企业 RAG 准确性提升全流程指南：从数据提取到精准检索 - 链载Ai

在企业环境中，准确高效地从大量非结构化数据（如 PDF 文件）中检索信息至关重要。基于检索增强生成（RAG）的系统在这方面发挥着重要作用，但提升其准确性是一个复杂且具有挑战性的任务。本文将详细介绍提高企业 RAG 准确性的逐步指南，涵盖从数据提取到检索的各个关键步骤。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">1. 从 PDF 中提取知识

用户上传 PDF 文件（未来还将支持音频和视频等其他文件类型）。系统将文件保存到磁盘（近期计划迁移到 AWS S3 存储桶以更好地满足企业需求），并在数据库中插入记录，创建处理状态条目。使用支持多种数据类型、混合搜索和单次检索的 SingleStore 数据库。同时，将处理 PDF 的任务放入后台队列，通过 Redis 和 Celery 进行异步处理和跟踪。

打开文件并验证大小限制和密码保护，若文件不可读则尽早终止处理。将文件内容提取为文本或 Markdown 格式，可使用 Llamaparse（来自 Llamaindex）替代之前的 PyMudf，其免费版每天支持 1000 次文档解析，并能更好地处理表格和图像提取。分析文档结构（如目录、标题等），利用 Gemini Flash 2.0 基于语义将文本分割成有意义的块，若语义分块失败，则采用简单的分割方式，并在块之间添加重叠部分以保持上下文连贯性。

这一步对整体准确性影响很大。将语义组织好的文本块发送给 OpenAI，通过特定的提示要求其返回每个块中的实体和关系，包括关键实体（名称、类型、描述、别名）。映射实体之间的关系，避免重复添加数据，将提取的 “知识” 存储在结构化表中。

若所有步骤处理正确，将状态更新为 “已完成”，以便前端随时轮询并显示正确状态；若处理失败，则标记为 “失败”，并清理临时数据。

系统对查询进行规范化处理，去除标点符号、标准化空白字符，并使用大语言模型（如 Groq，处理速度更快）扩展同义词。

使用与提取时相同的 ada 模型将查询嵌入为高维向量，在文档嵌入数据库中使用语义搜索（如在 SingleStore 中使用点积运算）查找最匹配的文本块。

2.4 全文搜索

并行进行全文搜索以补充向量搜索，在 SingleStore 中可使用 MATCH 语句实现。

2.5 合并和排序结果

将向量搜索和全文搜索的结果合并，并根据相关性重新排序，可调整返回的前 k 个结果数量（如 k = 10 或更高效果更好），过滤掉低置信度的结果。

2.6 检索实体和关系

2.7 生成最终答案

利用提示增强上下文，将相关数据发送给大语言模型（如 gpt3o - mini）生成最终响应。

2.8 返回答案给用户

系统将响应作为结构化 JSON 有效负载返回，并附带原始数据库搜索结果，以便在需要时进行调试和调整。

3. 性能优化与实现

在实践中，发现检索过程的响应时间过长（约 8 秒），主要瓶颈在于大语言模型的调用（每次约 1.5 - 2 秒），而 SingleStore 数据库查询时间通常在 600 毫秒以内。切换到 Groq 进行部分大语言模型调用后，响应时间缩短至 3.5 秒。为进一步优化，可尝试并行调用而非串行调用。

为简化管理和提高数据库响应时间，实现了单次检索查询的代码。通过 OpenAI 的 Embeddings API 生成查询嵌入向量，在 SingleStore 中执行混合搜索 SQL 查询，同时获取文本块、向量得分、文本得分、综合得分以及相关的实体和关系信息。

importosimportjsonimportmysql.connectorfromopenaiimportOpenAI# Define database connection parameters (assumed from env vars)DB_CONFIG = {"host": os.getenv("SINGLESTORE_HOST","localhost"),"port":int(os.getenv("SINGLESTORE_PORT","3306")),"user": os.getenv("SINGLESTORE_USER","root"),"password": os.getenv("SINGLESTORE_PASSWORD",""),"database": os.getenv("SINGLESTORE_DATABASE","knowledge_graph")}defget_query_embedding(query:str) ->list:"""Generate a 1536-dimensional embedding for the query using OpenAI embeddings API."""client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))response = client.embeddings.create(model="text-embedding-ada-002",input=query)returnresponse.data[0].embedding# Extract embedding vectordefretrieve_rag_results(query:str) ->list:"""Execute the hybrid search SQL query in SingleStore and return the top-ranked results."""conn = mysql.connector.connect(**DB_CONFIG)cursor = conn.cursor(dictionary=True)# Generate query embeddingquery_embedding = get_query_embedding(query)embedding_str = json.dumps(query_embedding)# Convert to JSON for SQL compatibility# Set the query embedding session variablecursor.execute("SET @qvec = %s", (embedding_str,))# Hybrid Search SQL Query (same as provided earlier)sql_query ="""SELECTd.doc_id,d.content,(d.embedding <*> @qvec) AS vector_score,MATCH(TABLE Document_Embeddings) AGAINST(%s) AS text_score,(0.7 * (d.embedding <*> @qvec) + 0.3 * MATCH(TABLE Document_Embeddings) AGAINST(%s)) AS combined_score,JSON_AGG(DISTINCT JSON_OBJECT('entity_id', e.entity_id,'name', e.name,'description', e.description,'category', e.category)) AS entities,JSON_AGG(DISTINCT JSON_OBJECT('relationship_id', r.relationship_id,'source_entity_id', r.source_entity_id,'target_entity_id', r.target_entity_id,'relation_type', r.relation_type)) AS relationshipsFROM Document_Embeddings dLEFT JOIN Relationships r ON r.doc_id = d.doc_idLEFT JOIN Entities e ON e.entity_id IN (r.source_entity_id, r.target_entity_id)WHERE MATCH(TABLE Document_Embeddings) AGAINST(%s)GROUP BY d.doc_id, d.content, d.embeddingORDER BY combined_score DESCLIMIT 10;"""# Execute the querycursor.execute(sql_query, (query, query, query))results = cursor.fetchall()cursor.close()conn.close()returnresults# Return list of retrieved documents with entities and relationships

4. 经验教训与未来改进方向

提高 RAG 准确性并保持低延迟是一项艰巨的任务，尤其是在处理结构化数据时。未来可从以下方面进行改进：

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