近来，RAG成了大语言模型的“救命稻草”，可让大语言模型回答更准确、更靠谱。可问题来了，很多 RAG 应用的检索系统还是有点“笨”：要么漏掉关键信息，要么抓回一堆无关紧要的“噪声”，搞得最终答案质量参差不齐。
那么，我们该怎么优化 RAG 的检索算法，让它既精准又高效呢？今天就来聊聊这个话题，带你一步步解锁 RAG 检索的“进阶玩法”！
为什么非得优化检索算法不可？
RAG 的工作流程其实很简单：
用户丢出一个问题（Query）
系统去“翻箱倒柜”找相关文档（Retriever）
把文档塞给 LLM，让它生成答案（Generator）
听起来挺顺畅，对吧？但关键就在第二步——检索。如果翻出来的文档不靠谱，哪怕 LLM 再聪明，也只能“巧妇难为无米之炊”。所以，检索算法就是 RAG 的命门，优化它，才能让整个系统“起飞”！
传统检索方法介绍
我们先来看看常见的检索方法，各自有啥优缺点：
BM25（关键词搜索）
优点：擅长精准匹配，像查字典一样适合结构化数据。
缺点：完全不理解语义，同义词、变体词一概不认，漏掉的信息可不少。
向量搜索（语义搜索）
优点：能“读懂”句子意思，非常适合非结构化数据。
缺点：有时候太“脑洞大开”，抓回一堆似是而非的东西，误召回让人头疼。
单独靠 BM25 或向量搜索，总觉得差点火候。要不信息丢了，要不噪声太多。所以，咱们得玩点更高级的——混合搜索（Hybrid Search）！
Hybrid Search简介
混合搜索就是把 BM25 和向量检索“捏”在一起，既能抓住关键词，又能理解语义，简直是“鱼和熊掌兼得”。具体怎么操作呢？
第一步：BM25 出马
根据关键词锁定一批相关文档，精准打击！
第二步：向量搜索补刀
用 Embedding 计算语义相似度，再捞一批“深藏不露”的好文档。
第三步：结果融合
加权融合：给 BM25 和向量搜索的分数加个权重，算个平均值。
交集/并集策略：要么取两者的“重合部分”（求稳），要么全收下（求全），看需求灵活调整。
Reranker：给结果来个“大洗牌”
Hybrid Search 虽然厉害，但偶尔还是会混进一些“杂牌军”。这时候，Reranker 就该登场了！它的任务是把检索结果重新排个序，让最靠谱的文档站到“C位”。
Reranker 怎么玩？
先用 BM25 和向量搜索召回一堆文档。
然后请 Reranker 出马，逐一打分，把最贴合问题的文档顶到前面。
Query Expansion：让查询更“会说话”
有时候，用户的问题太简短或模糊，检索系统“摸不着头脑”。这时候可以用 Query Expansion，帮查询“充实”一下，提高召回率。
扩展招式：
WordNet 同义词扩展：给关键词找“兄弟姐妹”，适合 BM25。
LLM 生成扩展：让大模型直接改写查询，适合语义搜索。
锦上添花的优化小技巧
除了上面的大招，还有几招“小而美”的优化方法：
MetaData 过滤：用文档的时间、分类等元数据，筛掉不相关的“路人甲”。
动态调权重：在 Hybrid Search 里，根据场景调整 BM25 和向量搜索的比重。
多轮对话优化：让用户多聊几句，提供更多上下文，查询自然更精准。
支持Hybrid Search的开源库
01
LlamaIndex
简介：LlamaIndex 是一个流行的 RAG 框架，支持 Hybrid Search（BM25 + 向量检索），并且能够与 LLM 结合。
特点：
内置 BM25 + 向量检索融合（可调权重）
支持 FAISS、Weaviate、Qdrant、ChromaDB 等
支持 Reranker（如 Cohere Rerank）提升精准度
02
Jina AI
Github地址：
https://github.com/jina-ai/serve
简介：Jina AI 提供一个强大的 Hybrid Search 解决方案，支持结合 BM25 和向量搜索，并内置多种 Reranker。
特点：
支持 FAISS、HNSW、Qdrant、Weaviate 等
可结合 Reranker 提高搜索质量
可用于 RAG、推荐系统等场景
03
Weaviate
Github地址：
https://github.com/weaviate/weaviate
简介：Weaviate 是一个企业级的向量数据库，内置 Hybrid Search，允许同时使用 BM25 + 向量搜索 进行检索。
特点：
支持 OpenAI、Hugging Face 的 Embedding
内置 BM25 搜索，可进行关键词匹配
支持 GraphQL 查询，可扩展性强
04
Qdrant
Github地址：
https://github.com/qdrant/qdrant
简介：Qdrant 是一个高性能的向量数据库，支持 Hybrid Search，能够结合 BM25 + 向量搜索 进行检索。
特点：
轻量级，适合本地或云端部署
支持 REST API 和 Python SDK
支持 Reranker
05
ElasticSearch
Github地址：
https://github.com/elastic/elasticsearch
简介：ElasticSearch 结合 BM25 和 kNN 向量检索，实现 Hybrid Search，适用于企业级应用。
特点：
支持 BM25 关键词搜索 + kNN 语义搜索
可与 OpenAI、Hugging Face 的 Embedding 结合
适用于大规模数据检索
