Agent 系统发展得这么快那么检索模型还重要吗？RAG 本身都已经衍生出 Agentic RAG和 Self-RAG 这些更复杂的变体了。

答案是肯定的，无论 Agent 方法在效率和推理上做了多少改进，底层还是离不开检索。检索模型越准，需要的迭代调用就越少，时间和成本都能省下来，所以训练好的检索模型依然关键。讨论 RAG 怎么用的文章铺天盖地，但真正比较检索模型学习方式的内容却不多见。

检索系统包含多个组件：检索嵌入模型、索引算法（HNSW 之类）、向量搜索机制（余弦相似度等）以及重排序模型。这篇文章只聚焦检索嵌入模型的学习方式。

本文将介绍我实验过的三种方法：Pairwise cosine embedding loss（成对余弦嵌入损失）、Triplet margin loss（三元组边距损失）、InfoNCE loss。

成对余弦嵌入损失

正样本对示例

负样本对示例

输入是一对文本加一个标签，标签标明这对文本是正匹配还是负匹配。和 MNLI 数据集里的蕴含、矛盾关系类似。

损失函数用的是余弦嵌入损失，x 和 y 分别是文本对的嵌入向量。

三元组边距损失

输入变成三个文本：一个锚文本、一个正匹配、一个负匹配。

损失函数是 Triplet Margin Loss。公式里 a 代表锚文本嵌入，p 代表正样本嵌入，n 代表负样本嵌入。

InfoNCE 损失

输入包括一个查询、一个正匹配、一组负样本列表。

损失函数采用 InfoNCE，灵感来自 M3-Embedding 论文（arxiv:2402.03216）。公式中 p* 是正样本嵌入，P’ 是负样本嵌入列表，q 是查询嵌入，s(.) 表示相似度函数，比如余弦相似度。

比较

哪种方法最好？要看具体场景、数据量和算力。从我的实验来看，InfoNCE 覆盖面最广。但只要实验做得够充分、训练数据比例调得够细，余弦嵌入损失也能达到差不多的效果。三元组边距损失我没有深入探索，不过它可能是介于另外两者之间的一个折中选项。

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