大模型搜索优化（RAG优化）可通过以下策略提升检索与生成效果，结合技术框架与实际案例总结如下：

一、检索阶段优化

索引与嵌入优化

动态嵌入：使用如OpenAI的embeddings-ada-02等动态嵌入模型，根据上下文调整词义，提升语义匹配能力。

混合搜索：结合向量搜索与关键字搜索，例如通过互惠排序融合（Reciprocal Rank Fusion）合并结果，兼顾语义匹配与精确匹配。

索引轻量化：将传统索引转换为轻量级索引，降低存储与检索开销，如京东电商搜索的实践。

查询优化

查询扩展：通过内部扩展（如伪文档生成）或外部扩展（如网络数据引入）丰富查询内容。

查询重写：利用大语言模型（LLM）自动改写模糊查询，例如将“电动汽车优缺点”改写为“电动汽车与内燃机汽车优缺点对比”。

多问题查询：基于原始问题生成多个子问题，分别检索后合并结果，提升覆盖面。

二、生成阶段优化

生成质量提升

偏好优化（DPO）：通过偏好样本校准模型，使生成结果更符合用户点击偏好。

约束搜索（Constraint Beam Search）：在推理阶段实施约束，避免生成无效或不符合规范的片段。

知识融合：挖掘LLM蕴含的世界知识，增强推荐智能化与个性化，如京东通过大型语言模型助力冷启动与长尾产品推广。

结果重排序

大语言模型重排序：使用如GPT等模型对检索结果进行语义相关性评分，重新排序后返回最相关文档。

交叉编码器重排序：通过RoBERTa等模型计算查询与文档的相似度，提升排序准确性。

三、架构与流程优化

模块化RAG

引入查询搜索引擎、融合多个回答等模块，将检索与微调、强化学习等技术融合，提升系统灵活性。

设计多种RAG模式，例如通过DSP框架将问题分解为子问题，依次解决后整合结果。

任务重定义

将复杂任务拆解为子任务，例如京东提出的“Query2MultiSpan”策略，将标题按品牌、功能等属性模块化，降低模型负担。

通过Span拆解与排序，将标题生成任务分解为生成多个短序列的子任务，提升生成准确性。

四、实际案例与效果

京东电商搜索优化

挑战：商品库规模庞大，传统双塔架构在精确语义匹配和长尾数据场景表现不佳。

解决方案：引入生成式检索，结合Query2MultiSpan任务与偏好优化（DPO），显著提升商品标题生成的准确性和效率。

效果：在高频与长尾查询间取得平衡，提升用户搜索体验。

港大与华为的树搜索优化

方法：结合Beam Search、过程奖励模型（PRM）和成对偏好算法，提出BPP-Search算法。

效果：在StructuredOR等数据集上显著优于现有方法，提高解题速度并减少求解步骤。

五、评估与反馈

性能评估

使用准确率、召回率、MRR等指标衡量优化效果，例如通过A/B测试验证混合搜索、查询翻译和重排序方法的效果。

持续迭代优化每一步推荐过程，集成GPT等先进语言模型，深化特征抽取。

反馈机制

通过rerank、后退提示、self-rag等方法，基于原始结果进行优化，最大化准确率。

例如，使用LLM生成假设答案（HyDE），将其与问题一起进行检索，提升检索相关性。