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企业年报问答RAG挑战赛冠军方案：从零到SotA，一战封神

news 来源：原创 2025/9/13 4:44:20

RAG挑战赛是什么？

任务是基于企业年报构建问答系统。比赛日的流程简而言之：

  1. 解析阶段：获得100份随机企业的年报（PDF格式，每份最多1000页），限时2.5小时完成解析并构建数据库。
  2. 问答阶段：系统需在最短时间内回答100道根据模板生成的随机问题。

所有问题必须有明确答案类型，例如：

  • 是/非题；
  • 公司名称（或多选情况）；
  • 管理层职位、新产品名称；
  • 数值指标：营收、门店数量等。

每个答案必须附带证据页码，确保系统真实检索而非杜撰。

冠军系统架构：

伊利亚·莱斯揭秘了他构建最佳RAG系统并在企业RAG挑战赛中夺冠的独门秘籍。他包揽了所有奖项类别和SotA排行榜的双料冠军。源代码。
ilya-20250325101541.png

除了基础流程，获胜方案还包含两个路由器和LLM重排序模块

完整问答示例可查看这里。

接下来将详细拆解系统构建的每一步，包括踩过的坑和发现的最佳实践。

RAG极速入门

RAG（检索增强生成）通过将大语言模型（LLM）与任意规模的知识库结合，扩展了LLM的能力边界。

基础RAG系统开发流程：

  1. 解析：将原始文档转换为文本并清洗噪声。
  2. 入库：构建并填充知识库。
  3. 检索：根据查询定位相关数据，通常采用向量数据库的语义搜索。
  4. 生成：用检索结果增强用户提问，通过LLM生成最终答案。

1. 解析：与PDF的搏斗

将PDF转为纯文本是个充满陷阱的战场：

  • 保留表格结构
  • 维护标题/列表等关键格式
  • 识别多栏文本
  • 处理图表/图像/公式/页眉页脚等

遇到的奇葩PDF问题（未解决版）：

  • 90度旋转的表格：解析后变成天书
    ilya-20250325101714.png
  • 图文混合的图表：文字层和图片层打架
  • 字体编码陷阱：肉眼可见但复制即乱码
    ilya-20250325102000.png

趣味发现：部分乱码实为凯撒密码，每个单词的ASCII位移量不同。这是防抄袭还是转换事故？至今成谜。

解析器选型

测试了二十余种解析器后，IBM开发的Docling脱颖而出。但仍需魔改源码：

  • 新增JSON元数据输出
  • 支持MD/HTML格式表格转换
  • 通过GPU加速（租用4090显卡云服务器，每小时0.7美元）

最终40分钟解析15万页，速度碾压其他选手。

2. 入库：知识库的诞生

分块策略

  • 原始方案：整页作为块（约2000词）
  • 优化方案：300词分块+50词重叠（语义相关性提升30%）
  • 每个块记录元数据：ID+父页码

向量化

  • 数据库：100个独立FAISS库（每企业对应一个）
  • 索引类型：IndexFlatIP（暴力搜索保证精度）
  • 嵌入模型：text-embedding-3-large

3. 检索：寻找圣杯的旅程

混合搜索（弃用）

向量搜索+BM25关键词搜索的合体技，但效果不如预期。

重排序三选一

  1. 交叉编码器：精度高但速度慢（Jina Reranker表现佳）
  2. LLM重排序：GPT-4o-mini打分，性价比之王
    • 提示词模板：点击查看
  3. 父页面检索：先定位相关块，再返回整页内容

最终方案组合拳：

  1. 向量搜索Top30块
  2. LLM重排序（权重0.7）
  3. 返回Top10完整页面

4. 生成：提示词的艺术

路由策略

  • 企业路由：用正则匹配问题中的公司名，秒级定位对应数据库
  • 问题类型路由：根据答案类型（数值/布尔/列表等）动态选择提示词模板

复合问题处理

示例问题：“苹果和微软谁的营收更高？”

  1. 拆解为：“苹果的营收？”+“微软的营收？”
  2. 分别检索后比较

思维链（CoT）的精髓

通过结构化输出强制LLM分步推理：

class AnswerSchema(BaseModel):step_by_step_analysis: str  # 详细推理过程reasoning_summary: str      # 结论摘要relevant_pages: List[int]   # 证据页码final_answer: Union[str, int, float]  # 严格格式化答案

提示词打磨心法

  • 为每种问题类型定制指令（例如数值必须去除货币符号）
  • 包含单样本示例（示范完美回答格式）
  • 通过200+次迭代优化措辞

5. 性能与意外发现

速度

  • 全量100问仅需2分钟（利用OpenAI的TPM限速阈值）
  • 批处理25问/请求

反直觉结论

  • 表格序列化：虽酷炫但降低效果（干净表格无需额外处理）
  • 小模型潜力：Llama 8B击败80%参赛者

6. 终极秘籍

冠军系统的魔法不在某个"银弹"，而在于：

  1. 深度理解问题：手动标注验证集200+问题
  2. 模块化设计：每个组件可单独调参测试
  3. 细节偏执：从PDF解析到提示词标点皆有规范

伊利亚开放了完整源码

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