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【RAG-十一-检索增强技术之迭代增强】

news 2025/5/11 5:26:48

RAG 检索增强技术之迭代增强（Iterative Retrieval-Augmented Generation）

在构建高性能的 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 系统中，单次检索和生成往往难以覆盖复杂问题所需的全部上下文信息。为了提升系统的准确性和鲁棒性，研究人员提出了一种系统性的增强方法：迭代增强（Iterative Retrieval-Augmented Generation）。

该方法的核心思想是：

将传统的“一次检索 + 一次生成”流程扩展为多轮迭代过程，每一轮都是一次完整的 RAG 流程 —— 即 检索 → 增强 → 生成。
在每一轮中，模型不仅生成答案，还提取新的关键词或推理出新的子问题，用于下一轮更精准的检索，逐步逼近最终答案。

一、什么是迭代增强？

✅ 基本概念

迭代增强（Iterative RAG） 是一种将 RAG 过程重复执行多次的方法。每一次迭代都包含以下步骤：

检索（Retrieve）：基于当前问题或子问题从知识库中检索相关信息；
增强（Augment）：将检索结果与已有上下文融合；
生成（Generate）：生成中间答案，并从中提取新线索（如关键词、子问题等）；
反馈（Feedback）：将新线索用于下一轮检索，形成闭环迭代。

这种策略特别适用于：

多跳问答（Multi-hop QA）
复杂推理任务
需要多步检索才能回答的问题
用户提问模糊或信息不完整的情况

二、核心思想与优势

🧠 核心思想

特点	描述
循环增强	每一轮生成的内容可以作为下一轮检索的输入，不断优化上下文
动态更新	根据中间生成内容调整检索策略，提高相关性
分步解决	将复杂问题拆解为多个可检索的子问题，逐一解决

✅ 优势总结

优势	描述
提高准确性	多轮迭代有助于筛选出更相关的文档
增强鲁棒性	对模糊或不完整的问题具有更强适应能力
支持复杂推理	可以处理需要多跳推理或多源信息整合的问题
透明可控	中间生成内容可被记录、分析、调试，提升可解释性

三、流程图展示

四、实现示例（伪代码）

下面是一个使用 Python 和 LangChain 框架结合 Qwen 模型的迭代增强实现思路。

💻 示例代码（伪代码 + 实现逻辑）

from langchain.retrievers import BM25Retriever, FAISS
from langchain.embeddings import QwenEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import Qwen# 初始化基础组件
qwen_model = Qwen(model_name="Qwen-Max")
bm25_retriever = BM25Retriever.from_load("bm25_index.pkl")
vector_store = FAISS.load_local("faiss_index", QwenEmbeddings())
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=qwen_model, retriever=vector_store.as_retriever())def extract_sub_questions(answer):# 从生成的答案中提取新的子问题或关键词prompt = f"请从以下答案中提取可能帮助进一步检索的关键词或子问题：\n{answer}"new_questions = qwen_model(prompt)return [q.strip() for q in new_questions.split("\n") if q.strip()]# 迭代增强主函数
def iterative_rag(query, max_iterations=3):all_contexts = []current_query = queryfor i in range(max_iterations):print(f"\n--- 第 {i+1} 轮迭代 ---")# Step 1: 检索context = qa_chain.run(current_query)all_contexts.append(context)# Step 2: 生成中间答案full_answer = "\n".join(all_contexts)final_prompt = f"根据以下信息回答问题：\n{full_answer}\n\n问题：{query}"answer = qwen_model(final_prompt)print("当前答案：", answer)# Step 3: 提取新线索sub_questions = extract_sub_questions(answer)if not sub_questions:print("未提取到新线索，提前终止迭代。")breakcurrent_query = sub_questions[0]  # 使用第一个新线索进行下一轮检索# 返回最终答案return answer# 示例调用
user_query = "量子计算的基本原理是什么？它如何影响现代加密算法？"
final_answer = iterative_rag(user_query)
print("\n最终答案：", final_answer)

五、适用场景

场景	说明
多跳问答	如“谁写了《百年孤独》？他的其他作品有哪些？”
复杂推理任务	如法律咨询、医疗诊断中的多条件判断
模糊问题澄清	用户问题不明确时，通过迭代逐步澄清需求
长文档问答	处理大段文本中的分散信息整合问题