如何优化RAG系统的检索性能以提升回答准确率？

2025-09-10

1.7 K

XRAG的模块化优化方案

要提高RAG系统的检索精度，XRAG提供了三层次优化路径：

检索策略选择：支持BM25（关键词匹配）、向量搜索（语义匹配）及混合检索，不同场景建议：
- 专业术语查询优先BM25
- 开放领域问题用向量搜索
- 复杂问题使用树结构检索
查询重构模块：通过LLM优化原始查询语句，可启用XRAG内置的Query Rewriting功能，配置方法：
1. 修改config.toml中rewrite_module=true
2. 选择OpenAI或本地Qwen作为改写模型
评估反馈循环：利用50+评估指标（特别是MRR和NDCG）分析失败案例，XRAG可视化报告会标注：
- 检索结果排名问题
- 召回率不足的query类型
- 向量空间匹配偏差

实际操作时可先用Web UI快速测试不同配置，再通过命令行批量验证最优方案。