通过复杂推理提高 RAG 答案质量

简介

检索增强生成 (RAG) 系统已成为构建 LLM 驱动应用程序的强大方法。RAG 系统的运行方式是首先使用检索模型从外部知识源检索信息，然后使用此信息提示 LLM 生成响应。

但是，基本 RAG 系统（也称为朴素 RAG）在处理需要对多条信息进行推理的复杂查询时可能会面临挑战。这就是多跳检索发挥作用的地方。

在多跳检索中，系统跨多个步骤或“跳跃”收集信息以回答复杂问题或收集详细信息。这种技术在高级问答系统中很常见，其中多个来源或文档包含回答问题所需的信息。

构建多跳检索是自然语言处理 (NLP) 和信息检索中的一个关键挑战，因为它要求系统理解不同信息之间的关系以及它们对整体答案的贡献。

在本文中，我的目标是展示使用 DSPy 和 Indexify 构建多跳检索系统的过程。我将在医疗保健领域的 RAG 系统中使用该技术，并演示它如何提高响应质量。

什么是多跳检索？

为了更好地理解多跳检索，让我们先看一个例子。

让我们先看一个例子。

请注意，下面的检索步骤无法访问 Internet，并且依赖于您提供的上下文。

请注意，下面的检索步骤无法访问互联网，并且取决于您提供的上下文。

假设您有一个查询：“谁是西印度群岛和美国共同主办的 2024 年 T20 世界杯印度队的队长？”

假设我们将这个问题提供给向量数据库，我们得到两个最接近匹配的上下文段落，可以解决这个问题：

2021 年

并且

跳转两次 医疗保健机器人：