结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践

一、引言：混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容，结合大语言模型（LLM）生成回答，有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而，单一的稠密向量检索（如基于Transformer的嵌入模型）在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性，而稀疏向量检索（如BM25）虽擅长精确关键词匹配，却缺乏语义理解能力。

一、引言：混合RAG技术的发展与挑战

在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容，结合大语言模型（LLM）生成回答，有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而，单一的稠密向量检索（如基于Transformer的嵌入模型）在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性，而稀疏向量检索（如BM25）虽擅长精确关键词匹配，却缺乏语义理解能力。如何融合两者优势，构建更鲁棒的检索管道，成为当前研究的热点。

本文将介绍一种基于Qdrant miniCOIL、LangGraph和SambaNova DeepSeek-R1的高级混合RAG方案。该方案通过结合稠密向量的语义理解与稀疏向量的关键词精准匹配，利用LangGraph进行流程编排，并采用SambaNova的高性能LLM实现高效回答生成，为企业级客服聊天机器人等场景提供了创新解决方案。

二、混合检索的核心：稠密与稀疏向量的协同

2.1 稠密向量与稀疏向量的本质区别

稠密向量（Dense Vectors）以固定长度的数值数组表示文本语义，每个维度对应学习到的语义特征（如“机器学习”可能对应“算法”“数据”“模型”等维度）。典型模型如GTE-Large，生成的向量维度通常为1024或更高，通过余弦相似度衡量文本语义相关性。其优势在于能捕捉上下文抽象意义，适合处理复杂语义查询，如“如何优化深度学习模型的训练效率”。但对精确关键词匹配较弱，可能遗漏包含特定术语但语义间接相关的文档。
稀疏向量（Sparse Vectors）以高维零矩阵为基础，仅非零位置对应词汇表中的术语，值为词频或重要性分数（如BM25的TF-IDF权重）。例如，查询“人工智能”时，稀疏向量仅在“人工”“智能”对应的索引位置存储非零值。其优势在于精确匹配关键词，适合处理明确术语查询（如“如何申请退款”），但无法区分多义词（如“bank”作为“银行”或“河岸”），在领域特定场景中易因语义歧义导致检索偏差。

2.2 miniCOIL：稀疏神经检索的突破

传统稀疏方法（如BM25）的核心缺陷在于将词汇视为原子单位，无法处理语义歧义。Qdrant提出的COIL（Contextualized Inverted List）尝试通过BERT生成token级32维向量，保留语义信息，但面临存储成本高（每个token需存储32维向量）和分词碎片化问题（如“unhappiness”被拆分为“un”“happiness”，破坏语义完整性）。

miniCOIL则通过轻量化设计解决了这些问题：

语义增强BM25：不替代BM25，而是为其添加语义组件。
高效存储：采用与BM25兼容的倒排索引，仅存储非零token的低维向量（默认32维），大幅降低存储开销。
领域适应性：通过预训练模型学习领域特定语义，在客服、医疗等专业场景中显著提升检索准确性。

三、技术栈搭建：从数据到问答的全流程实现

3.1 环境配置与依赖安装

本方案基于Python生态，需安装以下核心库：

Qdrant Client：用于操作Qdrant向量数据库，支持混合向量检索。
LangGraph：流程编排框架，定义检索-生成 pipeline 的状态转移逻辑。
FastEmbed：提供稠密与稀疏嵌入模型的统一接口，支持GTE-Large和miniCOIL。
LangChain-Sambanova：集成SambaNova的LLM接口，调用DeepSeek-R1模型。
Opik：LLM评估平台，用于追踪和优化RAG系统性能。

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!pip install qdrant-client langgraph fastembed langchain-sambanova opik

3.2 数据加载与分块处理

以企业FAQ为例，通过WebBaseLoader加载网页内容（如Google搜索控制台的FAQ文档），并使用RecursiveCharacterTextSplitter将长文本切分为1000字左右的块，确保每个块包含完整语义单元：

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from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

loader = WebBaseLoader("https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/faqpage")
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

3.3 混合嵌入生成：稠密与稀疏向量的双轨构建

稠密向量：使用thenlper/gte-large模型生成1024维语义向量，捕捉文本深层含义：

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from fastembed import TextEmbedding
dense_model = TextEmbedding("thenlper/gte-large")
dense_embeddings = [dense_model.embed(chunk.page_content) for chunk in chunks]

稀疏向量：通过Qdrant/minicoil-v1生成miniCOIL嵌入，保留关键词及其语义向量：

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from fastembed import SparseTextEmbedding
minicoil_model = SparseTextEmbedding("Qdrant/minicoil-v1")
minicoil_embeddings = [minicoil_model.embed(chunk.page_content) for chunk in chunks]

3.4 Qdrant向量数据库：混合向量的存储与检索

Qdrant支持同时存储稠密和稀疏向量，并在检索时执行混合查询。创建集合时需指定两种向量的配置：

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from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import VectorParams, SparseVectorParams, Modifier

client = QdrantClient(url=QDRANT_URL, api_key=QDRANT_API_KEY)
client.create_collection(
    "miniCOIL-rag",
    vectors_cnotallow={
        "gte-large": VectorParams(size=1024, distance="COSINE")
    },
    sparse_vectors_cnotallow={
        "miniCOIL": SparseVectorParams(modifier=Modifier.IDF)  # 启用IDF权重
    }
)

索引数据时，每个文档块对应一个包含双向量的点（Point），Payload存储原始文本：

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from qdrant_client.models import PointStruct

points = []
for idx, (dense_e, sparse_e, chunk) in enumerate(zip(dense_embeddings, minicoil_embeddings, chunks)):
    point = PointStruct(
        id=idx,
        vector={
            "gte-large": dense_e,
            "miniCOIL": sparse_e.as_object()  # 稀疏向量转换为对象格式
        },
        payload={"content": chunk.page_content}
    )
    points.append(point)

client.upsert(collection_name="miniCOIL-rag", points=points)

3.5 混合检索策略：预取与重排序

查询时，首先通过稠密和稀疏向量分别预取Top 20结果，再使用稠密向量进行重排序，平衡语义相关性与关键词精准度：

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query = "如何监控Search Console中的丰富结果？"
dense_query = dense_model.query_embed(query)
sparse_query = minicoil_model.query_embed(query)

prefetch = [
    {"vector": "gte-large", "query": dense_query, "limit": 20},
    {"sparse_vector": "miniCOIL", "query": sparse_query.as_object(), "limit": 20}
]

results = client.query(
    collection_name="miniCOIL-rag",
    prefilter=None,
    query_vector=dense_query,  # 使用稠密向量重排序
    with_payload=True,
    limit=4,
    prefetch=prefetch
)

四、回答生成与流程编排：LangGraph与SambaNova DeepSeek-R1的集成

4.1 SambaNova DeepSeek-R1：高性能的生成引擎

SambaNova提供的DeepSeek-R1是一款专为企业级应用设计的LLM，支持长上下文（最高8K tokens）和低延迟推理。通过LangChain集成时，需配置API密钥并指定模型参数：

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from langchain_sambanova import ChatSambaNovaCloud

os.environ["SAMBANOVA_API_KEY"] = "your-api-key"
llm = ChatSambaNovaCloud(
    model="DeepSeek-R1",
    max_tokens=1024,
    temperature=0.1,  # 低温度确保回答确定性
    top_p=0.01
)

4.2 LangGraph：定义RAG的状态转移图

LangGraph通过状态图（StateGraph）可视化定义RAG流程，将检索与生成抽象为状态节点：

搜索节点（search）：接收用户问题，调用Qdrant混合检索获取相关文档块，更新状态中的context字段。
生成节点（generate）：基于context和问题，调用LLM生成回答，更新状态中的answer字段。

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from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict, List
from langchain_core.documents import Document

class State(TypedDict):
    question: str
    context: List[Document]
    answer: str

def search(state: State) -> dict:
    # 执行Qdrant查询，返回检索结果
    results = client.query(...)
    retrieved_docs = [Document(page_cnotallow=point.payload["content"]) for point in results.points]
    return {"context": retrieved_docs}

def generate(state: State) -> dict:
    docs_content = "\n\n".join([doc.page_content for doc in state["context"]])
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是专业QA助手，仅使用提供的上下文回答问题..."},
        {"role": "user", "content": f"CONTEXT: {docs_content}\nQUESTION: {state['question']}"}
    ]
    response = llm.invoke(messages)
    return {"answer": response.content}

# 构建状态图
graph = StateGraph(State).add_sequence([search, generate]).compile()

4.3 Opik追踪：评估与优化RAG性能

通过Opik Tracer集成到LangGraph中，可追踪每个组件的延迟、检索结果相关性等指标，辅助定位性能瓶颈：

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from opik.integrations.langchain import OpikTracer

opik_tracer = OpikTracer(graph=graph.get_graph(xray=True))
response = graph.invoke({"question": query}, cnotallow={"callbacks": [opik_tracer]})
# 访问Opik控制台查看追踪数据

五、应用场景与性能优化

5.1 企业客服聊天机器人

在客服场景中，用户查询通常包含明确关键词（如“订单取消”）和隐含语义（如“如何申请退货”与“退款流程”的语义关联）。混合RAG通过miniCOIL捕捉“取消”“退货”“退款”等关键词的语义关联，结合GTE-Large的上下文理解，可精准匹配FAQ中相关条款，避免传统BM25因关键词不匹配导致的漏检。

5.2 多语言支持与领域适配

miniCOIL支持多语言预训练模型（如基于mBERT的版本），可通过微调适配特定领域（如医疗、法律）。例如，在医疗场景中，“bank”作为“血库”与“河岸”的语义区分可通过领域语料训练进一步增强，提升专业问答的准确性。

5.3 性能优化策略

硬件加速：Qdrant支持GPU加速向量检索，SambaNova提供专用推理芯片优化LLM调用。
量化与压缩：对稠密向量进行8位量化（如QDRANT的Binary Quantization），减少存储和计算开销。
缓存机制：对高频查询结果进行缓存，避免重复检索和生成。

六、挑战与未来方向

6.1 当前挑战

混合检索权重调优：稠密与稀疏向量的融合权重需根据场景动态调整，目前多依赖启发式方法（如固定加权求和）。
长上下文处理：当文档块超过LLM上下文限制时，需引入分块策略或层次化检索（如先检索章节，再检索段落）。
评估体系不完善：缺乏统一的混合RAG评估指标，现有指标（如Rouge、BLEU）侧重生成质量，忽略检索阶段的语义-关键词平衡。

6.2 未来研究方向

动态权重学习：通过强化学习自动优化稠密-稀疏融合权重，基于用户反馈持续改进。
神经-符号混合系统：结合知识图谱补充结构化信息，解决开放域问答中的事实性错误。
联邦学习场景：在数据隐私敏感领域（如医疗），利用联邦学习训练miniCOIL模型，避免原始数据泄露。

本文提出的基于Qdrant miniCOIL、LangGraph和SambaNova DeepSeek-R1的混合RAG方案，通过融合稀疏检索的精准性与稠密检索的语义理解能力，为企业级智能问答提供了高效解决方案。miniCOIL的轻量化设计使其在保持语义增强的同时避免了传统神经检索的存储开销，而LangGraph的可视化流程编排降低了RAG系统的开发门槛。随着向量数据库与LLM技术的持续进步，混合RAG有望成为下一代智能应用的核心基础设施，推动AI从通用场景向垂直领域的深度渗透。