在 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 框架中，检索（Retrieval） 是最核心的环节之一，直接决定了生成模型能否获取到高质量、相关性强的知识支撑。

1. 检索的目标

• 补充大模型的知识盲区：大模型的参数知识库是静态的，无法覆盖最新或专业的领域知识。检索通过外部知识库弥补这一不足。

• 提高生成的准确性与可信度：如果检索结果能精确命中用户问题相关的文档/事实，那么生成结果就更具解释力和可溯源性。

• 控制模型幻觉：通过“先找再答”，减少大模型凭空编造内容的风险。

2. 检索流程

典型的检索步骤包括：

1. 用户查询转化：将用户的自然语言问题转化为检索请求（可能包括关键词抽取、embedding 表示、语义改写）。

2. 文档索引与匹配：在知识库/向量库中，找到与查询最相关的文档片段。

   • 稀疏检索（BM25、关键词索引）：更适合短文本、符号化需求。

   • 稠密检索（向量检索/embedding 召回）：更适合语义匹配，解决“同义表达”。

   • 混合检索（Hybrid Retrieval）：结合两者优势。

3. 候选文档排序（Ranking/Re-ranking）：对初步召回的结果进行精排，确保最相关的片段排在前面。

4. 结果裁剪与格式化：选出前k条结果，压缩为上下文，拼接进Prompt中供生成模型使用。

3. 检索方式的类型

• 基于关键词的检索：依赖倒排索引和关键词匹配，速度快但语义泛化能力差。

• 基于Embedding的检索：通过语义向量相似度（如余弦相似度）来判断相关性。

• 基于聚类/动态组织的检索（高级）：在用户意图驱动下动态聚类，将相关信息聚合成知识单元，再进行匹配（这与你正在研究的 动态聚类记忆RAG 方向高度相关）。

• 多轮对话中的上下文检索：结合历史对话进行意图追踪和检索扩展。

4. 检索的挑战

• 召回不足：检索不到关键文档，导致答案缺乏支撑。

• 召回过宽：引入无关文档，降低生成效果。

• 长文档处理：如何切分文档（chunking）以平衡上下文完整性与向量召回粒度。

• 多源融合：如何在数据库、知识库、文档库、API 等多源之间调度检索。

5. 在RAG中的位置

用户问题 → 查询改写 → 检索（文档/知识库/向量库）
                           ↓
              相关文档片段拼接进Prompt
                           ↓
          大模型生成回答（基于检索到的知识）

检索是 “找到对的知识”，生成是 “组织语言回答”。两者互为依赖：检索质量决定了生成的上限。