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# 在线 RAG 检索与生成系统 (Online RAG Retriever)
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该模块负责 RAG 系统的阶段二：**在线检索与生成**。它接收用户提问，从知识库中检索出上下文，利用各种高级策略去噪、融合，并作为增强上下文输入给大语言模型 (LLM)。
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## 📊 RAG-Fusion & 混合检索流水线示意图
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```mermaid
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graph TD
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User((用户提问)) --> A[LLM 查询改写生成器]
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subgraph RAG-Fusion 核心流程
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A -->|改写为问题 1| B1[查询 1]
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A -->|改写为问题 2| B2[查询 2]
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A -->|原问题| B3[原始查询]
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B1 & B2 & B3 --> C[混合检索器 Hybrid Retriever <br> Dense Vector + BM25 Sparse]
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C --> D[多路召回结果合集 N=60条]
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D --> E{RRF 倒数排名融合去重}
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end
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E -->|筛选出前 20 条| F[Cross-Encoder 重排器 Reranker]
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F -->|精细打分排序 Top 5| G[最终纯净上下文 Context]
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G --> H[将 Context 与原问题拼接输入大模型]
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H --> I((LLM 生成最终回答))
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```
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## 🎯 演进路线与算法详解 (Roadmap)
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### Level 1: 基础向量搜索 (Basic Similarity Search)
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- **核心算法**: 近似最近邻搜索 (ANN, 常用 HNSW 算法)。将用户问题转化为向量后，计算它与库中向量的余弦相似度 (Cosine Similarity)，取距离最近的 K 个块。
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- **优缺点**: 速度极快。但只能捕捉“语义相似”，如果用户搜索特定专有名词、编号、订单号，纯向量检索往往会失效（产生“幻觉”匹配）。
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### Level 2: 混合检索与重排序 (Hybrid Search + Reranker)
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混合检索旨在结合向量的“语义泛化”与关键词的“精准匹配”，随后利用重排序模型过滤噪声。
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**1. 基础召回 (混合检索)**
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- **核心原理**: 结合基于 HNSW 的 Dense Vector 相似度搜索与基于 TF-IDF 的 BM25 稀疏检索 (Sparse Vector)。
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- **实现指南**: 使用 `langchain_qdrant` 包中的 `Qdrant` 类连接数据库。通过调用 `Qdrant.from_existing_collection(...)` 实例化向量库，并使用 `.as_retriever(search_kwargs={"k": 20})` 方法生成基础检索器。Qdrant 底层会自动处理双路召回。
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**2. 二次精排 (Cross-Encoder)**
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- **核心原理**: 不同于双塔模型（分别算向量再求距离），交叉编码器将“用户问题 + 检索到的单例文档”拼接后整体输入 Transformer 模型，由模型直接输出 0~1 的相关性得分，精度极高。
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- **实现指南**:
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- 使用 `sentence-transformers` 库加载本地轻量级重排模型（如 `BAAI/bge-reranker-base`）。
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- 引入 `langchain.retrievers.document_compressors` 包中的 `CrossEncoderReranker` 类包装该模型，设置参数 `top_n=5`。
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- 最后，使用 `langchain.retrievers` 包中的 `ContextualCompressionRetriever` 类，将 `base_compressor` (重排器) 和 `base_retriever` (基础检索器) 组合。
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- **如何调用**: 业务逻辑中直接对组合后的检索器调用 `.invoke(query)` 方法，即可一键完成“大范围召回 20 条 -> 逐一打分精排选 5 条”的去噪流水线。
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### Level 3: RAG-Fusion (多路改写与倒数排名融合)
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RAG-Fusion 通过大模型发散思维，将单一问题改写为多个相似问题，扩大搜索面，再利用数学统计算法合并结果。
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**1. 多路查询改写**
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- **核心原理**: 克服用户初始提问词不达意或视角受限的问题。
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- **实现指南**: 导入 `langchain.retrievers.multi_query` 包中的 `MultiQueryRetriever` 类。需向其提供一个已实例化的 LLM 对象（如基于 `ChatOpenAI` 封装的本地 VLLM 模型）。系统在底层会自动 Prompt 模型，将原始 `query` 转化为包含 3-5 个不同表述的查询列表。
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**2. 倒数排名融合 (RRF)**
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- **核心原理**: RRF (Reciprocal Rank Fusion) 是一种无需评分归一化的融合算法。公式为 $RRF\_score(d) = \sum_{q \in Q} \frac{1}{k + rank_q(d)}$，有效避免某一极端检索结果主导全局。
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- **实现指南**:
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- 针对每个改写后的查询 $q$，分别调用精排检索器的 `.invoke(q)` 获取文档列表。
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- 使用 `langchain.retrievers` 中的 `EnsembleRetriever` 类（原生支持 RRF），或在代码中遍历收集到的 `Document` 对象，基于其排名 `rank` 累加得分，最终通过 Python 的 `set` 去重并提取 `doc.page_content`。
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### Level 4: Agentic RAG / Self-RAG (智能体与自我反思)
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- **核心原理**: 基于 LangGraph 的 ReAct (Reasoning and Acting) 状态机路由。大模型并非每次都去死板地执行检索，而是先判断问题：“这是闲聊？还是需要查知识库？”。如果是后者，模型输出一个 `ToolCall` 指令，触发检索。
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- **实现指南**: 请参考下方的**与现有系统整合调用**章节。
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- **示意图**:
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant User
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participant LangGraph Agent
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participant RAG_Tool
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participant Qdrant
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User->>LangGraph Agent: "公司报销流程是什么？"
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LangGraph Agent->>LangGraph Agent: 思考: 这是一个内部规章问题，需要查资料
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LangGraph Agent->>RAG_Tool: ToolCall(search_knowledge_base, "公司报销流程")
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RAG_Tool->>Qdrant: RAG-Fusion & 混合检索
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Qdrant-->>RAG_Tool: 原始分块
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RAG_Tool->>RAG_Tool: Cross-Encoder 重排过滤
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RAG_Tool-->>LangGraph Agent: 返回最相关的5条报销规定
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LangGraph Agent->>LangGraph Agent: 思考: 资料充分，开始撰写回答
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LangGraph Agent-->>User: "根据知识库规定，报销流程分为以下3步..."
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## 📦 所需依赖与安装
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除了基础的 LangChain 包外，在线检索模块为了支持重排和稀疏检索，还需要安装：
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```bash
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# 用于 Cross-Encoder 重排序模型 (如 BAAI/bge-reranker-base)
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pip install sentence-transformers
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# 用于 BM25 关键词混合检索
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pip install rank_bm25
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# 基础框架
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pip install langchain langchain-core langchain-openai langchain-qdrant
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```
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## 📂 架构与文件结构设计
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在 `app/rag/` 目录下，需创建以下文件来模块化上述功能：
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```text
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app/rag/
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├── __init__.py
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├── retriever.py # 负责 Qdrant 的基础召回与 ContextualCompressionRetriever
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├── reranker.py # 负责加载 sentence-transformers 交叉编码器
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├── query_transform.py # 负责基于 MultiQueryRetriever 的改写逻辑
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├── pipeline.py # 组合上述组件，暴露出核心的 retrieve() 方法
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└── tools.py # 将 Pipeline 包装成 LangChain Tool 供 Agent 调用
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```
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## <20> 与现有系统整合调用 (Agentic RAG 实现)
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基于目前 LangGraph 系统的架构，我们将摒弃将代码堆砌在一起的旧方式，而是利用 **LangChain Tools** 的特性将 RAG 优雅地注入系统：
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1. **封装检索工具 (Tool)**:
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从 `langchain.tools` 导入 `@tool` 装饰器。定义一个名为 `search_knowledge_base(query: str)` 的函数。在函数内部，实例化并调用我们在 `pipeline.py` 中写好的多路召回与重排逻辑。
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2. **模型绑定 (Bind)**:
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在 `app/agent.py` 或 `app/nodes/tool_call.py` 中，将这个工具引入，并通过 `llm.bind_tools([search_knowledge_base])` 绑定到现有的本地大模型实例上。
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3. **状态机路由 (Graph Routing)**:
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你的 LangGraph 状态机会像处理普通对话一样自动接管：当模型判断需要调用查阅规章制度或专业资料时，它会输出 `ToolCall` 消息，流转到 `tool_node` 执行上述的 RAG 检索逻辑并返回上下文。
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这让你无需修改任何前端 Streamlit 流式代码，就能平滑升级为具备超级知识库检索能力的智能体 (Agent)！
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