大模型搜索優化（RAG優化）可通過以下策略提升檢索與生成效果，結合技術框架與實際案例總結如下：

一、檢索階段優化

索引與嵌入優化

動態嵌入：使用如OpenAI的embeddings-ada-02等動態嵌入模型，根據上下文調整詞義，提升語義匹配能力。

混合搜索：結合向量搜索與關鍵字搜索，例如通過互惠排序融合（Reciprocal Rank Fusion）合并結果，兼顧語義匹配與精確匹配。

索引輕量化：將傳統索引轉換為輕量級索引，降低存儲與檢索開銷，如京東電商搜索的實踐。

查詢優化

查詢擴展：通過內部擴展（如偽文檔生成）或外部擴展（如網絡數據引入）豐富查詢內容。

查詢重寫：利用大語言模型（LLM）自動改寫模糊查詢，例如將“電動汽車優缺點”改寫為“電動汽車與內燃機汽車優缺點對比”。

多問題查詢：基于原始問題生成多個子問題，分別檢索后合并結果，提升覆蓋面。

二、生成階段優化

生成質量提升

偏好優化（DPO）：通過偏好樣本校準模型，使生成結果更符合用戶點擊偏好。

約束搜索（Constraint Beam Search）：在推理階段實施約束，避免生成無效或不符合規范的片段。

知識融合：挖掘LLM蘊含的世界知識，增強推薦智能化與個性化，如京東通過大型語言模型助力冷啟動與長尾產品推廣。

結果重排序

大語言模型重排序：使用如GPT等模型對檢索結果進行語義相關性評分，重新排序后返回最相關文檔。

交叉編碼器重排序：通過RoBERTa等模型計算查詢與文檔的相似度，提升排序準確性。

三、架構與流程優化

模塊化RAG

引入查詢搜索引擎、融合多個回答等模塊，將檢索與微調、強化學習等技術融合，提升系統靈活性。

設計多種RAG模式，例如通過DSP框架將問題分解為子問題，依次解決后整合結果。

任務重定義

將復雜任務拆解為子任務，例如京東提出的“Query2MultiSpan”策略，將標題按品牌、功能等屬性模塊化，降低模型負擔。

通過Span拆解與排序，將標題生成任務分解為生成多個短序列的子任務，提升生成準確性。

四、實際案例與效果

京東電商搜索優化

挑戰：商品庫規模龐大，傳統雙塔架構在精確語義匹配和長尾數據場景表現不佳。

解決方案：引入生成式檢索，結合Query2MultiSpan任務與偏好優化（DPO），顯著提升商品標題生成的準確性和效率。

效果：在高頻與長尾查詢間取得平衡，提升用戶搜索體驗。

港大與華為的樹搜索優化

方法：結合Beam Search、過程獎勵模型（PRM）和成對偏好算法，提出BPP-Search算法。

效果：在StructuredOR等數據集上顯著優于現有方法，提高解題速度并減少求解步驟。

五、評估與反饋

性能評估

使用準確率、召回率、MRR等指標衡量優化效果，例如通過A/B測試驗證混合搜索、查詢翻譯和重排序方法的效果。

持續迭代優化每一步推薦過程，集成GPT等先進語言模型，深化特征抽取。

反饋機制

通過rerank、后退提示、self-rag等方法，基于原始結果進行優化，最大化準確率。

例如，使用LLM生成假設答案（HyDE），將其與問題一起進行檢索，提升檢索相關性。