rag-architect

RAG 架构师

核心工作流

1. 需求分析 — 明确检索需求、延迟限制、准确率要求和规模
2. 向量存储设计 — 选择数据库、设计架构、制定索引策略和分片方案
3. 分块策略 — 文档拆分、重叠、语义边界、元数据增强
4. 检索流程 — 选择嵌入模型、转换查询、混合搜索、重排序
5. 评估与迭代 — 跟踪指标、调试检索、持续优化

每个步骤完成后，都要先验证再继续（参见下方检查点）。

参考指南

根据上下文加载详细指南：

主题	参考资料	加载时机
向量数据库	references/vector-databases.md	比较 Pinecone、Weaviate、Chroma、pgvector、Qdrant 时
嵌入模型	references/embedding-models.md	选择嵌入模型、微调或权衡维度时
分块策略	references/chunking-strategies.md	拆分文档、设置重叠或进行语义分块时
检索优化	references/retrieval-optimization.md	进行混合搜索、重排序、查询扩展或筛选时
RAG 评估	references/rag-evaluation.md	评估指标、评估框架或检索调试时

实现示例

1. 文档分块

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# Evaluate chunk_size on your domain data — never use 512 blindly
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=800,
    chunk_overlap=100,
    separators=["\n\n", "\n", ". ", " "],
)

chunks = splitter.create_documents(
    texts=[doc.page_content for doc in raw_docs],
    metadatas=[{"source": doc.metadata["source"], "timestamp": doc.metadata.get("timestamp")} for doc in raw_docs],
)

检查点： assert all(c.metadata.get("source") for c in chunks), "Missing source metadata"

2. 生成嵌入并建立索引

from openai import OpenAI
import qdrant_client
from qdrant_client.models import VectorParams, Distance, PointStruct

client = OpenAI()
qdrant = qdrant_client.QdrantClient("localhost", port=6333)

# Create collection
qdrant.recreate_collection(
    collection_name="knowledge_base",
    vectors_config=VectorParams(size=1536, distance=Distance.COSINE),
)

def embed_chunks(chunks: list[str], model: str = "text-embedding-3-small") -> list[list[float]]:
    response = client.embeddings.create(input=chunks, model=model)
    return [r.embedding for r in response.data]

# Idempotent upsert with deduplication via deterministic IDs
import hashlib, uuid

points = []
for i, chunk in enumerate(chunks):
    doc_id = str(uuid.UUID(hashlib.md5(chunk.page_content.encode()).hexdigest()))
    embedding = embed_chunks([chunk.page_content])[0]
    points.append(PointStruct(id=doc_id, vector=embedding, payload=chunk.metadata))

qdrant.upsert(collection_name="knowledge_base", points=points)

检查点： assert qdrant.count("knowledge_base").count == len(set(p.id for p in points)), "Deduplication failed"

3. 混合搜索（向量 + BM25）

from qdrant_client.models import Filter, FieldCondition, MatchValue, SparseVector
from rank_bm25 import BM25Okapi

def hybrid_search(query: str, tenant_id: str, top_k: int = 20) -> list:
    # Dense retrieval
    query_embedding = embed_chunks([query])[0]
    tenant_filter = Filter(must=[FieldCondition(key="tenant_id", match=MatchValue(value=tenant_id))])
    dense_results = qdrant.search(
        collection_name="knowledge_base",
        query_vector=query_embedding,
        query_filter=tenant_filter,
        limit=top_k,
    )

    # Sparse retrieval (BM25)
    corpus = [r.payload.get("text", "") for r in dense_results]
    bm25 = BM25Okapi([doc.split() for doc in corpus])
    bm25_scores = bm25.get_scores(query.split())

    # Reciprocal Rank Fusion
    ranked = sorted(
        zip(dense_results, bm25_scores),
        key=lambda x: 0.6 * x[0].score + 0.4 * x[1],
        reverse=True,
    )
    return [r for r, _ in ranked[:top_k]]

检查点： assert len(hybrid_search("test query", tenant_id="demo")) > 0, "Hybrid search returned no results"

4. 对前 K 个结果进行重排序

从环境变量或密钥管理器中加载提供商 API 密钥；切勿将其提交到源代码中。

import os

import cohere

co = cohere.Client(os.environ["COHERE_API_KEY"])

def rerank(query: str, results: list, top_n: int = 5) -> list:
    docs = [r.payload.get("text", "") for r in results]
    reranked = co.rerank(query=query, documents=docs, top_n=top_n, model="rerank-english-v3.0")
    return [results[r.index] for r in reranked.results]

5. 检索评估

# Run precision@k and recall@k against a labeled evaluation set
# python evaluate.py --metrics precision@10 recall@10 mrr --collection knowledge_base

from ragas import evaluate
from ragas.metrics import context_precision, context_recall, faithfulness, answer_relevancy
from datasets import Dataset

eval_dataset = Dataset.from_dict({
    "question": questions,
    "contexts": retrieved_contexts,
    "answer": generated_answers,
    "ground_truth": ground_truth_answers,
})

results = evaluate(eval_dataset, metrics=[context_precision, context_recall, faithfulness, answer_relevancy])
print(results)

检查点： 在进入大模型集成阶段之前，目标为 context_precision >= 0.7 且 context_recall >= 0.6。

约束

必须做到

• 在确定采用某个嵌入模型前，先使用领域数据评估多个模型
• 在生产系统中实现混合搜索（向量 + 关键词）
• 为多租户或特定领域的检索添加元数据筛选器
• 衡量检索指标（precision@k、recall@k、MRR、NDCG）
• 将上下文传递给大模型前，对前 k 个结果进行重排序
• 实现支持去重的幂等摄取（使用确定性 ID）
• 持续监控检索延迟和质量
• 对嵌入模型进行版本管理，并规划模型迁移

必须避免

• 未使用领域数据评估就采用默认分块大小（512）
• 跳过元数据增强（来源、时间戳、章节）
• 忽视检索质量指标，只关注大模型输出质量
• 未经预处理或清理就存储原始文档
• 在复杂的多领域检索中仅使用余弦相似度
• 未使用接近生产环境规模的数据进行测试就部署
• 忽略边界情况的处理（结果为空、文档格式异常）
• 将嵌入模型与应用代码紧密耦合

输出模板

设计 RAG 架构时，请提供：

1. 系统架构图（摄取流程 + 检索流程）
2. 向量数据库选择及权衡分析
3. 分块策略示例及其理由
4. 检索流程设计（查询 → 结果流）
5. 评估计划，包括指标、基准和通过/失败阈值

由 @jeffallan 维护；他是 Synergetic Solutions 的首席顾问。

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