Reduktion av grafiska RAG-evidenssegment i klarRAG

Saturday, 17 January 2026

NOTA: Det här är inte en vanlig bloggartikel teknisk specifikation skriven för en konkret egenskap i klarRAG. Iterativt matar jag in det här dokumentet för att koda-", "focused LLMs during development to reason about trade", - "offs" , "validate assumptions" och "M SK3" "converge on a rational implementation"

Detta dokument beskriver ett subsystem från klarRAG, ett projekt Jag utvecklar aktivt

En av de viktigaste kraven klarRAG är förmågan att del av bevis - meningar , paragrafer M SK2 rubriker, , captioner,, rammar, , eller strukturerade blocker, - och se till att dessa segment är duplicerad utan att förstöra användbar signal.

klarRAG arbetar genom att analysera och extrahera bästa tillgängliga bevis från dokumenten , bilder, ljud, och strukturerade dataM SK3 Till skillnad från de flesta RAG-implementeringar inte förvara LLM-genererade sammanfattningar som den primära artefakten . I många fall

I stället, klarRAG tillämpar ett brett spektrum av deterministiska och sannolikhetstekniker på

extrahera kandidatsegment
att bedöma deras informationsvärde
och behålla bara de starkaste representanterna

Duplicering är en viktig del av den här processen.

Enkel strängs jämlikhet är inte tillräckligt. Samma koncept uttrycks ofta med olika ordnelser , struktur, , eller mönster,. Att behandla dem som separerade leder till överskott i lager och dåligt nedgående beteende

Problemet förväxlas vid att få fram data.

När resultaten är extraherade ( via SQL , vektor-inbäddar , BM M SK3 eller hybrider MSC4 genom att mata ett LLM med flera segment som alla uttrycker samma underliggande idé skapar det tråkiga MST5 upprepade svar Mst6 Fem nära M st7 identiska bitar från olika dokument ger inte mer tydlighet Mstr8 de dämpar det M ST9

För att adressera detta, klarRAG hanterar duplicering som en det första problemet med kompilation i klass -, inte ett svar

Resten av detta dokument beskriver hur den här dupliceringsstrategin designades. 'Agile Speccing' anpassat till kod LLMS.

Detta kristalliserar tankarna, olika koncept och tvingar LLM att dokumentera dem. bygger det rätta.

Se mer om klarRAG här.

Reduktionsstrategi

klarRAG använder en tvålagig deduplikeringsstrategi för att eliminera överskottsfulla innehåll samtidigt som man bevarar viktiga signaler. signal-bevarande filter, inte normalisering av innehåll

Übersicht

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           INGESTION (Per Document)                          │
│                                                                             │
│  Document → Extract → Embed → DEDUPE (intra-doc) → Index to Vector Store   │
│                                   │                                         │
│                                   ├─ Near-duplicates: boost salience        │
│                                   └─ Exact duplicates: drop (no boost)      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    │
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          RETRIEVAL (Cross Document)                         │
│                                                                             │
│  Query → Search → Rank (RRF) → DEDUPE (cross-doc) → Top K → LLM Synthesis  │
│                                   │                                         │
│                                   └─ Keep segment with highest RRF score    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Designgarantier

Dessa invarianter hållers kvar genom deduplikeringssystemet:

Gwarant	Beschreibung
Ordning bevarad	Duplicering ändrar aldrig semantisk ordning efter RRF-rangering
Inget koncept förlust	Duplicering tar aldrig bort alla instanser av ett koncept.
Dokumentens gräns respekteras	Duplicering överskrider aldrig dokumentens gränser vid inspegning
Inhalt som inte kan förändras	Duplicering ändrar aldrig inbäddar eller textinnehåll
Deterministisk	Given identiska ingångar och konfigurationen , gör dupliceringen likadana utgångspunkter

Inte

Det här systemet gör explicit inte försök att:

Detektor av faktisk motsägelse - Två segment som säger motsägelsefulla saker är inte duplicerade
Kanonalisera sanningen - Vi väljer inte ' en korrekt version över hela källorna
Kollapsera parafraser över dokumente vid intag - Varje dokument har sina egna segment
Normalisera terminologi - "ML" och " maskininlärning, " i olika dokument bevaras separat
Ersätta enhetens lösning - Att ', GraphRAG, ', meningen med ,, arbetar på en annan nivå

Determinism & Reproduktivitet

Deduplikering är helt deterministisk

Embeddings är omöjliga att ändra en gång räknad vid extraktionstid
Sortering är stabil - segment med lika stor betydelse håller ursprungliga ordning
Ingen slump - ingen proverning , inga annämningsmässiga ANN M SK2 inga probabilistiska trösklar
Inget utländskt tillstånd - avbetalningsbeslut beror bara på den nuvarande segmentsättningen

Varför är detta viktigt: Tillverkligare av sökresultat kan lita på att re- som körs med samma inputer ger samma resultat klarRAG' bredare "begränsad fuzziness" filosofi - fuzzy matching with deterministic behavior

Varför två faser?

Fas 1: Duplicering av intag

mål: Reduzera lagring och förhindra intrareundans på dokument

Problemet: Dokument innehåller ofta upprepade innehåll:

Kolplatta text (header, footers , disclaimersM SK3
Copy-passerade sektioner
Samma koncept förklarade flera olika sätt

Lösningen: Duplicera inom varje dokument innan du indekserar

Nyckelinsikten: nära-duplikater behandlas som oberoende bevis för viktOm en författare förklarar ett koncept på tre olika sätt, så är konceptet viktigt.

Etappen 2: Duplicering av att hämta

mål: Att förhindra LLM från att få överskottsfulla information i alla dokument

Problemet: När man söker över flera dokument, kan liknande paragrafer dyka upp i olika källor.

Lösningen: Efter Rangering av RRF: n ( som kombinerar semantisk likhet , nyckelmönster matching M SK2 dragbarhet, , och nyhet

Varför efter RRF? RRF-värdet representerar den bästa holistiska mätningen av relevans.

Varför boostar Salience bara vid ingestion

Trennningen är avsiktlig:

Fasen	Vad den fångar
Intagstillande	Författaren betonar - hur mycket dokumentet betonar ett koncept
Retrievals poäng	Rädsla relevans - hur väl innehållet matchar användarens vilja

Att blanda dessa vid att hitta skulle förväxla dokumentens syfte med användars syfte. Det är viktigt att konceptet upprepas ♫ 5 ♫ gånger i en dokument till den dokumenten, men kan inte vara relevant till den här sökningen. Genom att öka den vid ingestionen , bevarar vi författarens signal utan att biasera sökresultatet

Fas 1: Duplicering av intag

Lokalisering

src/Mostlylucid.DocSummarizer.Core/Services/BertRagSummarizer.cs

Metod

DeduplicateSegments()

Algoritm

1. Filter segments by minimum salience threshold (0.05)
2. Sort by salience score (highest first)
3. For each segment:
   a. If no embedding → keep (can't compare)
   b. Check cosine similarity against all selected segments
   c. If similarity >= 0.90:
      - If same ContentHash → exact duplicate, drop silently
      - If different ContentHash → near-duplicate, boost kept segment's salience
   d. If no match → add to selected list
4. Apply salience boosts: +15% per near-duplicate merged
5. Cap salience at 1.0 to prevent any single concept from dominating

Parameter

Parameter
`similarityThreshold`	♫ 0.90 ♫ ♫	♫ Kosinelikhet ovanför vilka segmenter anses vara duplikater ♫
`salienceThreshold`	♫ 0.05 ♫ ♫	♫ Minimala drag att ta hänsyn till ♫
`boostPerNearDuplicate`	♫ 0.15 ♫ ♫

exempel

Exakt Duplikat (Ingen Boost

Segment A: "Contact us at [email protected]" [hash: abc123]
Segment B: "Contact us at [email protected]" [hash: abc123]  ← same hash
Result: Keep A, drop B, no boost (likely boilerplate)

nära-Duplikat (Boost Applied

Segment A: "Machine learning models require training data" [hash: abc123]
Segment B: "ML systems need data for training" [hash: def456]  ← different hash, 0.92 similarity
Segment C: "Training data is essential for ML" [hash: ghi789]  ← different hash, 0.91 similarity
Result: Keep A with +30% salience boost (concept emphasized 3 ways)

Rationalitet för tröskeln

0.90 likhet Baserat på forskning (NVIDIA NeMo använder industrystandard för semantisk dedup 0.90-0.92,
0.05 relevant Filterar väldigt låga segment med värde, medan de mesta innehållet är kvar
15% upphöjning Meningful signal utan överweighting

Etappen 2: Duplicering av att hämta

Lokalisering

src/LucidRAG.Core/Services/AgenticSearchService.cs

Metod

DeduplicateByEmbeddingPostRanking()

Algoritm

1. Receive ranked results (already sorted by RRF or dense score)
2. For each segment (in score order):
   a. If no embedding → keep
   b. Check cosine similarity against all selected segments
   c. If similarity >= 0.90 → skip (higher-scored duplicate already selected)
   d. If no match → add to selected list
3. Return deduplicated list (maintains score ordering)

Parameter

Parameter
`similarityThreshold`	♫ 0.90 ♫ ♫	♫ Kosineliknande tröskel för cross ♫

Varför skicka?

RRF (Reciprocal Rank Fusion) kombinerar fyra signalerM SK2

Dense poäng: Semantisk likhet med en fråga
BM25 poäng Lexikal/talord match
Salience poäng: Inriktathet i ett dokument
Frihetsnotar: Recens boost

Att duplicera AFTER RRF betyder att vi håller segmentet som bäst matchar queryn över alla dimensioner

exempel

Query: "How do I configure authentication?"

Results before dedup:
1. [Doc A] "Authentication is configured via config.yaml..." (RRF: 0.052)
2. [Doc B] "Configure auth using the config.yaml file..." (RRF: 0.048, similarity to #1: 0.93)
3. [Doc A] "Set the API key in environment variables..." (RRF: 0.041)

Results after dedup:
1. [Doc A] "Authentication is configured via config.yaml..." (RRF: 0.052)
2. [Doc A] "Set the API key in environment variables..." (RRF: 0.041)

Doc B's similar paragraph dropped - Doc A's version had higher RRF score.

Förlustsmodi & Handeln -offs

Begränsningar

Missbruksmöjlighet				Mitigation
Falska positiva (över-dedupM SK2	Två separata men nära besläktade koncept kan överträffa 0.90 likhet		Akzepterad handel	-	Avslag för reducerad redundans
Fals negativa (under-dedupM SK2	Väldigt korta segment kan inbäddas dåligt, bristande semantisk likhet	Hash
Inbäddad drift	Att ändra inbäddade modeller försämrar avvikande antaganden		Erfordrar full re	-	ingestion	МSK3	Inbäddar är omvandliga när de blivit lagrade
Orderkänslighet	Greedy selection means first high - sallivssegment vunnir		Mitigad genom stabil sortering

Accepted Trade-offs

Precision over recall: Vi föredrar ibland att hålla nära -duplikater jämfört med att oavsiktligt ta bort olika innehåll
Storage över precision: Vi lagrar per document rather than global dedup för att bevara källanstribution
Enkelhet över optimering: O(nM SK1 är accepterad för typiska dokumentsstorlekar ; LSH tillsätter komplexitet

Multilinguella övervägningar

Reduktionsbeteende med flerspråkig innehåll:

Scenario	Behavior
Samma språk	Den normala deduktionen appliceras	Embeddings fångar semantisk likhet
Parafraser över språket	inte duplicerad	Bevarar källan- språkbarhet
Ett blandat document i språket	Dedup inom språkkloster	Embeddingsliknande avseparerar naturligtvis språk

Designvalen: Cross-språksduppning är explicit inte supporterad . Det bevarar förmågan att hämta samma fakta i användarens prefererade språk eller jämföra hur olika källans fraser saker är

Framväxande förbättringar : Cross-språkiga avvikelser skulle kunna skiftas via översättningen-invarianta inbäddar om det behövsM SK3

säkerhet & Motsägelser

Reduktionssystemet inkluderar indirekta skydd:

Angriffsvektor	skydd
Saliens inflation via repetition	Upphöjt upphöjt vid 1.0; exakta kopior don' inte upphöj
Kopiera-pa spam över dokumente	Cross
handling av poäng genom duplicerad injiction	Dedup uppstår efter klassificeringen , för att förhindra poäng-inflation
Kolplatta översvämningar	Exakt hashmatch-detektor minskar utan upphöjning

Nota: Deduplikering är inte en säkerhetsgränsen. Den ondskafulla innehållet som passerar intagningsfilterna kommer att indexeras . innehållsfilterning borde ske uppstream

Interaktion med GraphRAG

Reduktion och GraphRAG är avsiktligt ortogonala:

System			Operaerar på			syfte	МSK3
Reduktion	Segment ( textskivor)	Ta bort överskott av sökresultat
GraphRAG	Entityder & Attityder

Varför separera?

Ett segment som nämner """, Apple "", " "", och ett annat som näms """, företaget, " "", kan avvika från likvärdigt text men representera samma enhet, - "", som
Dedup behöver inte entitydmedvetenhet, det fungerar enbart på semantisk likhet.
Enheten-aware dedup skulle kunna lägga till senare som en förbättring, inte som en ersättning

Observerbarhet & Metrik

Den nuvarande logeringen

Införing:

[dim]Deduplication: 150 → 98 segments[/]

Att hämta data:

Post-ranking deduplication: 50 → 42 segments (removed 8 cross-doc duplicates)

Rekomenderade mätvärden

För produktionsövervakning tänk på spårning

Metrik	Beskrywing		hälsosamt intervall
`dedup_ratio_ingestion`	% segment som togs bort vid inspetsning
`dedup_ratio_retrieval`	♫ ♫ % ♫ Segment togs bort vid att hämta ♫
`avg_salience_boost`	Medelvärde förhöjning för varje dokument
`max_salience_boost`	Den högsta ökningen i en dokument		<
`dedup_by_doc_type`	Dedup-värde segmenterat efter dokumenttyp	Variationer

Debugstips

Högt intag avföring (>50%): Dokumentet kan ha överdriven boilerplatta eller vara automatiserat
lågt intag avföring (<5%): Dokumentet har olika innehåll. ( bra ) eller inbäddar är dåliga
Högt återhämtadedupp (>30%): Frågan kan vara för brett, eller corpus har många liknande dokument
Saliens närmar sig 1.0: Konceptet betonades kraftigt: ;, verifiera det , "', är lagligt, ,, inte spam.

Konfiguration

Deduplikering är konfigurerad via DocSummarizerConfig.Deduplication sektion i appsettings.json:

{
  "DocSummarizer": {
    "Deduplication": {
      "Ingestion": {
        "Enabled": true,
        "SimilarityThreshold": 0.90,
        "SalienceThreshold": 0.05,
        "EnableSalienceBoost": true,
        "BoostPerNearDuplicate": 0.15,
        "MaxSalienceBoost": 1.0,
        "BoostDecayMode": "Logarithmic",
        "LogBase": 2.0
      },
      "Retrieval": {
        "Enabled": true,
        "SimilarityThreshold": 0.90,
        "MinRelevanceScore": 0.25
      },
      "Analytics": {
        "EnableLogging": true,
        "EnableMetrics": true,
        "HighIngestionDedupThreshold": 0.50,
        "HighRetrievalDedupThreshold": 0.30,
        "HighSalienceBoostThreshold": 0.60
      }
    }
  }
}

Intag Konfiguration

Parameter
`Enabled`	`true`	Aktivera
`SimilarityThreshold`	`0.90`	Kosinelikhets tröskel för duplicerad detektion
`SalienceThreshold`	`0.05`	Minimala relevantitet att ta hänsyn till (filterljudsmängdM SK2
`EnableSalienceBoost`	`true`	Upphöjt saliens för nära
`BoostPerNearDuplicate`	`0.15`	Bättring för basen per nära
`MaxSalienceBoost`	`1.0`	Max salens kapsyl
`BoostDecayMode`	`Logarithmic`	`Linear` eller `Logarithmic` förruttna
`LogBase`	`2.0`	Basis för logaritmisk nedfall

Lösning Konfiguration

Parameter
`Enabled`	`true`	Aktivera
`SimilarityThreshold`	`0.90`	Kosinelikhets tröskel
`MinRelevanceScore`	`0.25`	Minimum RRF-värde för att inkludera

Analytikkonfiguration

Parameter
`EnableLogging`	`true`	Operationer för logduplikering
`EnableMetrics`	`true`	Samma mätvärdena för övervakning
`HighIngestionDedupThreshold`	`0.50`	Varna om
`HighRetrievalDedupThreshold`	`0.30`	Varna om >30% dupliceras vid att hämta
`HighSalienceBoostThreshold`	`0.60`	Varna om ökningen överträffar

Boosta avbrottsmodi

Linjära Modus ( enkelt , förutsägbart M SK2

boost = boostPerNearDuplicate × count

exempel: M SK1 nära-dupes × | | 4 | 5 | 6 | Steg

Logaritmiska Modus (djupande resultat,vikt

boost = boostPerNearDuplicate × log₂(1 + count)

exempel: M SK1 nära-dupes → | | 0.15 \ × log

Den logaritmiska metoden är tillförlitlig eftersom:

De första några kopiorna har den starkaste signalen (författaren betonar )
Många kopior kan indikera att boilerplatet, inte är viktigt
Försämrar att saliens inflation

Tillvägagångspunkter

Kompleksitet

Fas	Kompleksitet	Typisk storlek M	Inverkan m
Införing			O		n	МSK3		4	5	segmenter
Tillförseln	OmM SK3 ♫ ♫	♫

Skalerande väg

För väldigt stora dokument (10,000+ segmenter):

LSH ( Lokalitet -Sensitiv Hashing): O(nM SK1 ungefär
Vergleich av batterier: Bearbeta i skivor för att minska minnet
Filterning tidigt: Mer aggressiv salient tröskel

Den nuvarande implementeringen är optimerad för typiska dokumentstorlekar. LSH lägger till komplexitet utan nytta för de flesta användande fallen.

jämförelse med forskning

tillvägagångspunkt	tröskel			källan
lucidRAG
NVIDIA NeMo Curator SemDeDup dokument
MinHash LSH Google C4, GPT-3 papper
SemHash GitHub

Vår tröskel av 0.90 är i harlang med industrins bästa metoder för semantisk deduplikering

Vad är inte duplicerat

innehållstyp	orsak
CrossM SK1 dokument vid intag	Bevarar per - källans lösning och tilldelning
lågtM SK1 likvärdighetsinnehåll (<0.90)	Semantiskt separerad M
Skillnade segmentstyper	Rubrik och punkt har olika strukturella roller
Cross-språksförkortningar		Bevarar språk mångfald

Ingripande status

Funktionen	Status ♫	♫ Lokalisering ♫	♫
Konfigurerade tröskeln	♫ ♫ ✅ ♫ Rakett ♫ `DeduplicationConfig` klass
Förstärkande förruttnande (logskala		)	`BoostDecayMode.Logarithmic`
Analytik med avvikningM SK1 mätningar	✅ Rakett M	`DeduplicationResult<T>` rekord
Integration av DI-tjänster `IDeduplicationService`

Framtidens förbättringar

Dedup analytik-dashboard: Visuella spårning av pris per dokumenttyp
Cross-språksöversättning: Translation-invariant embeddings for multilingual dedup
Enheten-informerad dedup: Använd GraphRAG-enheter som ytterligare signal ( inte utbytning)
Prometheus/OpenTelemetry: Export metriker för övervakningsdashboarder

sammanfattning

Den här dupliceringsstrategin:

Bevarar signal - näraM SK1 duplikater ökar betydelsen snarare än att bli avlägsna
Omfamnar gränser - Dokument upprätthåller oberoende segmentsgrupper
Ranger sen filtrerar - använder full RRF-signal innan deduktionen sker
Det misslyckas säkert - Prefererar att behålla innehållet snarare än att aggressivt ta bort det
Blir deterministisk - Samma intryck ger alltid samma resultat