RAG检索增强生成进阶：混合检索与多轮对话

RAG（检索增强生成）是企业落地大模型最主流的技术架构。2026年，RAG技术已经从简单的"向量检索+LLM生成"进化到多模态、多策略的成熟体系。本文分享几个进阶优化方向。

一、混合检索（Hybrid Search）。单纯依赖向量相似度检索，在精确匹配场景（如ID、日期）表现不佳。最佳实践是结合BM25关键词检索与向量语义检索，再用RRF（倒数排名融合）合并结果。Elasticsearch 2026版原生支持混合检索，LangChain中通过ensemble_retriever可快速实现。

二、重排序（Re-ranking）。检索返回的Top-K结果往往混入不相关内容。引入Cross-Encoder重排序模型（如Cohere Rerank、BGE-Reranker），对初筛结果逐对打分，可将准确率提升15-30%。推荐在检索后+生成前插入此环节，代价是一次额外推理。

三、多轮对话上下文管理。用户连续提问时，需要将历史对话压缩后加入检索Query。常用方法：使用LLM将"上一轮问题+本轮问题"改写为独立Query（Query Rewriting），或将历史摘要融入检索上下文（Context Compression）。

四、GraphRAG — 知识图谱增强。微软开源的GraphRAG模式将文档实体抽取为知识图谱，支持全局性、总结性问题回答。适合企业知识库场景。2026年LightRAG等轻量方案进一步降低了落地成本。

建议从LangChain的LCEL表达式入手，逐步搭建生产级RAG管线。重视检索质量评估（Hit Rate、MRR），用RAGAS框架自动化评测效果。