多索引检索-父子文档，不同 embedding 模型意义

Question

请问多索引检索-父子文档，子文档和父文档的 embedding 向量不同，检索是检索小文档用的 embedding 模型，那这个意义是什么呢？子文档的embedding模型要比父文档的 embedding 模型效果好吗？

Answer 1

阿基米口 2025-12-02 23:25:22

检索的本质意义就是：希望检索到的上下文是和问题本身是相关的，而且语义是完整，丰富的（或者说信息完整，有完整上下文）。

而父子文档的特点是：

1. 父文档：通常文本长度较长，信息语义相对完整（比如有背景，有说明，有结论）

2.  子文档：是父文档中的某一个部分，表现的是某个具体的细节。（可能有结论，或者可能只有说明）

而对于embedding模型来：就是提取文本的语义信息，也就是文本映射到一个数值向量里（可以认为是一种信息压缩），如果是长文档，提取的语义可能有丢失，特别是一段文档中包含很多语义信息时。如果是子文档，是相对具体的，提取的embedding语义就会相对准确一些。

基于这一点出发：
1、 子文档的embedding 和问题的embedding 做相似度匹配，更容易匹配到 相关的内容 【但是子文档是缺少完整上下文的】

2、所以返回给出来的子文档对应的父文档， 这样就有相对完整的上下文，可以提供更加全部的信息给大语言模型回答问题

所以：父子文档检索到的内容是：相关的，且完整的上下文

当然这是比较理想的情况下的理论依据，也是父子文档检索设计的初衷

• 提问者 慕函数8005660 #1

  谢谢您的回复，很有帮助，但是我还有一点不要理解，为什么父文档和子文档的 embedding 模型不一样？父文档和子文档用一样的 emebedding 模型也可以达到您说的上述效果吧？

• 阿基米口 回复 提问者 慕函数8005660 #2

  父子文档检索中，只会对子文档和问题生成embedding，不会对父文档做embedding。在检索过程中，embedding模型可以用一样的，只不过目前开源bert架构（如bge等）的embedding模型对于短一些的文本效果好一些。