如何学习”和“Python 编程”进行查询。 通道 2 - 基于语义的匹配 使用 BERT 等深度学习模型进行语义匹配理解用户查询意图返回相关文档或回答。 通道 3 - 基于用户画像 根据用户的历史查询或兴趣如“数据科学”相关查询进行个性化的查询扩展从而检索出与用户兴趣相关的学习资源。 通道 4 - 基于推荐系统 结合推荐算法如 协同过滤从用户浏览过的相关内容中推荐出相似的学习资源。 候选项融合与排序 将以上四个通道的结果融合并使用 重排序算法如基于点击率或语义相似度的排序进行排序最终生成用户最可能感兴趣的学习资源列表。
总结
多路召回通过多个检索策略和模型的并行运行能够提升信息检索的多样性和精准度。通过结合多种查询方式和上下文信息我们可以获得更加全面的答案或信息最终提升生成模型的回答质量。
