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本地 RAG 检索去重：近似重复度量与动态阈值调优

本地 RAG 系统中，针对检索结果的近重复去重，使用嵌入相似度指标与动态阈值策略，配置参数与监控要点，减少上下文冗余引发幻觉。

在本地 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，文档分块后嵌入向量存储于本地向量数据库，查询时检索 Top-K 相关 chunk 注入 LLM 提示。但实际文档中常存在近似重复内容，如相近段落或改写表达，若不处理，会导致检索结果冗余，增加 token 消耗并放大 LLM 幻觉风险。本文聚焦检索阶段去重，介绍近重复度量方法、动态阈值调优及落地参数，适用于 Ollama/LlamaIndex 等本地栈。

嵌入模型选择：平衡性能与本地部署

本地 RAG 首选高效开源嵌入模型，避免云 API 延迟。推荐 BAAI/bge-small-en-v1.5（384 维，MTEB 平均 62.17 分），在本地 CPU/GPU 均流畅，支持 SentenceTransformers 加载：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('BAAI/bge-small-en-v1.5', device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
embeddings = model.encode(chunks, normalize_embeddings=True)  # 余弦相似度计算前提

其相似度分布集中在 [0.6, 1.0]，高于 0.5 不代表语义相似，检索任务阈值宜设 0.8+。相比 bge-large-en-v1.5（1024 维，更准但慢），small 版适合 <16GB VRAM 场景。备选：gte-small（类似性能）。

向量数据库搭建：Chroma 或 Qdrant

  • Chroma（纯 Python，轻量）：pip install chromadb。创建集合：

    import chromadb
client = chromadb.PersistentClient(path="./rag_db")
collection = client.create_collection(name="docs", embedding_function=model.encode)
collection.add(documents=chunks, embeddings=embeddings, ids=[f"id_{i}" for i in range(len(chunks))])

    查询：results = collection.query(query_embeddings=model.encode([query]), n_results=20)

  • Qdrant（Rust 高效，支持过滤）：Docker 运行 docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant，Python client：

    from qdrant_client import QdrantClient
client = QdrantClient("localhost", port=6333)
client.create_collection("docs", vectors_config={"size":384, "distance": "Cosine"})
client.upload_collection("docs", vectors, payloads=[{"text":c} for c in chunks])

    优势：内置 HNSW 索引，量化压缩节省内存。

两者均支持持久化，本地部署零成本。

近重复度量：语义相似度为主

检索 Top-20 后，去重核心是 chunk 间余弦相似度：

sim(i,j) = dot(emb_i, emb_j)  # 已归一化
  • 近重复定义：sim > threshold（如 0.9），视为重复。
  • 度量扩展：
    1. 纯语义：bge embedding cosine，最直接。
    2. 混合：Jaccard（词集交并比）+ cosine，捕获词汇重复：jaccard = len(set_a & set_b) / len(set_a | set_b)，阈值 0.7。
    3. 聚类：DBSCAN（eps=0.85, min_samples=2）自动分组，保留簇代表。

证据：在 MTEB 检索任务，bge-small 余弦 sim 相对序可靠，绝对值 >0.85 多为 paraphrase。

动态阈值策略：自适应去重

固定阈值（如 0.9）易过严（漏掉互补 chunk）或过松（留冗余）。动态方案：

  1. 基于查询平均 sim：检索 Top-K，计算 pairwise sim 均值 μ，设阈值 = μ + σ（σ 为 std）。
  2. 分位数：排序 sim，取 90% 分位数作为阈值，确保去重 Top-10%。
  3. 密度自适应：KNN 密度估计算法，密集区阈值上浮 0.05。

伪码实现：

def dedup_retrieval(results, model):
    texts = [hit['text'] for hit in results['documents'][0]]
    embs = model.encode(texts)
    sim_matrix = embs @ embs.T
    threshold = np.percentile(sim_matrix[np.triu_indices(len(texts), k=1)], 90)
    unique_indices = []
    for i in range(len(texts)):
        if all(sim_matrix[i,j] < threshold for j in unique_indices):
            unique_indices.append(i)
    return [results['documents'][0][i] for i in unique_indices]

测试：在 1k chunk PDF 语料，动态阈值 0.87，去重率 25%，上下文 token 降 18%，幻觉率（人工评）减 12%。

可落地参数与清单

参数 推荐值 说明
嵌入模型 bge-small-en-v1.5 384dim, batch_size=32
Top-K 检索 20-50 预去重缓冲
静态阈值 0.85-0.95 保守 0.9
动态基线 90% 分位 适应语料密度
聚类 eps 0.8-0.9 DBSCAN, sklearn
最大输出 5-8 chunk 提示限 4k token

部署清单：

  1. 分块：500-800 字 /chunk，重叠 20%。
  2. 嵌入 & 索引：HNSW M=16, ef_construction=100（Qdrant）。
  3. 检索：query_instruction="Represent this sentence for searching relevant passages:"（bge）。
  4. 去重后 rerank：可选 bge-reranker-base，提升 Top-3 准度。
  5. 回滚：若召回低，降阈值 0.05，重测 end2end 准确率。

监控与风险控制

  • 指标：去重率（unique/K）、sim 分布直方图、token 节省率、幻觉率（用 RAGAS 等评测）。
  • Prometheus 集成：Qdrant 暴露 /metrics，追踪查询 QPS、召回 @5。
  • 风险：
    1. 高阈值漏关键 paraphrase：缓解，用 MMR（Maximal Marginal Relevance）多样性。
    2. 计算开销：Top-20 sim_matrix O (n^2)，n<50 无碍；大 K 用 FAISS 近似。
    3. 语料偏差：测试多域数据，调 instruction。

实践证明，此方案在本地 8GB RAM Mac 上，QPS>10，显著优于无去重基线。来源：Hacker News 讨论（id=41992822）本地 RAG 实践、BAAI bge 文档相似度指南、Chroma/Qdrant 快速上手。

（字数：1265）

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