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Search-Fetch模式

1. 定义与边界​

Search-Fetch 模式把检索拆成两步：

  1. Search：用搜索索引返回候选文档、标题、摘要、片段、分数和 metadata。
  2. Fetch：对候选文档按 ID 拉取原文、邻近段落、结构化字段或最新版本。

它适合网页、代码库、长文档和需要精确引用的场景。它不是简单 top-k chunk 检索；Search 负责发现候选，Fetch 负责拿到可验证证据。

2. 为什么重要​

直接把向量检索返回的 chunk 给模型有几个问题：

  • chunk 太短，缺少上下文。
  • 片段版本和原文不一致。
  • 引用无法定位到原文。
  • 搜索结果需要进一步打开验证。

Search-Fetch 让 Agent 像工程师一样先找线索，再读原文。

3. 核心机制​

4. 工程实现​

class SearchHit(dict):
    document_id: str
    title: str
    snippet: str
    score: float
    source_uri: str
    updated_at: str

def search_fetch_rag(query):
    hits = search_index.search(query, k=20)
    selected = rerank(query, hits)[:5]
    evidence = []
    for hit in selected:
        span = source_store.fetch(
            document_id=hit["document_id"],
            around=hit.get("chunk_id"),
            window_tokens=900,
        )
        evidence.append(span)
    return pack_context(evidence, budget_tokens=3500)

Fetch 层要支持：

  • 原文版本号。
  • 段落、页码、行号或 URL fragment。
  • 邻近窗口扩展。
  • 权限二次校验。
  • 内容哈希，防止索引片段与原文不一致。

5. 生产实践​

  • Search 返回轻量 metadata，Fetch 才读取重内容。
  • 对 Web RAG 使用抓取时间和页面更新时间，避免旧缓存冒充最新。
  • 对代码 RAG 使用 commit hash、文件路径、行号。
  • 对 PDF 和 Office 文档保存页码和段落坐标。
  • Fetch 后再做一次重排，因为原文上下文可能改变相关性。

6. 常见反模式​

  • 只用搜索摘要生成答案，不读原文。
  • Fetch 不做权限校验。
  • 引用 search snippet，但 snippet 来自过期索引。
  • 只拉取命中 chunk，不拉取标题、章节和邻近段落。
  • 无 source hash，无法发现文档更新后索引过期。

7. 评测方法​

  • Search recall@k：目标文档是否进入候选。
  • Fetch accuracy：拉取的原文 span 是否覆盖答案证据。
  • 引用定位准确率。
  • 索引与原文版本一致率。
  • 端到端延迟：Search、Rerank、Fetch、Generate 分段统计。

8. 安全与治理​

  • Search 命中不代表有权 Fetch。
  • 对网页正文中的恶意指令做隔离，作为 untrusted content 注入。
  • 对 fetch 的 HTML、PDF、代码内容做清洗，避免脚本、隐藏文本和注入。
  • 对外部 URL 访问设置 allowlist、超时和内容大小限制。

工程化补强：架构与实现细节​

A. 与 Memory 的硬边界​

Search-Fetch 模式处理的核心对象是先定位候选，再拉取足够原文来回答或验证。它的目标是把外部知识转化为可验证证据，而不是保存用户偏好或 Agent 经验。 Memory 可以影响“怎么服务这个用户、这个项目、这个流程”；RAG 只能回答“证据中是否支持这个事实”。

维度RAGMemory
数据来源外部文档、网页、代码、数据库、知识库对话、任务轨迹、用户偏好、历史经验
写入方式ingestion pipeline、同步任务、管理员上传互动后抽取、用户确认、后台总结
核心约束证据可追溯、权限过滤、引用准确状态延续、偏好复用、隐私最小化
典型失败召回错证据、引用不支持、上下文污染错误记忆持久化、越权画像、投毒
评测指标search recall、fetch sufficiency、snippet-to-source mismatch、latency splitmemory precision、task lift、staleness

B. 端到端 Pipeline​

本主题在总链路中的重点可以概括为：query -> search snippets -> choose ids -> fetch spans -> assemble evidence -> answer。

C. 索引数据结构​

{
  "chunk_id": "doc_2026_05_09#sec_04#chunk_003",
  "document_id": "doc_2026_05_09",
  "document_version": "v7",
  "source_uri": "s3://kb/product/manual.pdf",
  "source_type": "pdf|html|code|ticket|database",
  "title": "支付失败排查手册",
  "section_path": ["支付", "错误码", "超时"],
  "text": "...可用于回答的原文片段...",
  "span": {"page": 12, "start_char": 1840, "end_char": 2610},
  "metadata": {
    "tenant_id": "org_1",
    "acl": ["support", "engineering"],
    "created_at": "2026-05-01",
    "updated_at": "2026-05-09",
    "source_trust": "official_internal"
  },
  "retrieval": {
    "dense_vector_id": "vec_abc",
    "sparse_vector_id": "sparse_abc",
    "graph_node_ids": ["entity:timeout", "claim:retry-policy"]
  },
  "search_top_k": 20,
    "fetch_span_tokens": 900,
  "lineage": {
    "parser_version": "parser-2.1",
    "chunker_version": "heading-aware-1.4",
    "embedding_version": "emb-2026-05-09",
    "checksum": "sha256:..."
  }
}

没有 document_version、span、acl 和 lineage 的 RAG 索引，很难做引用、回滚、权限审计和 bad case 修复。

D. Indexing Pipeline 设计要点​

阶段关键决策常见坑
连接器增量同步、删除同步、权限同步只追加不删除，导致旧知识继续被召回
解析PDF 表格、代码块、标题层级、脚注丢页码和结构，引用无法定位
切分chunk 大小、overlap、父子块、表格整体性切断条款、代码函数或表格行
元数据tenant、ACL、时间、版本、来源可信度检索后才做权限过滤，已经泄露给模型
向量化embedding 模型、维度、批量、缓存模型切换后混用旧向量
索引vector、BM25/sparse、graph、rerank cache不记录索引版本，无法回归评测
回收删除、过期、重建、压缩向量残留和缓存残留

本文件建议的索引原则是：search 索引保留标题、摘要、关键词和权限；fetch 层保留原文 span。

E. 查询期策略​

搜索阶段追求召回，fetch 阶段追求证据完整和可引用。查询期不要把“召回更多”当成唯一目标，而要控制证据质量、权限、时效和上下文预算。

def rag_query(user_query, user_ctx):
    plan = plan_retrieval(user_query, user_ctx)
    filters = enforce_acl(user_ctx, plan.filters)
    rewritten = rewrite_query(user_query, plan, metadata_schema=INDEX_SCHEMA)
    candidates = []
    for source in plan.sources:
        candidates.extend(source.search(rewritten, filters=filters, k=plan.candidate_k))
    ranked = rerank(user_query, candidates, features=["text", "metadata", "trust", "freshness"])
    evidence = pack_context(ranked, budget=plan.context_budget, diversity=True)
    answer = generate_with_evidence(user_query, evidence)
    return verify_citations(answer, evidence)

F. 引用与证据策略​

引用必须指向 fetch 后的原文，不引用搜索摘要。引用不是格式问题，而是 evidence contract：模型只能用传入证据支持关键断言。

断言类型证据要求不满足时动作
简单事实至少一个直接 chunk 支持给出不确定或拒答
跨文档综合多个 chunk 覆盖关键维度明确证据范围和缺口
高风险建议官方/内部可信来源优先要求人审或给出保守答案
时间敏感信息来源版本和更新时间足够新触发刷新或说明可能过期
权限受限内容用户有权查看原文不引用、不泄露摘要

G. 失败模式与修复​

失败模式早期信号修复动作
只看搜索摘要就下结论，或 fetch 过大导致上下文噪声答案流畅但找不到支持片段加 citation verifier 和无证据拒答
chunk 边界错误命中片段缺上文或表格列调整切分器、加入 parent expansion
召回偏科概念问答好，错误码/ID 查询差增加 hybrid search 和字段 boost
top-k 污染上下文里半数以上无关rerank、diversity filter、query rewrite
权限绕过无权限文档出现在 trace服务端 ACL 前置过滤，索引按租户隔离
索引陈旧用户指出文档已更新增量同步、版本水位、freshness 监控
引用漂移引用存在但不支持断言claim-level citation check 和回源校验

H. 评测指标​

层级指标说明
检索recall@k、precision@k、nDCG、MRRgold span/doc 是否进入候选和前排
重排rerank lift、first relevant rank观察 reranker 是否真正改善上下文
上下文evidence coverage、token waste、duplication rate是否既覆盖证据又不浪费窗口
生成answer correctness、faithfulness、abstention accuracy答案是否正确且不编造
引用citation precision、claim support rate、broken link rate引用是否可打开且支持断言
安全prompt injection success、unauthorized recall、sensitive leakage外部内容和权限场景的红线
运维p95 latency、index freshness、cost/query、cache hit rate生产可用性和成本

I. 安全治理清单​

  • 检索内容是数据，不是指令；提示词中明确外部证据不能覆盖系统和开发者约束。
  • 权限过滤必须在检索前或索引层完成，不能依赖模型“不要使用”。
  • 对网页、用户上传文件和第三方文档做 prompt injection 扫描和来源可信度标记。
  • 高风险领域使用白名单来源、版本锁定、引用校验和无法支持时拒答。
  • 记录 query、filters、命中文档、分数、rerank 理由、上下文包和最终引用，支持审计。
  • 建立 bad case 回流：每个失败样本标注失败层级，并绑定索引版本、prompt 版本和模型版本。

9. 权威资料​