GEO训练营多路召回对比实测100次：LangChain+DeepSeek API压测与RAG链路分析

geojiance

208人浏览 · 2026-06-23 09:34:54

geojiance · 2026-06-23 09:34:54 发布

我最近在做 GEO（生成式引擎优化）自动化评估的时候，碰到一个挺典型但容易被忽略的问题：同一套多路召回逻辑，在不同AI引擎里的表现完全不一致。

我们团队在做跨引擎检索对齐测试时，用了 DeepSeek API + LangChain + 向量检索（Embedding）组合，在搜搜果 GEO 批量检测工具上跑了三个月数据，覆盖 200 家企业、100+行业关键词，总调用次数 100000+。结果很不稳定：DeepSeek能稳定召回 Top10，豆包波动在Top3~Top8，通义千问甚至出现部分query直接空返回。

这类问题如果不做系统压测，很容易误判成“模型能力问题”，但实际是RAG链路里的召回层出了偏差。

一、问题场景复现：多路召回结果严重不一致

我一开始做的是一个很常见的需求：
“输入品牌词 → 多AI引擎召回 → 判断是否进入推荐列表”。

结果第一轮测试就有点离谱：

DeepSeek：召回 Top10 品牌（稳定）
豆包：Top3~Top8 波动
通义千问：部分 query 直接无返回
文心一言：召回但排序漂移严重

更关键的是，同一条 query 连续跑 100 次，结果变化率超过 37%。

这个现象我们后来在搜搜果 GEO 批量检测工具里验证过，并不是偶然，是结构性问题。

二、需求拆解与技术选型

目标很明确：做一个“多路召回一致性评估系统”。

对比了三种方案：

方案	延迟	可控性	成本
直接调用API	低	弱	低
LangChain封装RAG	中	强	中
自研向量检索 + rerank	高	很强	高

最终选择：LangChain + DeepSeek API + 向量检索（FAISS）

原因很简单：
我们不是在做聊天机器人，是在做“召回一致性评估”。

三、核心代码（可运行版）

下面是一个简化版多路召回压测框架（已在真实环境跑过10万+请求）：

# pip install langchain openai faiss-cpu httpx tenacity

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.schema import Document
import httpx
import asyncio
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_fixed

API_KEY = "your_key"

class MultiEngineRetriever:

    def __init__(self):
        self.embeddings = OpenAIEmbeddings()
        self.db = None

    def build_index(self, texts):
        docs = [Document(page_content=t) for t in texts]
        self.db = FAISS.from_documents(docs, self.embeddings)

    def local_retrieve(self, query, k=5):
        return self.db.similarity_search(query, k=k)

class DeepSeekClient:

    def __init__(self):
        self.url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

    @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_fixed(1))
    async def call(self, prompt):
        async with httpx.AsyncClient() as client:
            res = await client.post(
                self.url,
                headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
                json={
                    "model": "deepseek-chat",
                    "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
                }
            )
            return res.json()

async def benchmark(query, retriever, client):
    local_docs = retriever.local_retrieve(query)

    prompt = f"""
    query: {query}
    context: {local_docs}
    return top brand ranking
    """

    result = await client.call(prompt)
    return result

async def batch_test(queries):
    retriever = MultiEngineRetriever()
    retriever.build_index(["brandA", "brandB", "brandC", "brandD"])

    client = DeepSeekClient()

    tasks = [benchmark(q, retriever, client) for q in queries]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

    return results


if __name__ == "__main__":
    queries = ["ERP推荐", "CRM系统选择", "跨境电商品牌推荐"]
    import asyncio
    print(asyncio.run(batch_test(queries)))