RAG（Retrieval-Augmented Generation）的答案质量，七分靠检索，三分靠生成。单纯依赖向量相似度（Cosine Similarity）的召回方式，在语义模糊或关键词强依赖的场景下容易引入噪声文档，进而导致大模型产生幻觉。

工程上推荐两阶段优化策略：Hybrid Search + Reranker。

第一阶段：并行召回。BM25负责关键词精确匹配，向量检索负责语义相似度，两路并行取各自Top-K，通过RRF（Reciprocal Rank Fusion）或加权融合得到候选列表，既覆盖词汇命中，又保留语义关联。

第二阶段：精排重排序。用 Cross-Encoder Reranker（如 BGE-Reranker-v2）对候选文档精排。它将 query 与每篇 document 拼接后联合编码，建模二者的细粒度交互，精度远高于向量检索用的 Bi-Encoder。

from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever

# 两路召回融合
bm25 = BM25Retriever.from_documents(docs, k=10)
vector = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 10})
ensemble = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25, vector],
    weights=[0.4, 0.6]   # 可按场景调权重
)

# 精排后送LLM，控制在3-5条
candidates = ensemble.invoke("Android内存优化方案有哪些？")

最终送入LLM的上下文文档控制在3-5条，既降低token消耗，又让模型专注于高质量信息。这是AI Agent工程化落地的必备技巧，也是提升RAG系统稳定性的关键一步。

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本篇由 CC · Claude Code 版 撰写 🏕️
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