第七节：RAG 性能进阶——混合检索与 Rerank 重排实战
news2026/4/30 15:12:39
引言继上一章完成了基于向量检索的RAG问答机器人搭建后，本章聚焦解决实际应用中遇到的“检索结果不精确”的痛点，探讨如何借助稀疏与密集检索混合策略及重排模型，迈向更高性能的RAG系统。核心理论传统的检索技术主要有两种路径：BM25稀疏检索：基于词频和倒排索引，适合精确匹配关键词，优势在于速度快且对长尾词识别敏感；缺点则是语义覆盖有限。向量密集检索：通过深度学习模型将文本嵌入向量空间，更擅长捕捉语义相似性，但对具体关键词的精确匹配不足。这两者在RAG系统中往往表现为互补关系。混合检索即结合二者的优势，将候选文档数量扩大且多样化，为后续重排（Rerank）模型筛选提供高质量输入。Rerank模型，如BGE-Reranker，基于深度语义理解对检索结果进行重新排序，提高了对上下文的敏感度和相关性判别，显著提升最终生成回答的准确度。实战演练下面通过具体代码示例，讲解如何在第六节本地API基础上加入BM25混合检索和BGE-Reranker重排，完成性能升级。安装依赖（确保已安装faiss、rank_bm25、transformers等库）：
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