一、RAG的“尷尬”與“覺醒”

1.1 傳統RAG的“直男式”檢索

RAG系統的基本套路大家都懂：用戶提問，系統先去知識庫里“搜一搜”，然后把搜到的內容丟給大模型“寫一寫”，最后輸出一段看似高大上的答案。

但問題來了：

• 用戶問“XAI是什么？”——你給我一堆論文段落，啰嗦半天沒說重點。
• 用戶問“AI倫理怎么影響社會？”——你還是只會找最相似的幾段，分析深度不夠。
• 用戶問“你覺得AI發展太快了嗎？”——你一本正經地給我講定義，完全沒觀點。
• 用戶問“XAI在醫療怎么用？”——你只會泛泛而談，沒結合具體場景。

總結：傳統RAG只會“機械檢索”，不懂“見人說人話”。

1.2 自適應檢索：讓RAG“情商爆表”

想象一下，如果RAG能像老中醫一樣，望聞問切、對癥下藥——

• 問事實，精準檢索、直擊要害；
• 問分析，分解子問題、全方位覆蓋；
• 問觀點，搜集多元視角、百家爭鳴；
• 問場景，結合用戶上下文、量身定制。

這，就是自適應檢索（Adaptive Retrieval）的精髓！

二、RAG自適應檢索的“武林秘籍”

2.1 四大門派：問題類型分類

首先，RAG要學會“看人下菜碟”——自動識別用戶問題屬于哪一類：

• Factual（事實型）：要答案、要數據、要定義。
• Analytical（分析型）：要原理、要因果、要全局視角。
• Opinion（觀點型）：要立場、要爭鳴、要多元聲音。
• Contextual（情境型）：要結合用戶背景、要定制化建議。

核心思路：用大模型（如Llama3）做問題分類，輸出類別標簽。

偽代碼示意

def classify_query(query):
    # 用LLM判斷問題類型，返回Factual/Analytical/Opinion/Contextual
    return LLM_classify(query)

2.2 四大絕學：檢索策略隨需應變

2.2.1 事實型：精準打擊，直奔主題

• 策略：用LLM優化檢索詞，聚焦核心實體和關系，提升召回精度。
• 檢索：向量相似度+LLM相關性打分，優中選優。

2.2.2 分析型：化整為零，面面俱到

• 策略：LLM自動拆解主問題為3個子問題，分別檢索，保證覆蓋廣度。
• 檢索：每個子問題檢索2條，去重后合并，確保多角度。

2.2.3 觀點型：百家爭鳴，觀點碰撞

• 策略：LLM生成3種不同觀點/立場，分別檢索相關內容。
• 檢索：每個觀點檢索2條，優先保證多元性，再補充高相關內容。

2.2.4 情境型：上下文加持，量身定制

• 策略：LLM先推斷用戶隱含背景，再把背景和問題合并，生成定制檢索詞。
• 檢索：檢索后用LLM結合上下文打分，優先返回最貼合用戶場景的內容。

偽代碼示意

def adaptive_retrieval(query, vector_store, user_context=None):
    query_type = classify_query(query)
    if query_type == "Factual":
        return factual_strategy(query, vector_store)
    elif query_type == "Analytical":
        return analytical_strategy(query, vector_store)
    elif query_type == "Opinion":
        return opinion_strategy(query, vector_store)
    elif query_type == "Contextual":
        return contextual_strategy(query, vector_store, user_context)
    else:
        return factual_strategy(query, vector_store)

三、RAG自適應檢索的“煉丹爐”全流程

3.1 數據準備：知識庫煉成記

• PDF文本抽取：用PyMuPDF等工具，把PDF里的內容全都扒出來。
• 文本切塊：每1000字一塊，重疊200字，保證檢索粒度和上下文連貫。
• 向量化：用OpenAI/BAAI等embedding模型，把每塊文本轉成向量。
• 向量庫：自建SimpleVectorStore，支持向量相似度檢索。

偽代碼示意

text = extract_text_from_pdf(pdf_path)
chunks = chunk_text(text, chunk_size=1000, overlap=200)
embeddings = create_embeddings(chunks)
vector_store = SimpleVectorStore()
for chunk, emb in zip(chunks, embeddings):
    vector_store.add_item(chunk, emb)

3.2 檢索與生成：AI的“見招拆招”

3.2.1 檢索環節

• 問題分類：LLM判斷類型。
• 策略選擇：按類型走不同檢索分支。
• 多輪檢索：有的類型（如分析/觀點）要多次檢索、合并去重。
• 相關性打分：LLM對檢索結果再打分，優中選優。

3.2.2 生成環節

• 定制Prompt：根據問題類型，給LLM不同的系統提示詞（如“請多角度分析”、“請結合上下文”）。
• 拼接上下文：把檢索到的內容拼成大段context，丟給LLM。
• 生成答案：LLM輸出最終答案。

偽代碼示意

def generate_response(query, docs, query_type):
    context = "\n\n---\n\n".join([doc["text"] for doc in docs])
    system_prompt = get_prompt_by_type(query_type)
    return LLM_generate(system_prompt, context, query)

四、實戰演練：自適應RAG VS 傳統RAG，誰更強？

4.1 評測流程

• 準備知識庫：比如一份AI相關的PDF。
• 設計多類型問題：事實、分析、觀點、情境各來一發。
• 標準RAG：直接用向量相似度檢索+LLM生成。
• 自適應RAG：用上面那套“見招拆招”流程。
• 人工參考答案：作為對比基準。
• 自動對比分析：LLM幫你點評兩種方法的優劣。

偽代碼示意

for query in test_queries:
    # 標準RAG
    docs_std = vector_store.similarity_search(create_embeddings(query))
    resp_std = generate_response(query, docs_std, "General")
    # 自適應RAG
    docs_adp = adaptive_retrieval(query, vector_store)
    resp_adp = generate_response(query, docs_adp, classify_query(query))
    # LLM自動對比
    compare(resp_std, resp_adp, reference_answer)

4.2 真實案例對比

問題：“What is Explainable AI (XAI)?”（事實型）

• 標準RAG答案：
  啰嗦地講了一堆XAI的目標、技術、應用，信息量大但有點“水”。
• 自適應RAG答案：
  先用LLM優化檢索詞，精準召回定義和核心內容，答案簡明扼要，直擊要害。

LLM點評：

• 標準RAG：內容豐富，但有點啰嗦，重點不突出。
• 自適應RAG：簡潔明了，直奔主題，適合快速獲取答案。

其他類型問題（分析/觀點/情境），自適應RAG的優勢更明顯：

• 能自動分解問題、覆蓋多角度、結合用戶背景，輸出更“懂你”的答案。

五、核心技術細節與工程Tips

5.1 問題分類的Prompt設計

• 明確讓LLM只輸出類別名，防止“跑題”。
• 分類標準要覆蓋常見場景，避免“全都歸為事實型”。

5.2 檢索策略的Prompt設計

• 事實型：讓LLM幫你“精煉檢索詞”，別怕多用一輪LLM，效果提升巨大。
• 分析型/觀點型：讓LLM自動生成子問題/觀點，保證多樣性。
• 情境型：讓LLM先“腦補”用戶背景，再合成檢索詞，效果堪比“私人助理”。

5.3 檢索結果的相關性打分

• 用LLM給每條檢索結果打分（0-10分），再排序，效果遠超單純向量相似度。
• 情境型要結合上下文打分，Prompt要明確“請結合用戶背景評估相關性”。

5.4 工程實現建議

• 向量庫可以用自研SimpleVectorStore，生產環境建議用FAISS、Milvus等高性能庫。
• LLM調用要注意并發和速率限制，Prompt要精簡，防止token爆炸。
• 檢索結果去重、合并、排序要做好，防止“答非所問”或“重復啰嗦”。

六、未來展望：自適應RAG的無限可能

• 多模態檢索：不僅能搜文本，還能搜圖片、表格、代碼片段。
• 用戶畫像融合：結合用戶歷史行為、興趣偏好，檢索更懂你。
• 主動學習：用戶反饋反哺檢索策略，越用越聰明。
• 端到端自動化：從知識庫構建到檢索策略優化，全流程自動進化。

七、結語：讓RAG“有腦有心”，才是AI的終極形態！

自適應檢索不是“炫技”，而是讓AI真正“懂你所問，答你所需”。
它讓RAG系統從“機械工”變成“知乎大神”，從“死板客服”變成“貼心助理”。