- 登入
- 註冊
Retrieval（檢索）介紹：索引之後、排名之前的關鍵搜尋環節
Retrieval（檢索）發生在爬取、索引之後，排名之前，透過好的檢索，才能產生優質的搜尋體驗。
相較於常見的 Crawl（爬取）、Index（索引）、Ranking（排名），Retrieval（檢索）是比較少被討論到用詞，但 Retrieval 對於搜尋流程、RAG 來說，都有著非常重大的意義。
Retrieval（檢索）發生在爬取、索引之後，排名之前，透過好的檢索，才能產生優質的搜尋體驗。
本次就來好好聊聊 Retrieval（檢索），以及檢索在搜尋流程中扮演的角色。
內容目錄
隱藏
什麼是 Retrieval（檢索）？
為了更深度理解 RAG，我們需要先更了解「Retrieval」（檢索）的概念。
在資訊檢索（Information Retrieval, IR）的語境裡，retrieval 指的是「在使用者提出查詢（query）之後，從已經建立好的索引（index）中找出最相關的文件或片段」的過程。
包括：
- 解析使用者查詢並產生檢索表示（關鍵字、向量或其他特徵）。
- 到索引中快速比對並擷取一批候選文件。
- 依相關性對候選文件排名，必要時再進行 rerank。
傳統檢索方法多採用倒排索引 + BM25 / TF-IDF。
近年則大量使用向量檢索（embedding search）、雙階段檢索 (first-stage recall → reranker) 或在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）管線中餵給大型語言模型。
延伸閱讀：《RAG 是什麼？白話文理解「檢索增強生成」對 SEO 與 AI 影響》
也分享一下 Retrieval 該怎麼發音，大概接近「re-tree-vul（瑞吹佛）」。
白話解釋
Retrieval＝「先把可能有用的東西先翻出來」的動作──就像你先把所有可能是鑰匙的東西倒在桌上，再細看哪一把能開門。
而這些鑰匙就是前面 crawl、index 累積下來的材料。
Retrieval 與搜尋流程的關聯
接下來我們來重新看一次搜尋流程（Search Process），並且挖掘檢索（retrieval）在其中扮演的角色。
1. Crawl（爬取：收集原始文件）
系統派出 crawler 或串接 API，按照連結或排程抓取網頁、PDF、影片字幕、資料庫內容等「原始素材」。
同時擷取時間戳、權重（PageRank 等）與 metadata，以便後續評分與更新。
沒有這一步就沒有「原料」；任何後續處理都無法進行。
2. Index（索引建立）
將抓回來的文件做去重、解析、斷詞、欄位結構化與壓縮。
為關鍵字匹配建立倒排索引，為語意匹配計算向量並建立向量索引；也會紀錄文件長度、權威度等統計資料。
目的是把龐雜資料轉成「可在毫秒級隨機存取」的資料結構，為接下來的檢索提供速度保證。
3. Retrieval（高召回檢索）
使用者送出查詢後，系統先在索引中「廣撒網」抓出一批可能相關的候選文件（top-k，動輒數百～上千）。
技術上可結合倒排表（精確詞）與向量索引（語意），或用 Multi-Vector/Hybrid Search 提高召回。
這一步決定了上限：若文件在這裡被漏掉，後續再精巧的排名也救不回來。
4. Ranking（排名）
在候選集上套用更昂貴、細膩的演算法：BM25 打分、學習排序（LTR）、BERT／MUM／LLM 交叉編碼器，甚至多層 rerank。
目標是把最相關、最可靠、最符合個人化意圖的結果排到前面，同時過濾低品質內容。
這一步通常是 RTB（Real-Time Bidding）、廣告插入或答案直接生成（如 RAG）的切入點。
延伸閱讀：《RAG 是什麼？白話文理解「檢索增強生成」對 SEO 與 AI 影響》
5. Search Experience（搜尋體驗：UI + 分析 + 交互）
最終將排序好的結果以多樣形式呈現：傳統連結列表、Rich Snippet、常見問答框、Chat 回覆、即時卡片等。
這一層還會負責意圖澄清、拼字校正、建議查詢、互動式過濾器、統計圖表，甚至與語音／影像輸入整合。
好的體驗不只要「找得到」，還要「看得懂、點得到、用得快」，並回饋使用者行為給後端模型持續優化。
Google 的搜尋三階段
這是 Google 簡化後的搜尋三階段。
爬取（Crawling）：Google 透過稱為「爬蟲」的自動化程式，在網際網路上尋找並下載網頁中的文字、圖片和影片。
索引（Indexing）：Google 會分析這些文字、圖片與影片檔案，並將相關資訊儲存到龐大的 Google 索引資料庫。
提供搜尋結果（Serving search results）：當使用者在 Google 上搜尋時，Google 會回傳與使用者查詢最相關的資訊。
延伸閱讀：《秒懂 Google 搜尋引擎運作原理：按下 Google 搜尋時發生什麼事？》
Google 三階段對應
從上述的五階段，我們來對應 Google 的三階段。
- Crawling ↔ Crawl：收集原始文件
- Indexing ↔ Index：把文件轉成可快速查詢的資料結構
- Serving ↔ Retrieval + Ranking + Search Experience：從候選文件到排名，再到最終 UI 呈現與互動
Google 的「Serving」其實涵蓋了後三層：
- Retrieval 高召回：在索引裡先撈出候選文件（top-k）。
- Ranking 排名：BM25、LTR、BERT／MUM 等多層 rerank，決定最終順位。
- Search Experience 體驗層：把結果包裝成連結、Rich Snippet、FAQ、Chat 回覆等，並接收使用者互動回饋。
檢索到底是 Crawl 還是 Retrieval？
在 Google SEO 的說明中心，中文版把 crawl 翻譯成「檢索」；把 crawler 翻譯成「檢索器」。
如果只在原本的「Crawling → Indexing → Serving」架構中倒沒問題，但如果希望進一步理解「 Indexing → ？ → Serving」的過程，那把 Retrieval 的概念區別出來就很重要，如果把 Crawl 叫做爬取，那 Retrieval 就沒有詞可以用了。
Query Fan-Out 與 Retrieval 的關聯
在資訊檢索（Information Retrieval，IR）的流程裡，「Query Fan-Out」可以視為一種加強版的查詢策略，目標是提升召回率（recall）與結果多樣性。
兩者之間的關係，可用以下幾點來理解：
1. 位置與角色
Retrieval 是整條管線中的「找資料」階段：給定一個原始查詢（或使用者提問），系統在索引或向量空間裡尋找最相關的文件/片段。
Query Fan-Out 則像是這個階段的「分身術」：在真正檢索前，先把單一路徑的查詢展開成多條平行路徑（fan-out），再各自送去檢索，最後把多路結果匯總。
Query Fan-Out 並不是另一個獨立步驟，而是嵌入在 retrieval 之前或之中的查詢生成／增強層。
延伸閱讀：《查詢擴展（Query Fan-Out ）介紹：理解 Google AI 搜尋的重要技術》
2. 為什麼需要 Fan-Out？
語意覆蓋不足：單一向量或關鍵字可能抓不到同義詞、專有名詞縮寫、上下位概念。
長尾資訊：重要內容可能只在少數文件裡，必須透過不同視角的查詢才撈得到。
多模態／多語言：跨語言或跨格式檢索更容易漏掉關鍵線索，需要多樣化查詢補救。
3. 如何與 Retrieval 協同運作
- 查詢重寫（rewrite）：透過 LLM 或規則把原查詢改寫成同義、翻譯、子問題，將結果合併後再排序。
- 子查詢分解（decomposition）：把複雜問題拆成多個簡單子查詢，各自檢索、再聚合。
- 多提示向量（multi-embedding）：對同一句話產生多個向量（不同層、不同視角），在向量資料庫中分別最近鄰搜尋；常見於 RAG。
- 排名融合（rank fusion）：將多路結果以掉尾融合、Borda Count 或 Reciprocal Rank Fusion 等方式合併，平衡召回與精確度。
4. 效益與取捨
優點：提高召回率、減少盲區、對偏長尾的知識庫特別有效。
成本：查詢次數倍增 → 計算與網路開銷上升；結果噪音變多，需要後續重排行（re-ranking）或過濾。
最佳實踐：通常先以較寬鬆的 fan-out 撈取候選集合，再用語言模型重排序、過濾或再檢索，兼顧成本與品質。
5. 小結
- Retrieval 提供「去哪裡找」與「怎麼比對」的能力
- Query Fan-Out 則讓「要找什麼」這件事變得更靈活、更全面
兩者相輔相成：沒有 fan-out，檢索可能漏掉關鍵文件；沒有高效的 retrieval，fan-out 產生的多條查詢也無法被快速解答。
把 Query Fan-Out 嵌入到 Retrieval 管線，可以在保持反應速度的前提下，顯著提升整體系統的資訊覆蓋率與答案品質。
延伸閱讀
