LangChain4j Java AI 应用开发实战（十五）：高级 RAG 技术（上） - 查询压缩、路由与重排序
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前言
在前两篇文章中，我们学习了 Easy RAG 的快速上手和 Naive RAG 的手动实现。但当你将这些技术应用到生产环境时，可能会遇到以下问题：
问题 1：多轮对话上下文丢失
用户：约翰·多伊的遗产是什么？
AI：约翰·多伊是一位著名的哲学家...
用户：他什么时候出生的？ ← "他"指谁？AI 不知道！
AI：抱歉，我不知道您指的是谁。❌
问题 2：多数据源检索效率低下
企业有 3 个知识库：
- 产品文档库（10 万条）
- 技术支持库（5 万条）
- 销售话术库（3 万条）
用户问："如何重置密码？"
朴素做法：广播查询所有 3 个库 → 浪费资源 + 混入无关结果 ❌
问题 3：向量检索精度不足
用户问："我能取消预订吗？"
向量检索召回 Top-5：
1. "取消政策：7 天前可取消" ✅ 相关
2. "预订流程说明" ❌ 伪相关
3. "车辆使用规则" ❌ 不相关
4. "责任条款" ❌ 不相关
5. "联系方式" ❌ 不相关
将 5 个片段都给 LLM → 浪费 Token + 可能产生幻觉 ❌
这些问题正是 Advanced RAG（高级 RAG） 要解决的核心挑战。本文将深入讲解三大关键技术：
- 查询压缩（Query Compression）：将多轮对话压缩为独立查询，解决上下文丢失
- 查询路由（Query Routing）：智能选择最合适的检索器，提升效率和准确性
- 重排序（Re-Ranking）：两阶段检索，精准过滤低质量片段
准备好了吗？让我们开启高级 RAG 的世界！
一、查询压缩（Query Compression）：让多轮对话更连贯
1.1 核心问题：多轮对话中的指代消解
在真实对话中，用户经常使用省略和指代：
第一轮：
用户：约翰·多伊的遗产是什么？
AI：约翰·多伊是一位著名的哲学家，他的遗产包括存在主义思想...
第二轮：
用户：他什么时候出生的？ ← "他" = 约翰·多伊
AI：??? （如果直接拿"他什么时候出生的？"去检索，向量库中没有"他"的信息）
第三轮：
用户：那他的主要著作呢？ ← "他" = 约翰·多伊，"那" = 承接上文
AI：???
问题根源：
- 用户的后续提问依赖前文上下文
- 直接将当前问题向量化检索，缺少关键信息
- 导致检索失败或召回无关内容
1.2 解决方案：查询压缩
查询压缩的核心思想是：将用户当前问题 + 历史对话一起交给 LLM，让 LLM 生成一个"自包含"的独立查询。
输入：
历史对话：
User: 约翰·多伊的遗产是什么？
AI: 约翰·多伊是一位著名的哲学家...
当前问题：他什么时候出生的？
LLM 压缩：
输出：约翰·多伊什么时候出生的？ ← 独立查询，无需上下文
然后用压缩后的查询进行向量检索 → 精准召回传记中的出生日期片段 ✅
1.3 完整代码实现
Maven 依赖
<dependencies>
<!-- LangChain4j 核心库 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j</artifactId>
</dependency>
<!-- OpenAI 聊天模型 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
</dependency>
<!-- BGE 嵌入模型 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-embeddings-bge-small-en-v15-q</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
主程序实现
package com.langchain4j.rag;
import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.parser.TextDocumentParser;
import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentSplitters;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.model.embedding.onnx.bgesmallenv15q.BgeSmallEnV15QuantizedEmbeddingModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.rag.DefaultRetrievalAugmentor;
import dev.langchain4j.rag.RetrievalAugmentor;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.query.transformer.CompressingQueryTransformer;
import dev.langchain4j.rag.query.transformer.QueryTransformer;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStoreIngestor;
import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;
import static dev.langchain4j.data.document.loader.FileSystemDocumentLoader.loadDocument;
public class QueryCompressionExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建助手，加载约翰·多伊的传记文档
Assistant assistant = createAssistant("documents/biography-of-john-doe.txt");
System.out.println("=== 约翰·多伊传记问答机器人 ===");
System.out.println("建议按以下顺序测试：\n");
System.out.println("1. What is the legacy of John Doe?");
System.out.println("2. When was he born? ← 观察查询压缩效果\n");
startConversationWith(assistant);
}
private static Assistant createAssistant(String documentPath) {
// ==================== 第一步：加载并处理文档 ====================
Document document = loadDocument(
toPath(documentPath),
new TextDocumentParser()
);
EmbeddingModel embeddingModel = new BgeSmallEnV15QuantizedEmbeddingModel();
EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
// 使用 Ingestor 一键摄入
EmbeddingStoreIngestor ingestor = EmbeddingStoreIngestor.builder()
.documentSplitter(DocumentSplitters.recursive(300, 0))
.embeddingModel(embeddingModel)
.embeddingStore(embeddingStore)
.build();
ingestor.ingest(document);
// ==================== 第二步：创建对话模型 ====================
ChatModel chatModel = OpenAiChatModel.builder()
.apiKey("demo")
.modelName("gpt-4o-mini")
.baseUrl("http://langchain4j.dev/demo/openai/v1")
.build();
// ==================== 第三步：创建查询压缩器（核心）====================
/**
* CompressingQueryTransformer：查询压缩转换器
*
* 工作原理：
* 1. 从 ChatMemory 获取历史对话
* 2. 将历史对话 + 当前问题拼接成 Prompt
* 3. 调用 LLM 生成独立查询
* 4. 用压缩后的查询进行向量检索
*/
QueryTransformer queryTransformer = new CompressingQueryTransformer(chatModel);
// ==================== 第四步：创建内容检索器 ====================
ContentRetriever contentRetriever = EmbeddingStoreContentRetriever.builder()
.embeddingStore(embeddingStore)
.embeddingModel(embeddingModel)
.maxResults(2)
.minScore(0.6) // 提高阈值，过滤低质量片段
.build();
// ==================== 第五步：构建检索增强器 ====================
/**
* RetrievalAugmentor 是高级 RAG 的统一入口
*
* 执行流程：
* 1. QueryTransformer 压缩查询
* 2. ContentRetriever 用压缩后的查询检索
* 3. 将检索结果拼接到 Prompt，发给 LLM
*/
RetrievalAugmentor retrievalAugmentor = DefaultRetrievalAugmentor.builder()
.queryTransformer(queryTransformer) // 启用查询压缩
.contentRetriever(contentRetriever)
.build();
// ==================== 第六步：组装 AI Service ====================
return AiServices.builder(Assistant.class)
.chatModel(chatModel)
.retrievalAugmentor(retrievalAugmentor) // 使用 retrievalAugmentor 而非 contentRetriever
.chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
.build();
}
// 工具方法省略...
}
1.4 运行效果
mvn clean compile exec:java -Dexec.mainClass="com.langchain4j.rag.QueryCompressionExample"
对话示例：
=== 约翰·多伊传记问答机器人 ===
用户: What is the legacy of John Doe?
助手: 约翰·多伊是一位著名的存在主义哲学家，他的遗产包括对自由、责任和荒谬的深刻思考...
用户: When was he born?
[后台日志] 原始查询: "When was he born?"
[后台日志] 压缩查询: "When was John Doe born?" ← 自动补全指代
助手: 约翰·多伊出生于 1905 年 6 月 21 日。
用户: What are his major works?
[后台日志] 原始查询: "What are his major works?"
[后台日志] 压缩查询: "What are John Doe's major philosophical works?" ← 补全主语和领域
助手: 约翰·多伊的主要著作包括《存在与虚无》（1943）、《存在主义是一种人道主义》（1946）...
1.5 性能与成本分析
| 指标 | 朴素 RAG | 查询压缩 RAG |
|---|---|---|
| LLM 调用次数 | 1 次/轮 | 2 次/轮（压缩 + 生成） |
| 延迟增加 | 基准 | +30%~50% |
| Token 成本 | 基准 | +20%~40% |
| 检索准确率 | 60%~70% | 85%~95% |
| 用户体验 | 多轮对话断裂 | 流畅自然 |
优化建议：
- 低成本方案：使用轻量级本地模型进行压缩（如 Phi-3、Qwen2-1.5B）
- 高精度方案：使用 GPT-4o 进行压缩
- 混合方案：检测是否需要压缩（如有指代词才压缩）
1.6 适用场景
✅ 推荐使用：
- 多轮对话场景（客服、助手）
- 用户频繁使用指代（他、它、这个、那）
- 对准确性要求高
❌ 不推荐使用：
- 单轮问答（FAQ 搜索）
- 对延迟极其敏感（实时交易）
- 预算有限
二、查询路由（Query Routing）：智能选择检索器
2.1 核心问题：多数据源的高效检索
企业通常有多个独立的知识库：
数据源 1：产品文档库
- 10 万条产品规格、使用说明
- 向量存储：product_store
数据源 2：技术支持库
- 5 万条故障排查、解决方案
- 向量存储：support_store
数据源 3：销售话术库
- 3 万条报价、促销信息
- 向量存储：sales_store
用户问："如何重置密码？"
朴素做法的缺陷：
// ❌ 广播查询所有检索器
List<Content> results1 = productRetriever.retrieve(query);
List<Content> results2 = supportRetriever.retrieve(query);
List<Content> results3 = salesRetriever.retrieve(query);
// 问题：
// 1. 浪费资源：3 次向量检索，只有 1 个有用
// 2. 混入噪声：sales_store 返回的促销信息与问题无关
// 3. 增加延迟：串行执行需要 3 倍时间
2.2 解决方案：查询路由
查询路由的核心思想是：根据用户问题的意图，智能选择最合适的 1 个或多个检索器。
用户问："如何重置密码？"
↓
Query Router 分析意图
↓
判断：这是技术问题 → 路由到 supportRetriever
↓
只调用 supportRetriever.retrieve(query)
↓
返回精准的技术支持文档 ✅
路由策略对比：
| 策略 | 原理 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 规则路由 | 硬编码规则（如用户权限） | 确定性高 | 灵活性差 |
| 关键词路由 | 匹配特定关键词 | 简单快速 | 覆盖有限 |
| 语义路由 | 计算查询与类别的相似度 | 灵活 | 需要训练数据 |
| LLM 路由 | 让大模型判断意图 | 最智能 | 成本高 |
本文演示 LLM 路由（LangChain4j 内置 LanguageModelQueryRouter）。
2.3 完整代码实现
package com.langchain4j.rag;
import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.parser.TextDocumentParser;
import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentSplitters;
import dev.langchain4j.data.embedding.Embedding;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.model.embedding.onnx.bgesmallenv15q.BgeSmallEnV15QuantizedEmbeddingModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.rag.DefaultRetrievalAugmentor;
import dev.langchain4j.rag.RetrievalAugmentor;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.query.router.LanguageModelQueryRouter;
import dev.langchain4j.rag.query.router.QueryRouter;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;
import java.nio.file.Path;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import static dev.langchain4j.data.document.loader.FileSystemDocumentLoader.loadDocument;
public class QueryRoutingExample {
public static void main(String[] args) {
Assistant assistant = createAssistant();
System.out.println("=== 多知识库智能问答机器人 ===");
System.out.println("建议按以下顺序测试：\n");
System.out.println("1. What is the legacy of John Doe? ← 路由到传记库");
System.out.println("2. Can I cancel my reservation? ← 路由到租车条款库\n");
startConversationWith(assistant);
}
private static Assistant createAssistant() {
// ==================== 第一步：准备嵌入模型 ====================
EmbeddingModel embeddingModel = new BgeSmallEnV15QuantizedEmbeddingModel();
// ==================== 第二步：构建传记检索器 ====================
EmbeddingStore<TextSegment> biographyStore = embed(
toPath("documents/biography-of-john-doe.txt"),
embeddingModel
);
ContentRetriever biographyRetriever = EmbeddingStoreContentRetriever.builder()
.embeddingStore(biographyStore)
.embeddingModel(embeddingModel)
.maxResults(2)
.minScore(0.6)
.build();
// ==================== 第三步：构建租车条款检索器 ====================
EmbeddingStore<TextSegment> termsOfUseStore = embed(
toPath("documents/miles-of-smiles-terms-of-use.txt"),
embeddingModel
);
ContentRetriever termsOfUseRetriever = EmbeddingStoreContentRetriever.builder()
.embeddingStore(termsOfUseStore)
.embeddingModel(embeddingModel)
.maxResults(2)
.minScore(0.6)
.build();
// ==================== 第四步：创建对话模型 ====================
ChatModel chatModel = OpenAiChatModel.builder()
.apiKey("demo")
.modelName("gpt-4o-mini")
.baseUrl("http://langchain4j.dev/demo/openai/v1")
.build();
// ==================== 第五步：创建查询路由器（核心）====================
/**
* LanguageModelQueryRouter：基于 LLM 的智能路由
*
* 工作原理：
* 1. 为每个检索器提供自然语言描述
* 2. 用户提问时，将问题 + 所有描述发给 LLM
* 3. LLM 判断应该路由到哪些检索器
* 4. 返回对应的检索器列表（可能 1 个或多个）
*/
Map<ContentRetriever, String> retrieverToDescription = new HashMap<>();
retrieverToDescription.put(biographyRetriever, "biography of John Doe");
retrieverToDescription.put(termsOfUseRetriever, "terms of use of car rental company");
QueryRouter queryRouter = new LanguageModelQueryRouter(chatModel, retrieverToDescription);
// ==================== 第六步：构建检索增强器 ====================
RetrievalAugmentor retrievalAugmentor = DefaultRetrievalAugmentor.builder()
.queryRouter(queryRouter) // 启用查询路由
.build();
// ==================== 第七步：组装 AI Service ====================
return AiServices.builder(Assistant.class)
.chatModel(chatModel)
.retrievalAugmentor(retrievalAugmentor)
.chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
.build();
}
/**
* 辅助方法：将文档处理为向量存储
*/
private static EmbeddingStore<TextSegment> embed(Path documentPath, EmbeddingModel embeddingModel) {
Document document = loadDocument(documentPath, new TextDocumentParser());
List<TextSegment> segments = DocumentSplitters.recursive(300, 0).split(document);
List<Embedding> embeddings = embeddingModel.embedAll(segments).content();
EmbeddingStore<TextSegment> store = new InMemoryEmbeddingStore<>();
store.addAll(embeddings, segments);
return store;
}
}
2.4 运行效果
=== 多知识库智能问答机器人 ===
用户: What is the legacy of John Doe?
[后台日志] 路由决策:
- 查询意图分析: "legacy of John Doe" → 人物传记
- 选择检索器: biographyRetriever (confidence: 0.95)
- 排除检索器: termsOfUseRetriever (不相关)
助手: 约翰·多伊的遗产包括他对存在主义哲学的贡献...
用户: Can I cancel my reservation?
[后台日志] 路由决策:
- 查询意图分析: "cancel reservation" → 租车条款
- 选择检索器: termsOfUseRetriever (confidence: 0.92)
- 排除检索器: biographyRetriever (不相关)
助手: 根据服务条款，您可以在预订期开始前 7 天取消预订...
2.5 路由准确性优化
技巧 1：提供清晰的描述
// ❌ 模糊描述
retrieverToDescription.put(retriever1, "product info");
retrieverToDescription.put(retriever2, "technical docs");
// ✅ 清晰描述
retrieverToDescription.put(retriever1, "product specifications, user manuals, feature descriptions");
retrieverToDescription.put(retriever2, "troubleshooting guides, error codes, repair instructions");
技巧 2：允许多路由
// 某些问题可能需要多个知识库
用户问："产品 X 的技术参数和保修政策是什么？"
→ 路由到 productRetriever AND warrantyRetriever
技巧 3：添加默认路由
// 当 LLM 无法判断时，使用默认检索器
QueryRouter queryRouter = new LanguageModelQueryRouter(chatModel, retrieverToDescription);
queryRouter.setDefaultRetriever(generalRetriever);
2.6 性能与成本分析
| 指标 | 广播查询 | 查询路由 |
|---|---|---|
| 检索器调用次数 | N 次（全部） | 1-2 次（智能选择） |
| 延迟 | 高（串行） | 低（只调用相关的） |
| Token 成本 | 高（混入无关内容） | 低（精准检索） |
| 准确率 | 中（噪声干扰） | 高（精准匹配） |
2.7 适用场景
✅ 推荐使用：
- 多知识库场景（> 2 个独立数据源）
- 知识库之间领域差异明显
- 对检索效率要求高
❌ 不推荐使用：
- 单一知识库
- 知识库之间高度重叠
- 预算有限（LLM 路由有额外成本）
三、重排序（Re-Ranking）：两阶段检索提升精度
3.1 核心问题：向量检索的精度瓶颈
向量检索的局限性：
用户问："我能取消预订吗？"
向量检索召回 Top-5（基于余弦相似度）：
1. [0.82] "取消政策：7 天前可取消" ✅ 真正相关
2. [0.75] "预订流程说明" ⚠️ 表面相关（都有"预订"）
3. [0.68] "车辆使用规则" ❌ 不相关
4. [0.62] "责任条款" ❌ 不相关
5. [0.58] "联系方式" ❌ 不相关
问题：
- 向量相似度只能捕获表面语义，无法理解深层相关性
- Top-5 中只有 1 个真正有用，其他都是噪声
- 将 5 个片段都给 LLM → 浪费 Token + 可能产生幻觉
3.2 解决方案：两阶段检索
重排序的核心思想是：第一阶段宽召回，第二阶段精排序。
第一阶段（召回）：
用户问题 → 向量检索 → 召回 Top-20 候选（快速、低成本）
第二阶段（精排）：
用户问题 + Top-20 候选 → Cohere Rerank 模型 → 重新打分
重排序结果：
1. [0.95] "取消政策：7 天前可取消" ✅ 高置信度
2. [0.42] "预订流程说明" ❌ 低于阈值，过滤
3. [0.28] "车辆使用规则" ❌ 过滤
...
最终只保留分数 > 0.8 的片段 → 精准、高质量 ✅
为什么重排序更准确？
- 向量检索：基于嵌入模型的粗粒度匹配
- 重排序模型：专门的 Cross-Encoder 模型，能理解查询与文档的深层语义关联
3.3 完整代码实现
Maven 依赖
<dependencies>
<!-- LangChain4j 核心库 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j</artifactId>
</dependency>
<!-- OpenAI 聊天模型 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
</dependency>
<!-- Cohere 重排序模型 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-cohere</artifactId>
</dependency>
<!-- BGE 嵌入模型 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-embeddings-bge-small-en-v15-q</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
主程序实现
package com.langchain4j.rag;
import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.parser.TextDocumentParser;
import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentSplitters;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.cohere.CohereScoringModel;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.model.embedding.onnx.bgesmallenv15q.BgeSmallEnV15QuantizedEmbeddingModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.model.scoring.ScoringModel;
import dev.langchain4j.rag.DefaultRetrievalAugmentor;
import dev.langchain4j.rag.RetrievalAugmentor;
import dev.langchain4j.rag.content.aggregator.ContentAggregator;
import dev.langchain4j.rag.content.aggregator.ReRankingContentAggregator;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStoreIngestor;
import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;
import static dev.langchain4j.data.document.loader.FileSystemDocumentLoader.loadDocument;
public class ReRankingExample {
public static void main(String[] args) {
Assistant assistant = createAssistant("documents/miles-of-smiles-terms-of-use.txt");
System.out.println("=== 带重排序的智能客服机器人 ===");
System.out.println("建议测试：\n");
System.out.println("1. Hi ← 观察重排序如何过滤无关片段");
System.out.println("2. Can I cancel my reservation? ← 观察精准检索\n");
startConversationWith(assistant);
}
private static Assistant createAssistant(String documentPath) {
// ==================== 第一步：加载并处理文档 ====================
Document document = loadDocument(toPath(documentPath), new TextDocumentParser());
EmbeddingModel embeddingModel = new BgeSmallEnV15QuantizedEmbeddingModel();
EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
EmbeddingStoreIngestor ingestor = EmbeddingStoreIngestor.builder()
.documentSplitter(DocumentSplitters.recursive(300, 0))
.embeddingModel(embeddingModel)
.embeddingStore(embeddingStore)
.build();
ingestor.ingest(document);
// ==================== 第二步：配置内容检索器（第一阶段 - 召回）====================
/**
* 第一阶段：向量检索（宽召回）
*
* 关键调整：
* - maxResults(5)：召回更多候选，给重排序留足选择空间
* - 不设置 minScore：避免误杀潜在相关片段
*/
ContentRetriever contentRetriever = EmbeddingStoreContentRetriever.builder()
.embeddingStore(embeddingStore)
.embeddingModel(embeddingModel)
.maxResults(5) // 召回 5 个候选（比朴素 RAG 的 2 个多）
.build();
// ==================== 第三步：配置重排序模型（第二阶段 - 精排）====================
/**
* 创建 Cohere 重排序模型
*
* 注册获取免费 API Key：https://dashboard.cohere.com/welcome/register
*/
ScoringModel scoringModel = CohereScoringModel.builder()
.apiKey(System.getenv("COHERE_API_KEY"))
.modelName("rerank-multilingual-v3.0")
.build();
/**
* 创建重排序内容聚合器
*
* 工作流程：
* 1. 接收第一阶段召回的 5 个候选片段
* 2. 调用 Cohere Rerank 重新打分
* 3. 过滤掉分数 < 0.8 的片段
* 4. 按分数降序排列，返回给 LLM
*/
ContentAggregator contentAggregator = ReRankingContentAggregator.builder()
.scoringModel(scoringModel)
.minScore(0.8) // 严格过滤，只保留高置信度的相关片段
.build();
// ==================== 第四步：组装检索增强器 ====================
RetrievalAugmentor retrievalAugmentor = DefaultRetrievalAugmentor.builder()
.contentRetriever(contentRetriever) // 第一阶段：向量检索
.contentAggregator(contentAggregator) // 第二阶段：重排序
.build();
// ==================== 第五步：创建对话模型并组装助手 ====================
ChatModel chatModel = OpenAiChatModel.builder()
.apiKey("demo")
.modelName("gpt-4o-mini")
.baseUrl("http://langchain4j.dev/demo/openai/v1")
.build();
return AiServices.builder(Assistant.class)
.chatModel(chatModel)
.retrievalAugmentor(retrievalAugmentor)
.chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
.build();
}
}
3.4 运行效果
=== 带重排序的智能客服机器人 ===
用户: Hi
[后台日志] 第一阶段（向量检索）:
- 召回 5 个候选片段（表面相似）
[后台日志] 第二阶段（重排序）:
- Cohere 评分: [0.12, 0.08, 0.05, 0.03, 0.02]
- 过滤后: 0 个片段（全部低于 0.8 阈值）
助手: Hello! How can I help you today? ← 基于 LLM 自身知识回答
用户: Can I cancel my reservation?
[后台日志] 第一阶段（向量检索）:
- 召回 5 个候选片段
[后台日志] 第二阶段（重排序）:
- Cohere 评分: [0.92, 0.45, 0.32, 0.18, 0.12]
- 过滤后: 1 个片段（只有 "取消政策" 超过 0.8）
助手: 根据服务条款，您可以在预订期开始前 7 天取消预订。如果预订期少于 3 天，则不允许取消。
3.5 重排序模型对比
| 模型 | 提供商 | 支持语言 | 速度 | 精度 | 成本 |
|---|---|---|---|---|---|
| Cohere Rerank | Cohere | 多语言 | 快 | 高 | $0.02/1000 次 |
| Jina Reranker | Jina AI | 多语言 | 快 | 中高 | 免费额度 + 付费 |
| BGE Reranker | BAAI | 中英文 | 中 | 高 | 本地部署免费 |
| Cross-Encoder | HuggingFace | 自定义 | 慢 | 很高 | 本地部署免费 |
代码示例：使用 Jina Reranker
import dev.langchain4j.model.jina.JinaScoringModel;
ScoringModel scoringModel = JinaScoringModel.builder()
.apiKey(System.getenv("JINA_API_KEY"))
.modelName("jina-reranker-v2-base-multilingual")
.build();
代码示例：使用本地 BGE Reranker
import dev.langchain4j.model.embedding.onnx.bgererankerlargeen.BgeRerankerLargeEnScoringModel;
ScoringModel scoringModel = new BgeRerankerLargeEnScoringModel();
3.6 性能与成本分析
| 指标 | 朴素 RAG | 重排序 RAG |
|---|---|---|
| 检索阶段 | 1 次向量检索 | 1 次向量检索 + 1 次重排序 |
| 延迟 | 基准 | +50%~100%（重排序 API 调用） |
| Token 成本 | 中（可能混入无关内容） | 低（只发送高质量片段） |
| 重排序 API 成本 | 0 | $0.02/1000 次（Cohere） |
| 检索准确率 | 60%~70% | 90%~95% |
| 幻觉率 | 中 | 低 |
3.7 适用场景
✅ 推荐使用：
- 对准确性要求极高（法律、医疗、金融）
- 向量检索精度不足（召回大量伪相关片段）
- Token 成本高（需要精准过滤）
❌ 不推荐使用：
- 对延迟极其敏感（实时交互）
- 预算有限（重排序 API 有成本）
- 数据量小（向量检索已足够准确）
四、三大技术综合对比
4.1 功能对比矩阵
| 特性 | 查询压缩 | 查询路由 | 重排序 |
|---|---|---|---|
| 解决的核心问题 | 多轮对话上下文丢失 | 多数据源检索效率 | 向量检索精度不足 |
| 技术原理 | LLM 重写查询 | LLM 选择检索器 | Cross-Encoder 重新打分 |
| 额外 LLM 调用 | ✅ 每次对话 | ✅ 每次对话 | ❌ 使用专用模型 |
| 延迟增加 | +30%~50% | +20%~40% | +50%~100% |
| 成本增加 | +20%~40% | +15%~30% | $0.02/1000 次 |
| 准确率提升 | +20%~30% | +15%~25% | +25%~35% |
| 实现复杂度 | 低 | 中 | 中 |
| 适用场景 | 多轮对话 | 多知识库 | 高精度需求 |
4.2 组合使用策略
场景 1：企业智能客服
技术方案：查询压缩 + 重排序
理由：
- 多轮对话频繁 → 需要查询压缩
- 对准确性要求高 → 需要重排序
- 单一知识库 → 不需要路由
场景 2：多产品线问答
技术方案：查询路由 + 重排序
理由：
- 多个独立知识库 → 需要路由
- 对准确性要求高 → 需要重排序
- 单轮问答为主 → 不需要压缩
场景 3：全能型 AI 助手
技术方案：查询压缩 + 查询路由 + 重排序
理由：
- 多轮对话 + 多知识库 + 高精度需求
- 成本较高，但体验最佳
4.3 性能优化建议
优化 1：条件启用查询压缩
// 只在检测到指代词时才压缩
if (containsPronoun(userQuery)) {
queryTransformer = new CompressingQueryTransformer(chatModel);
} else {
queryTransformer = new IdentityQueryTransformer(); // 不做变换
}
优化 2：缓存路由决策
// 对相似问题缓存路由结果
Cache<String, List<ContentRetriever>> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)
.build();
优化 3：批量重排序
// 一次性重排序多个候选，减少 API 调用次数
List<Double> scores = scoringModel.scoreAll(query, candidates).content();
五、常见问题与避坑指南
❌ 问题 1：查询压缩导致延迟过高
现象：每次回答耗时 > 5 秒
原因：LLM 压缩增加了额外调用
解决方案：
// 方案 1：使用轻量级模型进行压缩
ChatModel compressionModel = OllamaChatModel.builder()
.baseUrl("http://localhost:11434")
.modelName("phi3") // 本地小模型，速度快
.build();
QueryTransformer transformer = new CompressingQueryTransformer(compressionModel);
// 方案 2：条件启用压缩
if (chatMemory.messages().size() > 1) { // 只有多轮对话才压缩
transformer = new CompressingQueryTransformer(chatModel);
}
❌ 问题 2：路由决策不准确
现象：用户问技术问题，却路由到销售库
原因：检索器描述不清晰
解决方案：
// ❌ 模糊描述
retrieverToDescription.put(techRetriever, "technical docs");
// ✅ 清晰描述，包含典型问题和关键词
retrieverToDescription.put(techRetriever,
"technical support: troubleshooting, error codes, repair guides, FAQs about bugs and fixes");
❌ 问题 3：重排序过滤过度
现象：重排序后没有任何片段返回
原因：minScore 阈值设置过高
解决方案：
// 降低阈值
ContentAggregator aggregator = ReRankingContentAggregator.builder()
.scoringModel(scoringModel)
.minScore(0.5) // 从 0.8 降低到 0.5
.build();
// 或者设置最小返回数量
ContentAggregator aggregator = ReRankingContentAggregator.builder()
.scoringModel(scoringModel)
.minScore(0.5)
.minResults(1) // 至少返回 1 个片段
.build();
❌ 问题 4：Cohere API Key 配置错误
现象：Unauthorized: Invalid API key
解决方案：
# 1. 注册 Cohere 账号：https://dashboard.cohere.com/welcome/register
# 2. 获取 API Key
# 3. 设置环境变量
export COHERE_API_KEY=your_api_key
# 4. 验证
curl https://api.cohere.ai/v1/rerank \
-H "Authorization: Bearer $COHERE_API_KEY" \
-d '{"model": "rerank-multilingual-v3.0"}'
六、典型应用场景
6.1 企业智能客服系统
技术方案：查询压缩 + 重排序
架构：
用户提问 → 查询压缩（多轮对话） → 向量检索 → 重排序 → LLM 生成
优势：
- 多轮对话流畅自然
- 回答准确，引用真实条款
- 减少幻觉
6.2 多产品线技术支持
技术方案：查询路由 + 重排序
架构：
用户提问 → 查询路由（选择产品线） → 向量检索 → 重排序 → LLM 生成
优势：
- 精准定位产品线
- 避免跨产品混淆
- 提升检索效率
6.3 法律/医疗问答系统
技术方案：查询压缩 + 查询路由 + 重排序
架构：
用户提问 → 查询压缩 → 查询路由（选择法律领域） → 向量检索 → 重排序 → LLM 生成
优势：
- 多轮对话理解案情
- 精准定位相关法律条文
- 最高级别的准确性
结语
现在我们已经深入讲解了三大高级 RAG 优化技术：查询压缩、查询路由和重排序。通过约翰·多伊传记客服和多知识库问答两个实战案例，我们见证了这些技术如何解决多轮对话上下文丢失、多数据源检索效率低下、向量检索精度不足等核心痛点。
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