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【RAG】indexing 中的 Hierarchical Indexing（分层索引）

news 来源：原创 2025/8/10 12:48:53

Hierarchical Indexing（分层索引）

关键词解析：

Splits (分割): 原始文档被分割成较小的块。
Cluster (聚类): 将语义上相似的文档块分组在一起。
Summaries (摘要): 为每个聚类或更高层次的节点生成摘要。
RAPTOR (Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval): 一种构建文档摘要树的框架，通过递归地对文档块进行聚类和摘要，形成一个多层次的索引结构。
Tree of document summarization at various abstraction levels (在不同抽象级别的文档摘要树): 指的是通过分层聚类和摘要构建的索引结构，顶层是整个文档的粗略摘要，底层是更细粒度的文档块。

技术讲解与实现方式：

Hierarchical Indexing 的核心思想是通过构建一个多层次的索引结构，实现从粗到细的检索。当用户查询时，可以先在高层级的摘要上进行快速匹配，缩小搜索范围，然后再在低层级的更细粒度的块中进行精确匹配，从而提高检索效率和准确性。

实现方式通常包括：

文档分割: 将原始文档分割成较小的块。
聚类: 使用聚类算法（例如，k-means、层次聚类）将语义上相似的文档块分组在一起。可以使用块的向量嵌入作为聚类的依据。
摘要生成: 为每个聚类生成一个或多个摘要，概括该聚类中包含的主要信息。
构建层次结构: 可以递归地对聚类进行聚类和摘要，形成一个树状结构，其中每个节点都包含其子节点的摘要。
检索: 在检索时，首先在顶层的摘要上进行匹配。如果匹配到相关的节点，则可以向下探索其子节点，直到找到最相关的文档块。

举例说明：

对于一本关于“人工智能”的教科书：

我们首先将其分割成段落。
然后，我们将语义上相关的段落聚类在一起，例如，关于“机器学习基础”的段落会形成一个聚类，关于“深度学习”的段落会形成另一个聚类。
为每个聚类生成一个摘要，例如，“机器学习基础聚类包含监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念和算法。”
我们可以继续对这些聚类进行更高层次的聚类和摘要，例如，将“机器学习基础”和“深度学习”聚类合并为“人工智能的核心技术”聚类，并生成相应的摘要。

当用户查询“什么是卷积神经网络？”时，系统可能会先在顶层的摘要中找到“人工智能的核心技术”相关的节点，然后向下探索到“深度学习”聚类，最终在“深度学习”聚类下的具体段落中找到关于卷积神经网络的详细解释。

改进点

Hierarchical Indexing（分层索引）的核心思想已经在前文中清晰阐述，但在实际实现时，可以通过优化 聚类策略、摘要生成方法 和 检索机制 来进一步提升效果。以下详细展开这三个改进点：

（1）聚类优化：层数、粒度与动态调整

聚类是分层索引的关键步骤，影响最终索引结构的质量和检索效率。优化方向包括：

① 聚类层数（Depth of Hierarchy）

浅层索引（2-3层）：适用于较短文档或领域聚焦的数据（如新闻文章），检索速度快但可能丢失细节。
深层索引（4+层）：适用于书籍、学术论文等长文档，支持更细粒度的检索，但计算成本高。
平衡策略：动态调整层数，例如：
- 基于文档长度自动决定层数（如每层最少包含 N 个块）。
- 使用 轮廓系数（Silhouette Score） 评估聚类质量，决定是否继续分裂。

② 聚类粒度（Granularity）

固定簇数（如K-means）：简单但可能不适应不同语义密度的数据。
动态阈值（如层次聚类 + 相似度阈值）：更灵活，例如：
- 设定 cosine similarity > 0.8 的块才归为一类。
- 使用 DBSCAN（基于密度聚类）自动识别簇数。
混合策略：高层粗粒度（固定簇数），底层细粒度（动态调整）。

③ 聚类特征优化

嵌入选择：对比不同嵌入模型（如BERT、GPT、SPECTER）对聚类效果的影响。
降维处理：对高维嵌入（如768维）使用PCA或UMAP降维，提升聚类效率。
领域适应：在特定领域数据上微调嵌入模型（如生物医学BERT），提升语义相似度计算的准确性。

（2）摘要方法：抽取式 vs. 生成式

摘要的质量直接影响高层检索的准确性，需根据场景选择方法：

① 抽取式摘要（Extractive Summarization）

方法：直接从原文选取关键句（如TF-IDF、TextRank、BERTScore）。
优点：
- 保留原文信息，避免幻觉（Hallucination）。
- 计算成本低，适合实时检索。
缺点：
- 依赖原文表述，可能冗余或不连贯。
适用场景：
- 法律文档、技术手册等需要严格准确性的场景。

② 生成式摘要（Abstractive Summarization）

方法：使用LLM（如GPT、T5）重写内容生成概括性语句。
优点：
- 更简洁、流畅，适合高层抽象。
缺点：
- 可能引入错误信息（如虚构细节）。
- 计算成本高，需缓存摘要。
适用场景：
- 通用知识库、新闻摘要等需要自然语言概括的场景。

③ 混合摘要策略

高层节点用生成式（提供概括性描述），底层节点用抽取式（保留细节）。
检索时结合两种摘要：例如用生成式摘要快速匹配，再用抽取式摘要验证相关性。

（3）检索扩展：稀疏 + 稠密混合检索

传统分层索引仅依赖语义相似度，但结合 稀疏检索 和 稠密检索 可进一步提升效果：

① 稀疏检索（Sparse Retrieval）

代表方法：BM25、TF-IDF。
优点：
- 对关键词匹配高效（如术语、名称、日期）。
缺点：
- 无法处理语义相似性（如“CV” vs. “计算机视觉”）。

② 稠密检索（Dense Retrieval）

代表方法：基于嵌入的检索（如DPR、ANCE）。
优点：
- 捕捉语义相似性，适合复杂查询。
缺点：
- 对稀有术语或精确匹配较差。

③ 混合检索策略

Hybrid Retrieval：结合BM25（稀疏）和向量检索（稠密），例如：
- RRF（Reciprocal Rank Fusion）：合并两种检索结果的排名。
- ColBERT：使用稀疏-稠密交互式检索。
在分层索引中的应用：
- 顶层检索：先用BM25快速筛选可能相关的聚类。
- 底层检索：在匹配的聚类内使用稠密检索细化结果。

总结

改进点	优化策略	适用场景
聚类优化	动态层数、混合粒度（固定+动态）、嵌入优化	长文档、多领域数据
摘要方法	高层生成式 + 底层抽取式，或混合摘要	平衡准确性与流畅性
检索扩展	BM25（稀疏） + 向量检索（稠密），RRF融合	兼顾关键词匹配和语义搜索

这些改进点并非必需，但能显著提升 RAPTOR 或类似分层索引系统的效果，尤其是在复杂、大规模文档集上的表现。