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Query 和 Document 分别通过 BERT 编码得到各自的 token embeddings2. 对 query 中每个 token在 document 所有 tokens 中找最大相似度3. 所有 query token 的最佳匹配得分求和作为最终 score。数学表达如下$$S(q, d) \sum_{i} \max_{j} \cos(\mathbf{q}_i, \mathbf{d}_j)$$这种方式允许局部对齐。例如 query 中的“神经网络”可以只匹配 document 中的“深层神经网络结构”中的“神经网络”部分而不受其他词语干扰。代码实现示意from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(lightonai/colbertv2.0) model AutoModel.from_pretrained(lightonai/colbertv2.0) def encode_text(texts, max_length512): encoded tokenizer(texts, paddingTrue, truncationTrue, max_lengthmax_length, return_tensorspt) with torch.no_grad(): outputs model(**encoded).last_hidden_state return outputs[:, 1:, :] # 去除 [CLS] queries [深度学习使用什么类型的模型] docs [ 深度学习是机器学习的一个分支使用神经网络。, 卷积神经网络广泛应用于图像识别任务。 ] Q encode_text(queries) D encode_text(docs) def colbert_score(Q, D, dim_scale64**0.5): Q_exp Q.unsqueeze(2) # [1, q_len, 1, dim] D_exp D.unsqueeze(1) # [2, 1, d_len, dim] sim torch.matmul(Q_exp, D_exp.transpose(-2, -1)) / dim_scale max_sim sim.max(dim-1)[0] # 每个 query token 在文档中最匹配的值 return max_sim.sum(dim-1) # 总分 scores colbert_score(Q, D) for i, score in enumerate(scores[0]): print(f[ColBERT] 文档 {docs[i]} 匹配得分: {score.item():.3f})实际应用中文档侧的 embeddings 可以预先计算并存储线上只需运行 query 编码和相似度计算极大降低延迟。这也是 ColBERT 能用于 first-stage retrieval 的关键。当然内存占用仍是挑战尤其是长文档需截断或分块。LongColBERT 等改进版本尝试通过滑动窗口或层次池化缓解这一问题值得在长文本场景中尝试。多源融合如何让三条腿走得更稳并行召回只是开始真正的难点在于如何融合。简单拼接会导致重复和噪声。更聪明的做法是采用Reciprocal Rank Fusion (RRF)$$\text{RRF}(d) \sum_{r \in R} \frac{1}{k \text{rank}_r(d)}$$其中 $k$ 通常设为 60$\text{rank}_r(d)$ 表示文档 $d$ 在第 $r$ 个检索源中的排名。RRF 的好处是即使某个系统没把目标文档排第一只要出现在前列就能获得可观的加分而且排名越靠前权重越高。另一种方式是训练轻量级 RankNet 模型用少量标注数据学习各通道的权重分配。例如在金融客服场景中sparse 的权重可能更高因为合规条款必须精确匹配而在开放域问答中dense 的权重则更重。典型工作流如下------------------ | 用户 Query | ------------------ ↓ -------------------------------------------- | | | ↓ ↓ ↓ --------------- ------------------ -------------------- | Dense Retriever| | Sparse Retriever | | ColBERT Retriever | | (FAISS/BGE) | | (BM25/Lucene) | | (Pre-encoded docs) | --------------- ------------------ -------------------- | | | ------------------------------------------ ↓ ------------------ | 结果融合模块 | | (加权/RRF/RankNet)| ------------------ ↓ ------------------ | Rerank Generate| | (LLM Prompting) | ------------------ ↓ 最终答案输出实践中还需考虑工程细节-资源调度dense 和 sparse 用于初筛保证毫秒级响应colbert 用于 rerank控制并发数-索引更新sparse 和 dense 支持增量更新colbert 文档向量建议夜间批量重建-降级机制当 GPU 故障导致 colbert 不可用时自动切换为 dual-path 模式-评估闭环建立 recallk、mrrk 监控指标结合人工反馈持续调优。实际效果不只是“能答”更要“可信答”在一个真实的政务咨询系统中用户提问“残疾人创业有没有税收优惠”Sparse成功命中“残疾人”“税收”“优惠”等关键词召回相关政策条文Dense理解“创业”与“个体经营”“小微企业”的语义关联扩展了适用范围ColBERT验证了“从事个体经营的残疾人可享受增值税即征即退”这一句与 query 的局部对齐关系。最终返回的答案不仅准确还能附带原文引用“根据《财政部 国家税务总局关于促进残疾人就业税收优惠政策的通知》第三条……”这种可溯源、可验证的回答才是企业级 RAG 系统的核心价值。写在最后Kotaemon 的这套多路召回策略并非追求极致复杂的模型堆叠而是回归工程本质用最合适的工具解决最具体的问题。dense 解决语义鸿沟sparse 保障关键词覆盖colbert 提供细粒度验证——三者协同形成了一套兼具广度、精度与可信度的检索体系。它不依赖单一模型的完美表现而是通过机制设计弥补各自短板在真实业务中展现出强大的鲁棒性和适应性。未来随着 MoE、蒸馏、动态路由等技术的发展多路召回将更加智能化和自适应。但无论架构如何演进其背后的理念不会改变好的 RAG不是让模型瞎猜而是帮它看清每一步的依据。创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考