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wiki/concepts/Retrieval.md

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+title: "Retrieval"
+type: concept
+tags: [rag, retrieval, vector-search, similarity]
+last_updated: 2025-01-16
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+## Definition
+Retrieval（检索阶段）是 RAG Pipeline 的第二步，根据用户问题的语义向量（Embedding Vector），在向量数据库中按相似度找出 Top-k 个最相关的文档块（Split）。
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+## Process
+1. **Query Embedding**：将用户问题通过同一个 Embedding Model 转化为语义向量
+2. **Vector Search**：在 Vector Store 中按相似度（余弦相似度/点积/欧氏距离）检索最接近的 k 个向量
+3. **Result Selection**：返回对应的原始文本块（Split）作为上下文
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+## Key Parameters
+- **Top-k（k值）**：决定返回多少个最相关的文档块，k 过小可能遗漏关键信息，k 过大则引入噪声
+- **Similarity Metric**：余弦相似度最常用，适合方向性语义匹配；点积适合归一化向量；欧氏距离适合几何距离度量
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+## In RAG Pipeline
+- **上游**：依赖 Indexing 阶段构建的向量数据库
+- **下游**：检索结果传递给 Generation 阶段作为上下文
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+## Challenges
+- **语义鸿沟**：用户问题的措辞与文档中相关内容可能不同（词汇不匹配）
+- **上下文窗口限制**：Top-k 个文档块的总 token 数不能超过 LLM 的 Context Window
+- **噪声召回**：向量相似度高但实际无关的文档块可能被召回
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+## Related Concepts
+- [[RAG]] — Retrieval 是 RAG Pipeline 的第二阶段
+- [[Vector Store]] — 检索的数据库后端
+- [[Embedding]] — 检索的向量来源
+- [[Generation]] — Retrieval 的下一阶段，接收检索结果作为上下文
+- [[Hybrid Search]] — 结合向量检索与关键词检索以弥补单一向量检索的不足