多跳检索

引言 基础RAG（检索-增强-生成）已经成为了AI应用的标配：用户提问→检索相关文档→LLM基于文档生成回答。但这种简单模式在面对复杂问题时力不从心。 2026年，RAG架构已经演进出多种高级模式：多跳检索、自适应检索、推理增强检索、迭代检索等。这些模式让RAG系统能够处理更复杂的问题、提供更准确的答案。本文将系统介绍这些高级模式。 一、基础RAG的局限 1.1 单次检索不够 复杂问题需要多步推理和多轮检索： 问题: "对比GPT-4和Claude在代码生成任务上的表现" 基础RAG: 一次检索"GPT-4 Claude 代码生成对比" → 可能找不到直接的对比文档 高级RAG: 检索1: "GPT-4 代码生成性能" 检索2: "Claude 代码生成性能" 检索3: "GPT-4 vs Claude benchmark" → 综合多个来源生成对比 1.2 检索质量不稳定 简单向量检索可能返回语义相关但信息不足的文档。 1.3 缺乏推理能力 基础RAG是"检索+拼接"，缺乏对检索结果的推理和整合。 二、多跳检索 2.1 原理 多跳检索（Multi-hop Retrieval）通过多轮检索逐步收集信息，每轮检索基于前一轮的结果。 问题: "那位发明了Transformer的作者后来创立了哪家公司？" 跳1: 检索"Transformer论文作者" → 得到作者列表（包括Ashish Vaswani等） 跳2: 检索"Ashish Vaswani 创立公司" → 得到Adept AI 答案: Adept AI 2.2 实现 class MultiHopRetriever: def __init__(self, retriever, llm, max_hops=3): self.retriever = retriever self.llm = llm self.max_hops = max_hops async def retrieve(self, question): accumulated_context = [] for hop in range(self.max_hops): # 1. 根据当前上下文生成下一步检索查询 if hop == 0: query = question else: query = await self.generate_next_query( question, accumulated_context ) if query is None: # 不需要更多检索 break # 2. 执行检索 results = await self.retriever.search(query, top_k=5) # 3. 过滤和评估结果 relevant = await self.filter_relevant(results, question, accumulated_context) accumulated_context.extend(relevant) # 4. 检查是否已有足够信息回答 if await self.has_enough_info(question, accumulated_context): break return accumulated_context async def generate_next_query(self, question, context): """基于当前上下文生成下一步查询""" prompt = f""" 原始问题: {question} 已知信息: {context} 还需要什么信息才能回答问题？请生成一个搜索查询。 如果已经有足够信息，返回"DONE"。 """ response = await self.llm.call(prompt) if "DONE" in response: return None return response.strip() 三、自适应检索 3.1 原理 不是所有问题都需要检索，也不是所有问题都需要相同类型的检索。自适应检索根据问题特征选择最优的检索策略。 ...