1. 引言

**检索增强生成（RAG）**是指通过检索对大模型生成进行增强的技术，通过充分利用信息检索（尤其是语义检索）相关技术，实现大模型快速扩展最新知识、有效减少幻觉的能力。主流RAG框架包括问题理解、知识检索、知识选择/重排、答案生成等几个过程，并且通常来说这几个步骤是顺序执行的（pipeline），如下图（图片引用自https://medium.com/@mayssamayel4/building-a-rag-system-with-gpt-4-a-step-by-step-guide-291711342f0d）所示：

继RAG之后，研究人员提出了DeepSearch技术，主要是针对RAG的单轮串行流程可能无法进行准确回答的问题，提出通过多轮的问题扩展、检索、上下文判别的方式，实现对问题更加完整、准确的回答。DeepSearch流程不是顺序的pipeline，而是循环流程，如下图（图片引用自https://milvus.io/zh/blog/introduce-deepsearcher-a-local-open-source-deep-research.md）所示。

循环流程是指包含重复执行环节的流程。通常来说，普通的数据处理——也就是常见的ETL任务——都是线性流程，包括读取、转换、过滤、抽取、入库等流程节点，他们按照业务要求组合成完整流程，每条数据像水流一样按照顺序“流”经每一个节点。循环流程则能够基于指定的循环是否终止的判定，对指定的子流程进行重复执行。

SmartETL框架作为一个ETL框架，此前未考虑循环流程。DeepSearch的流程虽然通常是用于问答助手这类应用，但其实也可以用于实现基于大模型的数据处理，例如数据集构造、大模型蒸馏等。因此有必要在框架中增加循环流程的流程控制逻辑。

2.循环流程控制设计

新设计一个特殊的processor组件，命名为While，将可能循环的子流程（对应代码中的循环体）交给While组件托管，在所给定的条件（匹配或过滤节点）符合时执行子流程。

While组件的构造参数包括：

1. 循环子流程，是另一个Process组件，通常为Chain串联的一套流程
2. 匹配条件，一个函数或函数式对象（实现了__call__方法的类的对象），或者提供一个字段名，如果这个字段的值不为空，表示条件满足
3. 最大迭代次数，避免进入死循环，且方便评估和控制流程的整体时延。

While组件重写了__process__方法，这是实现流程循环的关键。简单地说，在每一次迭代中，对每一条输入数据，检查匹配条件是否满足，如果满足则执行指定的子流程，并收集子流程的输出数据作为当前迭代的输出数据（子流程可能产生多条输出，比如包含Flat操作）。如果匹配条件不满足，需要注意，这里要将上一次迭代的输出数据（或整个While循环的输入）作为整个While循环的输出，以确保符合循环流程的逻辑。

下图是一个对比普通过滤节点与循环节点的示意图，流程均为Chain(A, B, C）。在上半部分，数据通过节点B（普通节点或过滤节点）时，如果输出为None（即没有输出），则当前处理流程结束，否则数据传输给节点C。在下半部分中，B节点是一个循环节点，如果循环条件不满足，则数据直接传输给节点C，否则将B的子流程的输出数据传输给节点C。

3.DeepSearch应用

DeepSearch应用的处理过程可以看成一种对输入问题进行循环处理，最终输出问题答案的数据处理流程。利用循环流程机制，SmartETL可以实现DeepSearch应用，下面介绍这个流程是如何设计的。

首先，需要设计一种数据结构，对DeepSearch的各个阶段的状态进行统一表示。因为ETL框架与普通的编程语言或运行时环境不一样，ETL流程是以数据为驱动的，每个节点除了自身的配置信息（也称为组件的环境信息）和当前处理数据以外，通常无法获得全局信息。SmartETL也在考虑加入某种获取全局信息的机制。数据结构设计如下：

{“original_query”: “user query”, //原始查询“gap_queries”: [“query1”, “query2”], //当前的差距查询列表 最初由原始查询提示生成，后续通过提示大模型基于original_query、all_sub_queries和all_chunks生成“chunks”: [{“text”: “doc1”}], //当前查询的检索结果文档列表 基于当前gap_queries语义化检索得到“all_chunks”: [{“text”: “doc1”}, {“text”: “doc2”}], //当前已收集的全部相关文档 持续合并chunks相关的得到“all_sub_queries”: [“sub1”, “sub2”], //当前全部子查询 不断合并gap_queries得到“answer”: “xxxx” //最终答案 通过original_query、all_sub_queries和all_chunks提示给大模型进行生成
}

第二，流程设计。将整个流程划分为3个阶段，如下图所示：

阶段1：初始化阶段，初始化all_chunks、all_sub_queries字段为空列表，并通过提示大模型生成最初的gap_queries。

阶段2：循环流程阶段，包括检索、判定、反思3个具体过程。检索过程对当前gap_queries进行向量化并检索，获得一批候选文档chunks。判定过程对当前候选文档进行相关性判定，相关的文档会合并到all_chunks中。反思过程是基于当前的original_query、all_sub_queries和all_chunks，提示大模型进行推理思考，确定是否还需要进一步搜索，得到的结果作为新的gap_queries字段，但为了保存全部子查询，这里在生成新的gap_queries之前，将gap_queries合并到all_sub_queries中。

阶段3：基于当前的original_query、all_sub_queries和all_chunks，提示大模型进行答案生成。虽然阶段2可以执行多次以尽量获得答案，但是也必须有限制，在达到迭代次数限制或Token超限之后，尽管没有获得完全足够的上下文信息，也需要让大模型进行生成，避免输出空的答案。

第三，流程yaml文件编写。基于已有的数据结构和流程设计，整个流程实现已经变得较为容易了。

不过存在一个问题：在阶段2中，需要多次对批量数据进行处理，包括对gap_queries进行向量化、基于向量化结果进行检索、对检索结果进行相干性判定。SmartETL框架已有的向量化、大模型调用等组件的设计不支持批量处理，并且这里需要进行逻辑对应，需要逐个gap_query进行向量化、检索相关文档，然后对结果文档逐个进行相关性判定，过滤掉不相关文档，最后把对应同一个原始查询的结果进行聚合，以便在阶段3进行答案生成。为了实现这个目的，在不增加批量处理算子的情况下，通过扁平化（Flat）、聚合（Group by）、分组收集操作，实现批处理。修改后的数据结果如下所示：

{“original_query”: “user query”, //原始查询“gap_queries”: [“query1”, “query2”], //当前的差距查询列表 最初由原始查询提示生成，后续通过提示大模型基于original_query、all_sub_queries和all_chunks生成“all_chunks”: [{“text”: “doc1”}, {“text”: “doc2”}], //当前已收集的全部相关文档 持续合并chunks相关的得到“all_sub_queries”: [“sub1”, “sub2”], //当前全部子查询 不断合并gap_queries得到“answer”: “xxxx”, //最终答案 通过original_query、all_sub_queries和all_chunks提示给大模型进行生成“sub_query”: “sub1”, //当前的一个子查询“sub_query_vector”: [0.5, 0.3, .... ], //当前子查询对应向量 基于sub_query向量化“chunks”: [{“text”: “doc1”}], //当前子查询的检索结果文档列表 基于sub_query_vector的语义检索“chunk”: {“text”: “doc1”}, //当前的一篇文档“selected”: true, //当前文档是否与问题相关 基于提示大模型进行相关性判定“chunks_selected”: [{“text”: “doc2”}] //当前检索结果中相关的文档
}

4.总结

本文面向DeepSearch应用的迭代处理需求，基于SmartETL框架设计了循环流程控制，使得支持部分子流程的循环处理。通过设计DeepSearch流程，验证了循环流程的有效性，并为其他具有循环结构的数据处理流程提供了参考。

附录

1. SmartETL项目地址：https://github.com/ictchenbo/SmartETL
2. 循环流程控制节点代码：https://github.com/ictchenbo/SmartETL/blob/main/wikidata_filter/iterator/flow_control.py
3. 基于SmartETL的DeepSearch应用流程：https://github.com/ictchenbo/SmartETL/blob/main/flows/agent/deepsearch-v2.yaml
4. 实现DeepSearch应用的所有大模型提示模板可以在这里找到：https://github.com/ictchenbo/SmartETL/blob/main/config/prompt/deepsearch
5. Jina-DeepSearch实施指南：https://jina.ai/news/a-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch/