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title: "Retrieval"
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type: concept
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tags: [RAG, 向量检索, 语义搜索]
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sources: [rag从入门到精通系列1-基础rag]
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last_updated: 2025-01-16
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## Definition
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Retrieval（检索阶段）是 RAG 管道的第二阶段，根据用户问题的语义向量（Embedding Vector）在向量数据库中检索与之最相似的 Top-k 个文档块。
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## Core Process
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用户问题 → 问题向量化 → Vector Store 相似度检索 → 返回 Top-k 文档块
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1. **问题向量化**：将用户输入的自然语言问题通过相同的 Embedding Model 转换为向量
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2. **相似度计算**：Vector Store 计算问题向量与所有文档块向量的相似度（常用方法：余弦相似度、点积、欧氏距离）
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3. **返回 Top-k 结果**：返回相似度最高的 k 个文档块作为检索结果
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## Similarity Metrics
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| 方法 | 适用场景 |
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|------|----------|
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| 余弦相似度（Cosine） | 归一化向量，衡量方向相似性 |
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| 点积（Dot Product） | 未归一化向量，兼顾 magnitude |
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| 欧氏距离（L2） | 几何距离，适用低维空间 |
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## Retrieval Strategies
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- **Top-k Retrieval**：返回相似度最高的 k 个结果
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- **MMR（Maximal Marginal Relevance）**：平衡相关性和多样性，减少重复信息
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- **Hybrid Retrieval**：结合关键词检索（BM25）与向量检索
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## Connections
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- [[Retrieval]] ← part_of ← [[RAG]]
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- [[Retrieval]] ← uses ← [[Vector-Store]]
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- [[Retrieval]] ← uses ← [[Embedding]]
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- [[Retrieval]] ← feeds_into ← [[Generation]]
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## Aliases
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- Information Retrieval
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- Semantic Search
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- 向量检索
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- 语义检索
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