RAGless：基于分数聚合的Q-Q检索，用于封闭域FAQ [P]

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semantic-retrieval question-matching faq embeddings retrieval-system closed-domain

摘要

RAGless 是一种语义检索系统，它将用户问题与预生成的问题变体进行匹配，适用于封闭域 FAQ，省去了标准 RAG 中的 LLM 生成步骤，从而提高了精确度。

功能介绍 RAGless 是一种基于问题对问题匹配的语义检索系统。在数据摄入阶段，LLM 为每个答案生成多个问题变体（3-5 个），并为每个变体生成嵌入向量。在查询时，用户问题被嵌入，检索出 Top-K 最近的问题变体，然后按 answer_id 聚合分数——聚合分数最高的答案获胜。阈值逻辑使用两个门控：最低聚合分数（默认 0.70）加上最佳单次命中分数的后备值（0.82），以避免当只有一个变体进入 Top-K 时出现假阴性。嵌入使用非对称任务类型（摄入时用 RETRIEVAL_DOCUMENT，运行时用 RETRIEVAL_QUERY）。目标受众 评估封闭域 FAQ 系统检索架构的研究人员和工程师，此类系统的答案空间是有限且预定义的。在该范围内可投入生产。不适用于开放式生成型问答。对比 标准 RAG：检索文档块 → LLM 生成答案。RAGless：检索预生成的问题变体 → 返回预写答案。生成步骤完全消除。与密集段落检索（DPR）及类似方法相比，RAGless 在问题级别而非段落级别操作，这提高了 FAQ 型检索的精确度，但牺牲了灵活性。GitHub: github.com/EmilResearch/RAGless 欢迎反馈——乐意回答问题。如果你觉得有用，欢迎在 GitHub 上点个 ⭐。
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