本文是 refine-rag 系列教程的第七篇我们来学习一下什么是向量嵌入有哪些检索方法本文所有代码都在https://github.com/zonezoen/refine-rag目录• 前言• 什么是向量嵌入为什么需要它• 检索方法对比• BM25 检索关键词匹配• BGE-M3多功能嵌入• 多模态嵌入图文检索• 混合检索策略• 方案对比与选择• 向量维度越高越好吗• 学习路径前言前面我们学习了如何读取数据和切块现在到了 RAG 的核心环节向量嵌入与检索。这一步决定了你的 RAG 系统能不能找到正确的知识点。就像图书馆的索引系统索引做得好找书就快索引做得差找半天也找不到。什么是向量嵌入为什么需要它简单来说向量嵌入就是把文字或图片转成一串数字。比如文本: 孙悟空使用金箍棒 向量: [0.12, -0.34, 0.56, ..., 0.78] # 1024 个数字为什么要转成数字因为计算机只认识数字不认识文字。把文字转成向量后就可以• 计算相似度两段文字有多像• 快速检索从海量文档中找到相关内容• 聚类分析把相似的内容归类向量的神奇之处语义相似的文本向量也相似孙悟空使用金箍棒 → [0.12, -0.34, 0.56, ...] 悟空拿着金箍棒 → [0.15, -0.30, 0.52, ...] # 对比第一句向量很接近 一只猫在睡觉 → [0.89, 0.23, -0.67, ...] # 对比第一句向量差异大检索方法对比目前主流的检索方法有三种1. 关键词检索BM25原理基于词频统计不需要 embedding 模型。示例查询: 烈焰拳 文档1: 猢狲使用烈焰拳击退妖怪 ✅ 包含关键词匹配度高 文档2: 孙悟空施展火焰技能 ❌ 不包含关键词匹配度低特点• ✅ 精确匹配关键词• ✅ 速度快• ❌ 无法理解同义词2. 向量检索Semantic Search原理基于语义相似度使用 embedding 模型。示例查询: 烈焰拳 文档1: 猢狲使用烈焰拳击退妖怪 ✅ 包含关键词相似度高 文档2: 孙悟空施展火焰技能 ✅ 语义相似相似度也高特点• ✅ 理解语义• ✅ 支持同义词• ❌ 速度较慢3. 混合检索Hybrid Search原理结合 BM25 和向量检索的优势。示例查询: 烈焰拳 BM25 分数: [0.8, 0.1, 0.6] 向量分数: [0.9, 0.7, 0.5] 混合分数: 0.7 * BM25 0.3 * 向量 [0.83, 0.28, 0.57]特点• ✅ 结合两者优势• ✅ 检索质量最高• ❌ 实现稍复杂对比总结方法速度精度关键词匹配语义理解推荐度BM25⚡⚡⚡⭐⭐⭐✅ 强❌ 弱⭐⭐⭐向量检索⚡⚡⭐⭐⭐⭐❌ 弱✅ 强⭐⭐⭐⭐混合检索⚡⚡⭐⭐⭐⭐⭐✅ 强✅ 强⭐⭐⭐⭐⭐BM25 检索关键词匹配最经典的检索算法基于词频统计不需要 embedding 模型。文件名01-BM25检索-修复版.pyfrom langchain_community.retrievers import BM25Retriever from langchain_core.documents import Document # 1. 准备测试数据 docs [ Document(page_content猢狲在无回谷遭遇了妖怪妖怪开始攻击猢狲使用铜云棒抵挡。), Document(page_content妖怪使用寒冰箭攻击猢狲但被烈焰拳反击击溃。), Document(page_content猢狲施展烈焰拳击退妖怪随后开启金刚体抵挡神兵攻击。), Document(page_content猢狲召唤烈焰拳与毁灭咆哮击败妖怪随后收集妖怪精华。), Document(page_content在战斗中猢狲使用了多种技能包括烈焰拳金刚体和铜云棒。), ] print(文档数量:, len(docs)) print(\n文档内容:) for i, doc in enumerate(docs, 1): print(f{i}. {doc.page_content}) # 2. 创建 BM25 检索器 bm25_retriever BM25Retriever.from_documents(docs) bm25_retriever.k 3 # 返回前3个最相关的文档 # 3. 测试检索 queries [ 烈焰拳, 妖怪攻击, 铜云棒, 战斗技能 ] for query in queries: print(f\n查询: {query}) results bm25_retriever.invoke(query) print(f检索到 {len(results)} 个相关文档:) for i, doc in enumerate(results, 1): print(f {i}. {doc.page_content}) print(- * 50)参数说明•k3返回前 3 个最相关的文档•k11.5词频饱和度参数高级一般不用改•b0.75文档长度归一化参数高级一般不用改工作原理1. 分词把文档和查询分成词2. 计算词频统计每个词出现的次数3. 计算 IDF词的重要性越少见的词越重要4. 打分综合词频和 IDF 计算相关度优点• 速度快无需模型• 精确匹配关键词• 适合专业术语搜索缺点• 无法理解同义词• 无法理解语义适用场景代码搜索、专业术语搜索、关键词精确匹配BGE-M3多功能嵌入BGE-M3 是目前强大的开源嵌入模型支持三种嵌入方式。什么是 BGE-M3M3 代表•Multi-Functionality多功能支持三种嵌入方式•Multi-Linguality多语言支持 100 种语言•Multi-Granularity多粒度支持不同长度的文本三种嵌入方式1. 密集嵌入Dense Embedding把整个文本压缩成一个向量适合语义搜索。文件名04-BGE-M3.pyfrom FlagEmbedding import BGEM3FlagModel # 1. 加载模型 print(正在加载 BGE-M3 模型...) model BGEM3FlagModel(BAAI/bge-m3, use_fp16False) print(模型加载完成\n) # 2. 准备文本 passage [猢狲施展烈焰拳击退妖怪随后开启金刚体抵挡神兵攻击。] print(f原始文本: {passage[0]}\n) # 3. 生成密集嵌入 passage_embeddings model.encode( passage, return_denseTrue # 只返回密集嵌入 ) dense_vecs passage_embeddings[dense_vecs] print(【1. 密集嵌入 (Dense Embedding)】) print(f维度: {dense_vecs[0].shape}) print(f说明: 整个文本被压缩成一个 {dense_vecs[0].shape[0]} 维的向量) print(f用途: 语义搜索、相似度计算) print(f前10维示例: {dense_vecs[0][:10]})特点• 整个文本一个向量• 理解语义相似度• 适合问答系统2. 稀疏嵌入Sparse Embedding类似 BM25只存储重要的词及其权重。# 生成稀疏嵌入 passage_embeddings model.encode( passage, return_sparseTrue # 只返回稀疏嵌入 ) sparse_vecs passage_embeddings[lexical_weights] print(【2. 稀疏嵌入 (Sparse Embedding)】) print(f非零元素数量: {len(sparse_vecs[0])}) print(f说明: 只存储重要的 token 及其权重类似 BM25) print(f用途: 关键词匹配、精确检索) print(f前10个非零值示例:) for token_id, weight in list(sparse_vecs[0].items())[:10]: print(f Token ID {token_id}: 权重 {weight:.4f})特点• 只存储重要的词• 精确匹配关键词• 类似 BM25 效果3. 多向量嵌入ColBERT Multi-Vector每个词都有一个独立的向量最精确但最慢。你可以把“多向量嵌入”想象成一个为文档的每个词都配备了独立“小磁铁”的精确搜索系统。通俗解释•普通搜索单向量把一整段话变成一个“大毛线团”来代表。比较两个“毛线团”时只能看整体像不像比较粗糙。•多向量搜索把一段话的每个词都变成一块独立的“小磁铁”。搜索时把你的问题也拆成“小磁铁”然后去文档里一块一块地对吸。只要有一块能对上就能找到相关信息。举个例子•文档“这只棕色的狐狸敏捷地跳过了那只懒惰的狗。”•你的问题“关于那只狗的句子。”过程如下1.拆成“小磁铁”• 文档被拆成[这, 只, 棕色, 的, 狐狸, 敏捷, 地, 跳过, 了, 那, 只, 懒惰, 的, 狗]每个词变成一个向量小磁铁。• 你的问题被拆成[关于, 那, 只, 狗]每个词也变成一个向量。2.精细匹配系统会用你问题里的每个“小磁铁”去文档里寻找能“吸住”即相似的磁铁。• 问题中的狗会强烈匹配文档中的狗。• 问题中的那和只也可能匹配到文档中“那只狗”前面的那和只。3.得出结果由于“狗”这个词的磁铁完美匹配上了系统就能精准地找到包含“狗”的这句话并返回给你。总结它的特点•为什么最精确因为它进行的是“词对词”的精细对比能捕捉到具体的术语和表述即使整体意思不完全一样。•为什么最慢想象一下一段话有20个词问题有5个词那就需要比较 20 x 5 100 次。如果文档库很大这个计算量是非常惊人的。如果你在做对准确率要求极高的搜索比如法律条文查询、精密技术文档检索哪怕多花点钱、慢一点也要用 ColBERT如果只是普通的网页搜索或聊天机器人普通向量就够用了。# 生成多向量嵌入 passage_embeddings model.encode( passage, return_colbert_vecsTrue # 返回多向量嵌入 ) colbert_vecs passage_embeddings[colbert_vecs] print(【3. 多向量嵌入 (ColBERT Multi-Vector)】) print(f维度: {colbert_vecs[0].shape}) print(f说明: 文本被分成 {colbert_vecs[0].shape[0]} 个 token) print(f 每个 token 有一个 {colbert_vecs[0].shape[1]} 维向量) print(f用途: 精确匹配、细粒度检索)特点• 每个词一个向量• 最精确的匹配• 计算成本最高三种嵌入对比嵌入类型维度速度精度适用场景密集嵌入(1024,)⚡⚡⚡⭐⭐⭐⭐语义搜索、问答系统稀疏嵌入字典⚡⚡⚡⭐⭐⭐关键词搜索、精确匹配多向量嵌入(tokens, 1024)⚡⭐⭐⭐⭐⭐高精度检索、学术研究多模态嵌入图文检索多模态嵌入可以将图片和文本映射到同一个向量空间实现图文检索。什么是多模态嵌入简单来说就是让图片和文字说同一种语言。示例图片: [一张悟空战斗的图片] 图片向量: [0.12, -0.34, 0.56, ..., 0.78] 文本: 悟空在战斗 文本向量: [0.15, -0.30, 0.52, ..., 0.75] 相似度: 0.95 ✅ 很相似3.1 本地 CLIP 模型推荐CLIP 是 OpenAI 开发的多模态模型可以理解图片和文本的关系。文件名05-多模态嵌入-CLIP版本.py代码就不详细展示了可以看看https://github.com/zonezoen/refine-rag优点• 完全免费无限制• 支持图文检索• 模型成熟稳定• 可以实现以图搜图缺点• 需要下载模型约 600MB• 需要本地计算资源适用场景图文检索、以图搜图、零样本图像分类3.2 Jina AI API真正的多模态如果不想下载模型可以使用 Jina AI 的多模态 embedding API。文件名07-真正的多模态嵌入-JinaAI.pyimport os import requests import base64 from io import BytesIO from PIL import Image from dotenv import load_dotenv import numpy as np load_dotenv() class JinaMultimodalEmbedding: Jina AI 多模态嵌入客户端 def __init__(self, api_keyNone): self.api_key api_key or os.getenv(JINA_API_KEY) self.api_url https://api.jina.ai/v1/embeddings self.model jina-clip-v1 def image_to_base64(self, image_path): 将图片转为 base64 编码 with Image.open(image_path) as img: img.thumbnail((512, 512)) if img.mode RGBA: img img.convert(RGB) buffered BytesIO() img.save(buffered, formatJPEG) img_str base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode() return fdata:image/jpeg;base64,{img_str} def encode_text(self, text): 编码文本 headers { Authorization: fBearer {self.api_key}, Content-Type: application/json } data { model: self.model, input: [{text: t} for t in (text if isinstance(text, list) else [text])] } response requests.post(self.api_url, headersheaders, jsondata) result response.json() embeddings [item[embedding] for item in result[data]] return np.array(embeddings) def encode_image(self, image_path): 编码图片 headers { Authorization: fBearer {self.api_key}, Content-Type: application/json } image_base64 self.image_to_base64(image_path) data { model: self.model, input: [{image: image_base64}] } response requests.post(self.api_url, headersheaders, jsondata) result response.json() embedding result[data][0][embedding] return np.array(embedding) # 使用示例 client JinaMultimodalEmbedding() # 编码图片和文本 image_vec client.encode_image(image.jpg) text_vec client.encode_text(悟空在战斗) # 计算相似度 similarity np.dot(image_vec, text_vec[0]) print(f相似度: {similarity:.4f})优点• API 调用无需下载模型• 真正的多模态 embedding• 国内可访问• 有免费额度100万 tokens/月缺点• 需要注册账号• 超出免费额度需付费适用场景不想下载模型、需要真正的多模态 embedding混合检索策略实际项目中混合检索往往效果最好。通常很多面试官问你的问题都会涉及到混合检索或者说也是你的回答要点之一。文件名03-LangChain-BM25-OpenSource.pyfrom langchain_community.retrievers import BM25Retriever from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore from langchain_core.documents import Document # 1. 准备数据 battle_logs [ 猢狲身披锁子甲。, 猢狲在无回谷遭遇了妖怪妖怪开始攻击猢狲使用铜云棒抵挡。, 猢狲施展烈焰拳击退妖怪随后开启金刚体抵挡神兵攻击。, 妖怪使用寒冰箭攻击猢狲但被烈焰拳反击击溃。, 猢狲召唤烈焰拳与毁灭咆哮击败妖怪随后收集妖怪精华。 ] docs [Document(page_contentlog) for log in battle_logs] # 2. 创建 BM25 检索器 bm25_retriever BM25Retriever.from_texts(battle_logs) bm25_retriever.k 3 # 3. 创建向量检索器 embeddings HuggingFaceEmbeddings( model_nameBAAI/bge-small-zh-v1.5, model_kwargs{device: cpu}, encode_kwargs{normalize_embeddings: True} ) vector_store InMemoryVectorStore(embeddings) vector_store.add_documents(docs) vector_retriever vector_store.as_retriever() # 4. 查询 query 猢狲有什么装备和招数 # BM25 检索 bm25_results bm25_retriever.invoke(query) print(BM25 检索结果:) for doc in bm25_results: print(f - {doc.page_content}) # 向量检索 vector_results vector_retriever.invoke(query) print(\n向量检索结果:) for doc in vector_results: print(f - {doc.page_content}) # 混合检索去重 hybrid_results list({doc.page_content for doc in bm25_results vector_results}) print(\n混合检索结果:) for content in hybrid_results: print(f - {content})混合策略说明1.简单合并上面的示例• 取两种检索结果的并集• 去重• 简单但有效2.加权融合高级# 计算加权分数 final_score 0.7 * bm25_score 0.3 * vector_score3.重排序最优# 先用 BM25 快速筛选 # 再用向量模型重排序 candidates bm25_retriever.invoke(query, k20) final_results rerank_with_vector(candidates, query, k5)方案对比与选择文本检索方案对比方案速度精度成本适用场景推荐度BM25⚡⚡⚡⭐⭐⭐免费关键词搜索、代码搜索⭐⭐⭐BGE-M3 密集⚡⚡⭐⭐⭐⭐免费语义搜索、问答系统⭐⭐⭐⭐BGE-M3 混合⚡⚡⭐⭐⭐⭐⭐免费高质量检索⭐⭐⭐⭐⭐混合检索⚡⚡⭐⭐⭐⭐⭐免费通用场景⭐⭐⭐⭐⭐多模态方案对比方案类型成本国内访问推荐度本地 CLIP真多模态免费✅⭐⭐⭐⭐⭐Jina AI真多模态有免费额度✅⭐⭐⭐⭐⭐千问BGE伪多模态¥0.008/千tokens✅⭐⭐⭐⭐向量维度越高越好吗答不一定。•维度高表达能力强但计算慢存储大•维度低速度快存储小但精度稍低常见维度• 384 维轻量级适合移动端• 768 维平衡最常用• 1024 维高精度适合服务器推荐• 一般应用768 维如 BGE-base• 高精度1024 维如 BGE-M3• 移动端384 维如 BGE-small学习路径1. 简易RAG 学习2. LCEL 语法学习3. LangChain 读取数据1. LangChain 读取文本数据2. LangChain 读取图片数据3. LangChain 读取 PDF 数据4. LangChain 读取表格数据4. 文本切块5. 向量嵌入与检索6. 向量存储7. 检索前处理8. 索引优化9. 检索后处理10. 响应生成11. 系统评估项目地址本文所有代码示例都在 GitHub 开源https://github.com/zonezoen/refine-rag欢迎 Star 和 Fork一起学习 RAG 技术