retrieve和generate必须拆成两个独立步骤，因为rag需先锁定上下文再生成答案，混用会导致缓存失效、调试困难、输入不可控；retrieve只做结构化召回并校验，generate仅基于其输出严格引用生成。
为什么 retrieve 和 generate 必须拆成两个独立步骤
因为 RAG 不是“边搜边聊”，而是先锁定上下文再生成答案——混在一起会导致缓存失效、调试困难、模型输入不可控。比如你用 llm.generate() 直接喂入原始 query + 检索结果，一旦检索出错，根本分不清是 retrieve 漏了关键文档，还是 generate 被噪声干扰了。
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retrieve阶段只做向量相似度匹配或关键词召回，输出必须是带score和content的结构化列表（如[{"content": "...", "score": 0.82, "source": "doc_123"}]），不碰 LLM -
generate阶段只接收这个列表，拼成 prompt 后调用llm.invoke()；严禁在retrieve里调llm做重排序或摘要 - 中间加一层
retriever.validate()校验：若 top-3 的score全低于0.35，直接返回“未找到相关信息”，别硬塞给 LLM
如何让 retrieve 不漏掉关键片段
常见错误是把整篇 PDF 当作一个 chunk 丢进向量库，结果 query 是“合同第 4.2 条违约金怎么算”，而 chunk 里混着 12 条条款，向量表示模糊，retrieve 直接跳过。
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- 切 chunk 时优先按语义边界：用
nltk.sent_tokenize或spacy分句，再合并成 200–400 字的段落，每段带原文位置标记（如"page: 7, para: 3"） - 对法律/技术文档，额外跑一次规则提取：用正则识别“第 X 条”“附件 Y”“详见第 Z 节”，把这些锚点单独建索引，和向量库并行查询
- 避免用
text-embedding-ada-002处理中文长文本——它对中文 chunk 的区分度弱，text2vec-large-chinese或bge-m3实测召回率高 22%+
generate 阶段怎么防止幻觉和引用错乱
典型现象：LLM 把检索结果 A 的内容说成来自 B，或者编造没出现过的条款编号。这不是模型能力问题，是 prompt 设计和后处理缺失。
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- prompt 里明确约束格式：
"请严格基于以下【参考资料】回答，不得添加外部知识。每处结论必须标注来源，如‘根据【参考资料-2】第3段’" - 生成后强制校验：用
re.findall(r"【参考资料-(\d+)】", response)提取所有引用编号，检查是否全在输入的检索列表索引范围内（即0 ） - 禁用 temperature > 0.3——生成阶段不是要创意，是要准确复述+归纳；
top_p=0.9已足够应对多数歧义
Python 里怎么串起这两个模块又不耦合
很多人写成一个大函数，rag_pipeline(query) 里嵌套 vector_db.similarity_search() 和 llm.invoke()，结果换 Embedding 模型就得改全部逻辑。
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- 定义两个协议类：
RetrieverProtocol（必须有search(self, query: str) -> List[Dict]）和GeneratorProtocol（必须有generate(self, context: List[Dict], query: str) -> str） - 用依赖注入传实例：
RAGPipeline(retriever=MyElasticSearchRetriever(), generator=MyChatGLMGenerator())，替换任意一环都不动另一环 - 加一层
cache_key = hash((query, tuple(sorted(retriever_kwargs.items()))))，缓存retrieve结果——相同 query+参数组合绝不重复查库
最易被忽略的是检索结果的元数据一致性：如果 retrieve 返回的 content 字段在不同 retriever 实现里有的带换行有的不带，generate 的 prompt 拼接就会错位。务必在协议层强制约定字段名、类型和清洗规则。
