# 检索增强生成 (RAG) 系统

## 1. 概述

检索增强生成（RAG）系统是智能上下文层的关键组件，它通过将大规模外部知识库与强大的预训练语言模型（LLM）相结合，来生成更准确、更具信息量的回答。RAG系统在响应生成前，首先从知识源（如文档库、数据库、知识图谱）中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给LLM，引导模型生成更优的输出。

## 2. 设计目标

*   **提高准确性**: 通过引入外部知识，减少模型产生幻觉（Hallucination）和事实性错误的可能性。
*   **增强知识时效性**: 能够方便地接入和更新外部知识源，使Agent的知识保持最新。
*   **提升回答的相关性**: 确保生成的回答与用户的查询和检索到的上下文高度相关。
*   **支持多源检索**: 能够同时从多种类型的知识源（向量数据库、知识图谱、文本文件等）中检索信息。
*   **灵活的检索策略**: 支持多种检索策略，如稀疏检索（BM25）、密集检索（向量相似度）和混合检索。
*   **可扩展与可配置**: 系统应易于扩展，支持新的知识源和检索/生成技术，并允许用户根据需求进行配置。

## 3. 核心组件

*   **Retriever**: 检索器，负责根据用户查询从一个或多个知识源中高效地检索最相关的信息片段。
*   **Generator**: 生成器，通常是一个大型语言模型（LLM），负责接收用户查询和检索到的上下文，并生成最终的自然语言回答。
*   **Reranker**: 重排序器（可选），负责对`Retriever`返回的初步结果进行重新排序，以提高最相关文档的排序位置。
*   **DocumentLoader**: 文档加载器，负责从不同的数据源（文件、URL、数据库）加载原始文档。
*   **TextSplitter**: 文本分割器，负责将长文档分割成更小的、适合检索的文本块（Chunks）。
*   **VectorStore**: 向量存储，用于存储文本块的向量表示，并支持高效的相似性搜索。
*   **KnowledgeGraph**: 知识图谱，作为结构化知识源，提供实体和关系的检索。

## 4. RAG处理流程

1.  **接收查询 (Query)**: 系统接收到用户的输入查询。
2.  **文档加载与分割 (Indexing - Offline)**: 
    *   `DocumentLoader` 从指定数据源加载文档。
    *   `TextSplitter` 将文档分割成文本块。
    *   对每个文本块进行向量化（Embedding），并与元数据一起存入`VectorStore`。
    *   （可选）`KnowledgeExtractor` 提取知识三元组并构建`KnowledgeGraph`。
3.  **信息检索 (Retrieval)**: 
    *   `Retriever` 对用户查询进行向量化。
    *   在`VectorStore`中执行相似性搜索，找出与查询最相关的文本块。
    *   （可选）同时在`KnowledgeGraph`中查询相关的实体和关系。
4.  **重排序 (Reranking - Optional)**: 
    *   `Reranker` 使用更复杂的模型（如Cross-Encoder）对检索到的文本块进行重排序，提高相关性。
5.  **上下文增强 (Augmentation)**: 
    *   将排序后的相关文本块和/或知识图谱查询结果，与原始查询一起，构建成一个增强的Prompt。
6.  **生成回答 (Generation)**: 
    *   `Generator` (LLM) 接收增强的Prompt，并生成最终的回答。

## 5. 关键接口设计

### 5.1 RAGSystem接口

```python
from typing import List, Dict, Any

class RAGSystem:
    def __init__(self, retriever, generator, reranker=None):
        self.retriever = retriever
        self.generator = generator
        self.reranker = reranker

    def query(self, query_text: str, top_k: int = 5) -> str:
        """执行一次完整的RAG查询"""
        # 1. 检索
        retrieved_docs = self.retriever.retrieve(query_text, top_k=top_k)

        # 2. 重排序 (可选)
        if self.reranker:
            reranked_docs = self.reranker.rerank(retrieved_docs, query_text)
        else:
            reranked_docs = retrieved_docs

        # 3. 构建上下文
        context = "\n".join([doc['content'] for doc in reranked_docs])

        # 4. 生成回答
        answer = self.generator.generate(query_text, context)
        return answer
```

### 5.2 Retriever接口

```python
class Retriever:
    def retrieve(self, query: str, top_k: int) -> List[Dict[str, Any]]:
        """根据查询检索文档"""
        raise NotImplementedError

# 混合检索器示例
class HybridRetriever(Retriever):
    def __init__(self, sparse_retriever, dense_retriever, weight: float = 0.5):
        self.sparse_retriever = sparse_retriever  # e.g., BM25
        self.dense_retriever = dense_retriever    # e.g., VectorStoreRetriever
        self.weight = weight

    def retrieve(self, query: str, top_k: int) -> List[Dict[str, Any]]:
        sparse_results = self.sparse_retriever.retrieve(query, top_k)
        dense_results = self.dense_retriever.retrieve(query, top_k)
        
        # 合并和重排序逻辑
        # ...
        pass
```

### 5.3 Generator接口

```python
class Generator:
    def generate(self, query: str, context: str) -> str:
        """根据查询和上下文生成回答"""
        raise NotImplementedError

# LLM生成器示例
class LLMGenerator(Generator):
    def __init__(self, llm_client, prompt_template):
        self.llm_client = llm_client
        self.prompt_template = prompt_template

    def generate(self, query: str, context: str) -> str:
        prompt = self.prompt_template.format(query=query, context=context)
        return self.llm_client.generate(prompt)
```

## 6. 高级功能与优化

*   **查询转换 (Query Transformation)**: 在检索前，使用LLM对用户的原始查询进行改写、扩展或分解，以提高检索质量。
*   **上下文压缩 (Context Compression)**: 在将检索到的文档送入生成器之前，先对其进行压缩，提取最关键的信息，以适应LLM的上下文窗口限制并降低噪声。
*   **多跳检索 (Multi-hop Retrieval)**: 对于复杂问题，系统可以进行多轮检索，每一轮的检索结果都用于指导下一轮的检索，从而探索知识图谱或文档集中的深层联系。
*   **自适应检索 (Self-Corrective Retrieval)**: 系统可以评估初始检索结果的质量，如果发现结果不佳，可以自动调整查询或检索策略，进行新一轮的检索，形成一个“检索-评估-修正”的循环。

## 7. 与其他组件的集成

*   **与MemorySystem和KnowledgeGraph的集成**: RAG系统的`Retriever`直接依赖`MemorySystem`中的`VectorStore`和`KnowledgeGraph`作为其核心的知识源。
*   **与ConversationHistory的集成**: RAG系统可以利用`ConversationHistory`来理解对话的上下文，从而生成更具连贯性的查询和回答。
*   **与ContextManager的集成**: `ContextManager`负责编排整个RAG流程，协调`Retriever`、`Generator`等组件的工作，并将最终结果整合到Agent的上下文中。