RAG 检索深潜：Embedding、Hybrid Search
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依据 LangChain Retrieval、向量库与 Reranker 集成文档（2026-06 快照）。与「RAG 科普篇」互补，本篇只讲 检索子系统机制。
- 你要解决什么问题（30 秒）
很多 RAG 翻车不在 LLM，在 检索没把对的那段拿出来：
语义搜不到 SKU / 内部代号——纯向量对专有名词弱。
Top-K 很大仍漏——chunk 切碎了，答案跨块。
检索很快但答案仍胡编——没 rerank，噪声 chunk 进 context。
这篇只覆盖 Ingest 之后到 LLM 之前：embed、index、query、hybrid、rerank、评测指标。
- 核心机制：检索流水线
flowchart LR
Q[User Query] --> E1[Query Embedding]
E1 --> VS[Vector Search Top-K]
Q --> BM[BM25 / Keyword]
VS --> FUSE[Hybrid Fusion]
BM --> FUSE
FUSE --> RR[Reranker Top-N]
RR --> CTX[Context Block]
CTX --> LLM[Generator]
2.1 Chunk 与 metadata（决定上限）
chunk size
400–800 token | 太大→噪声；太小→断语义
overlap
10–15% | 无 overlap→答案被拦腰截断
切分策略
按标题 / 按句 | PDF 乱码未洗
metadata
doc_id,section,acl| 无 ACL→越权检索
LangChain：RecursiveCharacterTextSplitter+parent_document_retriever（小块检索、大块返回）是常见模式。
2.2 Dense vs Sparse
Dense（embedding）：语义相似，「离职流程」≈「辞职手续」
Sparse（BM25）：词项匹配，「SKU-8842」精确
Hybrid：两路各取 Top-K’，RRF（Reciprocal Rank Fusion）或 weighted merge → 再 rerank。
2.3 Rerank
Bi-encoder（embedding）快但粗；Cross-encoder reranker（Cohere Rerank、BGE-reranker）对(query, chunk)打分，取 Top-N（N often 3–5）再塞 prompt。
Latency 换 precision——生产 RAG 几乎总是 retrieve 宽、rerank 窄。
- 代码长什么样（LangChain 栈）
3.1 向量检索
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma
emb = OpenAIEmbeddings(model=“text-embedding-3-small”)
vs = Chroma.from_documents(docs, emb, collection_metadata={“hnsw:space”: “cosine”})
retriever = vs.as_retriever(search_type=“similarity”, search_kwargs={“k”: 20})
3.2 Hybrid（示意）
from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
bm25 = BM25Retriever.from_documents(docs)
bm25.k = 20
ensemble = EnsembleRetriever(
retrievers=[bm25, vs.as_retriever(search_kwargs={“k”: 20})],
weights=[0.4, 0.6],
)
3.3 Rerank 包装
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_cohere import CohereRerank
compressor = CohereRerank(model=“rerank-v3.5”, top_n=5)
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor,
base_retriever=ensemble,
)
3.4 进 LCEL
rag = (
{“context”: compression_retriever | format_docs, “question”: RunnablePassthrough()}
| prompt
| model
)
- 和「长上下文一把梭」的差别
全文档塞 context
<50 页、要全局推理 | 成本、lost-in-middle
纯向量 RAG
语义 QA、库大 | 专有名词、表格
Hybrid + Rerank
企业 Wiki、中英混排 | 多两次 API/延迟
GraphRAG 等
全局关系推理 | 构建成本高
- 三个失败案例
A. Recall@5 低但 embedding「没问题」
现象：标准答案段落进不了 Top-5。
原因：chunk 把答案拆到两块；或 query 与 doc 语言不一致（英问中 doc）。
怎么查：golden set 标注gold_chunk_id；调 overlap / parent retriever。
B. 检索对了，生成仍错
现象：context 含答案，LLM 瞎编。
原因：prompt 未强制「仅根据 context」；或 rerank 后仍混入 15 段噪声。
怎么查：减 N；加 citation 格式；测「拒答率」。
C. Hybrid 更差
现象：加 BM25 后效果降。
原因：权重不当；中文分词未适配；BM25 索引未更新。
怎么查：grid search weights；单独测 BM25-only vs dense-only。
最小可运行路径
准备 20 条
(question, gold_passage)goldenChroma + small embedding，算 Recall@5加
EnsembleRetriever，对比 Recall加
CohereRerank或本地 reranker，算 MRR@5接 LCEL RAG，测 end-to-end accuracy（LLM judge 或 exact match）
通过标准：Recall@5 > 0.8 再调 prompt；否则别怪模型。
- 生产还要加什么
增量索引：upsert bydoc_id，删 doc 要删向量
ACL filter：where={"tenant_id": "..."}
缓存：query embedding 缓存 5min
监控：retrieval latency、empty result rate、avg rerank score
版本：embedding 模型变更 → 全量 re-embed
读完自检
Hybrid 解决的是 embedding 的哪类失败？
为什么 retrieve 要宽、rerank 要窄？
Recall@K 和最终答案准确率为什么不等价？
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