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RAG上下文构建完全指南：从召回策略到最佳实践，一篇搞定！建议收藏

news 2026/3/26 18:56:39

文章探讨了RAG系统中构建上下文的关键问题，特别是当语义召回的多个chunk来自不同段落时如何选择上下文内容。分析了直接使用召回chunk与召回完整段落两种方案的优缺点，指出应根据文档长度、场景需求选择折中方案。有时为减少token消耗并提升模型准确性，还需对召回数据进行语义合并。强调了上下文构建不是非此即彼的关系，而应根据实际需求灵活处理。

“RAG中召回策略有多种多样，但同样构建上下文也有很多方法。”

之前在社群有过一次关于关键字和语义检索的讨论，不过当时两个人好像不在一个频道上，他说他的关键字召回，我说我是语义召回，然后讨论到了怎么chunk的问题。

在关键字召回中，需要根据段落和语句进行分词，如jieba分词库；因此一般情况下会使用段落和句子的chunk方式，但是在语义检索中，分词会使用多种组合策略，如标题，段落，句子，长度等；使用不同的检索方式需要用到不同的chunk策略才能达到最好的效果。

然后这里对方又提了一个问题，你是怎么构建上下文的？

当时看到这句话就觉得好莫名其妙，肯定是用召回的数据做上下文啊；但是仔细一想好像又不太对，然后他又问你是怎么做chunk和文档的关联关系的，看到这里发现事情好像远远没有自己想的那么简单。之后，他又问了一句，你会根据chunk的内容，再次召回完整段落吗？

OK，这时就发现问题出在哪了，应该用什么构建上下文？

怎么构建上下文

在RAG中，构建上下文是很重要的一件事，也是整个RAG流程中的最后一步；一般情况下，都会用问题，历史记录，系统提示词以及召回的文档一起构建上下文。

但现在这个问题就出在召回的文档上，应该召回哪些文档？

从语义召回的角度来说，召回文档肯定是根据语义进行召回，召到那些数据就用那些数据做上下文，或者再进行一次rerank重排，之后再做上下文。

但是这里有个问题，假如说你的一个文档有十个段落，然后每个段落被拆分成三个chunk，这时就有三十个chunk，然后你根据语义召回时，召回了其中的五个chunk，然后这五个chunk分别位于其中的三个段落中。

这时，就出现了一个问题，如果从语义相似度的角度出发，应该使用这五个chunk做上下文，因为它们语义相似度最高；但是这里不知道大家有没有想过这样一个问题？

从正常的逻辑上来讲，每个段落的内容相关度应该是最高的；因此，理论来说语义相似度召回的数据也应该是在一个或两个段落中；但是现在的问题是，语义最相关的出现在了其中的三个段落中，也就是说相关性最高的段落中有一部分数据是语义无关的？这里是不是就矛盾了？

说到这里可能很多人觉得很绕，那我们就说的直白点；理论上来说，我们召回了五个chunk，然后这五个chunk存在三个段落中；这时，理论上我们应该把这三个段落的完整内容拿来做上下文，因为段落之间肯定是高度相关的内容。

但事实上，我们可能很多人只是用这五个chunk做上下文，而不是考虑把这三个段落的内容全部拿出来做上下文。所以，这时我们应该怎么选才合适？

其实，这两者之间并不是非此即彼的关系，理论上来说我们可以选择任何一种方式，也可以采用两者混合的方式；举例来说，如果一个文档段落数据长短不一，长的有几百上千字，短的才几十上百字；如果按照统一的段落构建上下文，这时可能会出现大量的噪音数据，并且会严重影响到模型的生成质量和加快token消耗。

所以，根据chunk召回完整段落内容，可以根据不同的场景选择折中的方案，而不是一棒子打死，必须使用某种方式。并且，有时为了减少token消耗，提升模型的准确性，我们可能还会对召回的数据做语义合并，尽量减少上下文的长度。

最后

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