文章探讨RAG系统中的召回策略，指出面临效率与准确率两大挑战。提出混合检索解决方案：先用关键词检索快速过滤数据解决效率问题，再通过语义检索提升准确性解决准确率问题。这种策略在文本数据场景下能实现速度与准确率的平衡，而多模态数据则需要特殊处理方法。
“关键词召回和语义召回分别解决了两个问题，前者解决了速度问题，后者解决了准确率问题。”
在RAG中检索召回一直是一个难题，一是效率问题，二是准确率问题；特别是在大批量数据中，怎么快速且准确地召回数据，一直是一个值得讨论的课题；因此，我们今天就讨论一下，关键词召回和语义检索召回。
召回策略的研究
从RAG的技术流程来说，召回属于一个单独的步骤，对模型来说只需要拿到召回的数据即可，模型本身不关心数据的来源以及数据怎么来，所以针对召回问题，可以使用现有的所有检索方案，包括但不仅限于SQL，语义检索，关键词检索等，其实本质来说召回就是在做一个搜索引擎。
在大模型爆火之前，检索方式大都是基于字符匹配和关键词检索的方式，最典型的就是SQL查询和ES分词检索，这也是普通开发者接触最多的东西。
那这些技术和RAG有什么关系呢？
前面说了，RAG的检索召回是一个独立的环节，任何有助于检索召回的技术都可以应用于这一阶段。但是，我们知道RAG大部分是应用于自然语言对话场景，因此很多没接触过或者对RAG没有深入研究的人，都会认为RAG只能用语义召回。
从理论上来说，语义召回更符合RAG的规范，但其中有一个很严重的问题是，语义召回由于要进行大量的向量运算，因此对算力的要求比较高，其次速度比较慢；在面对大数据量大场景时，只使用语义召回明显不是一个好的选择。
所以，为了解决这个问题，我们就需要使用多种召回策略，在速度和准确度之间达到一个平衡。
首先，目前来看最快的召回方式应该是使用SQL等字符匹配的方式，而且其不但速度快，而且准确率最高。但在RAG场景中，SQL查询能解决部分问题，但在某些场景中无法满足，如对文档内容进行检索。
所以，我们就要考虑另外两种方式，关键词检索和语义检索。
在大数据量RAG场景中，为了提升召回速度，我们可以混合检索的方式；首先，使用关键词检索，如jieba分词，通过关键词的方式在大量数据中进行快速过滤，关键词检索的优点有二，其一是速度快，由于不需要进行向量运算，其查询速度要比语义检索快得多；其二就是成本低，基于关键词检索的方式，不需要算力的支持，其本质上还是基于字符匹配的方式进行检索。当然，有些人为了提升关键词检索的准确率，也会使用相似度算法，来对召回的数据进行语义计算，从而提升准确度。
其次，在关键字检索的基础之上，我们再使用语义检索的方式，也就是相似度计算来提升召回数据的准确性；也就是说关键词检索解决了效率问题，语义检索解决了准确度问题。
通过混合这两种召回方式，就能在效率和准确率之间达到一个平衡；当然关键词召回的方式只适用于文本数据，如果涉及到多模态数据，除非使用的是内容提取为文本，然后通过文本进行召回的方式，否则就只能用多模态融合技术，也就是多模态embedding，解决多模态数据召回问题。
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