在知识密集型应用中，检索增强生成（RAG）技术已成为连接大语言模型（LLM）与外部知识库的桥梁。然而，传统RAG系统在处理海量文档时，往往面临检索效率低下、Token消耗巨大的挑战。递归抽象检索（RAPTOR）技术的出现，为这一问题提供了创新性的解决方案。它通过构建层次化的索引结构，让检索系统能够像人脑一样，从细节到高层概念逐层理解和组织信息，从而在不增加查询复杂度的前提下，大幅提升检索性能，甚至可能让RAG系统少用70%的Token。
一、RAPTOR：从“叶子”到“树干”的智慧索引构建
RAPTOR技术的核心在于构建一个层次化的索引结构，这一结构类似于一棵倒置的树，从底部的“叶子节点”（原始文档片段）到顶部的“根节点”（整个文档库的最高层概念），每一层都代表着对信息的不同粒度抽象。
1. 创建“叶节点”：原始文档的精细化切分
RAPTOR的第一步是将所有原始文档切分成一个个小而详细的文本块，这些文本块被称为“叶节点”。这一步骤的目的是将文档中的信息分解为更易于管理和检索的单元。与传统的RAG检索不同，RAPTOR并不直接对这些“叶子”进行向量化并搜索，而是为后续的聚类抽象打下基础。
在实际操作中，文本块的切分可以基于多种策略，如固定长度切分、基于语义的切分等。固定长度切分简单直接，但可能无法准确捕捉语义边界；基于语义的切分则能够更准确地保留信息的完整性，但实现起来相对复杂。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的切分策略。
2. 聚类抽象：语义相关性的自动发现
接下来，RAPTOR利用机器学习聚类算法，将语义相关的“叶子”自动分组。这一步骤是RAPTOR技术的关键所在，它能够发现文档中隐藏的语义结构，将相似的信息聚集在一起。
聚类算法的选择对于RAPTOR的性能至关重要。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。每种算法都有其独特的优势和适用场景。例如，K-means算法简单高效，但需要预先指定聚类数量；层次聚类能够生成层次化的聚类结构，但计算复杂度较高；DBSCAN算法能够发现任意形状的聚类，但对参数设置敏感。在实际应用中，可以根据文档的特点和需求选择合适的聚类算法。
通过聚类抽象，RAPTOR将大量的“叶子”节点转化为少数几个具有代表性的聚类中心，这些聚类中心可以看作是该组“叶子”的摘要或概括。这一步骤不仅减少了检索时需要处理的节点数量，还提高了检索的准确性。
3. 递归向上：构建层次化的索引结构
RAPTOR的递归向上过程是其层次化索引构建的核心。在这一步骤中，RAPTOR对新生成的摘要进行聚类和总结，不断向上构建，直到到达一个能代表整个文档库最高层概念的“根节点”。
递归向上的过程可以看作是一个不断抽象和概括的过程。在每一层，RAPTOR都对下一层的节点进行聚类和总结，生成更高层次的摘要。这些摘要不仅保留了下一层节点的关键信息，还提供了更广阔的视角和更深入的理解。通过递归向上，RAPTOR构建了一个从细节到高层概念的层次化索引结构，使得检索系统能够像人脑一样，逐层理解和组织信息。
二、RAPTOR技术的优势与应用场景
1. 显著减少Token消耗，提升检索效率
RAPTOR技术通过构建层次化的索引结构，使得检索系统能够在更高的层次上进行搜索，从而减少了需要处理的节点数量和Token消耗。据实验数据显示，RAPTOR技术能够让RAG系统少用70%的Token，同时保持甚至提高检索的准确性。这一优势在处理海量文档时尤为明显，能够显著降低计算成本和金钱成本。
2. 支持复杂查询，提高检索准确性
RAPTOR技术的层次化索引结构使得检索系统能够支持更复杂的查询。用户可以通过指定查询的层次和范围，来获取更精确的结果。例如，用户可以先在高层概念上进行广泛搜索，然后再在感兴趣的子领域中进行深入搜索。这种灵活的查询方式提高了检索的准确性和用户满意度。
3. 适用于多种知识密集型应用场景
RAPTOR技术适用于多种知识密集型应用场景，如智能问答、文档检索、知识图谱构建等。在智能问答系统中，RAPTOR能够帮助系统快速定位到相关文档片段，提高回答的准确性和效率；在文档检索系统中，RAPTOR能够支持更复杂的查询和更精确的检索结果；在知识图谱构建中，RAPTOR能够发现文档中的语义关系，为知识图谱的构建提供有力支持。
三、RAPTOR技术的实现与优化策略
1. 选择合适的文本切分策略
文本切分是RAPTOR技术的第一步，其切分策略的选择直接影响到后续聚类抽象的效果。在实际应用中，可以根据文档的特点和需求选择合适的切分策略。例如，对于长文档，可以采用基于语义的切分策略，以保留信息的完整性；对于短文档或片段，可以采用固定长度切分策略，以简化处理流程。
2. 优化聚类算法参数
聚类算法是RAPTOR技术的核心组件之一，其参数设置直接影响到聚类的效果和检索的准确性。在实际应用中，可以通过实验和调优来选择合适的聚类算法和参数设置。例如，可以尝试不同的聚类数量、距离度量方式等参数设置，以找到最优的聚类效果。
3. 结合其他技术提升性能
RAPTOR技术可以与其他技术相结合，以进一步提升检索性能。例如，可以将RAPTOR技术与向量检索技术相结合，利用向量检索的高效性和RAPTOR的层次化索引结构，实现更快速、更准确的检索；还可以将RAPTOR技术与自然语言处理技术相结合，利用自然语言处理技术对查询进行预处理和优化，提高查询的准确性和效率。
递归抽象检索（RAPTOR）技术通过构建层次化的索引结构，为RAG系统提供了一种高效、准确的检索方式。它不仅能够显著减少Token消耗、提升检索效率，还能够支持复杂查询、提高检索准确性。在实际应用中，可以通过选择合适的文本切分策略、优化聚类算法参数以及结合其他技术等方式来进一步提升RAPTOR的性能。随着知识密集型应用的不断发展，RAPTOR技术将在未来发挥更加重要的作用。