因果图赋能RAG：causalrag技术解析与实战指南

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在医疗场景中，传统 RAG 系统可能给出这样的矛盾回答：当查询 ” 服用阿司匹林后头痛加重的原因 ” 时，系统可能同时返回 ” 阿司匹林可缓解头痛 ” 和 ” 阿司匹林导致胃出血引发头痛 ” 两个矛盾结论。这是因为传统向量检索只关注文本相似度，无法识别 ” 药物作用 ” 与 ” 副作用 ” 之间的因果差异。

传统 RAG 架构：

查询向量化
向量相似度检索
原始文本直接输入 LLM

因果增强 RAG 架构：

查询因果解析（识别因果实体和关系）
因果子图匹配
因果权重调整的混合检索
因果约束下的生成

from typing import Dict, List
import networkx as nx

class CausalGraphBuilder:
    def __init__(self):
        self.graph = nx.DiGraph()

    def add_relation(self, 
                    cause: str, 
                    effect: str, 
                    evidence: List[str],
                    strength: float = 0.5):
        """
        添加因果边并记录证据来源
        params:
            strength: 因果强度 [0,1]
        """
        self.graph.add_edge(cause, effect, 
                           strength=strength,
                           evidences=evidence)

# 医疗领域示例
builder = CausalGraphBuilder()
builder.add_relation("aspirin", "pain_relief", 
                    ["PMID:123456", "临床指南 2023"],
                    strength=0.8)
builder.add_relation("aspirin", "stomach_bleed",
                    ["药品说明书"], 
                    strength=0.6)

def causal_retrieval(
    query: str,
    causal_graph: nx.DiGraph,
    vector_db,
    alpha: float = 0.7  # 因果权重系数
) -> List[Document]:
    # 因果解析
    causal_entities = extract_causal_entities(query)

    # 获取因果子图
    subgraph = get_relevant_subgraph(causal_graph, causal_entities)

    # 混合检索
    vector_results = vector_db.similarity_search(query)
    causal_scores = compute_causal_scores(subgraph, vector_results)

    # 加权排序
    combined_scores = {doc.id: alpha*causal_scores[doc.id] + (1-alpha)*doc.score
        for doc in vector_results
    }
    return sorted(vector_results, key=lambda x: -combined_scores[x.id])

在 prompt 中注入因果路径描述
使用 logit_bias 强化因果相关 token
通过后处理过滤矛盾陈述

在 1000 条医疗问答测试中：

基础 RAG 延迟：120±15ms
因果增强后：210±25ms（增加 75%）

from datetime import datetime, timedelta

class CausalCache:
    def __init__(self, ttl: int = 3600):
        self.cache = {}
        self.ttl = ttl

    def get(self, query: str) -> Optional[List[Document]]:
        entry = self.cache.get(query)
        if entry and entry["expire"] > datetime.now():
            return entry["docs"]
        return None

    def set(self, query: str, docs: List[Document]):
        self.cache[query] = {
            "docs": docs,
            "expire": datetime.now() + timedelta(seconds=self.ttl)
        }

    def invalidate(self, updated_edges: List[Tuple[str, str]]):
        """因果图更新时使相关缓存失效"""
        for query, entry in self.cache.items():
            if any(edge in get_causal_entities(query) 
                  for edge in updated_edges):
                del self.cache[query]

混合检索策略：当因果匹配度低于阈值时自动降级到传统检索
动态扩展：利用 LLM 实时生成可能的因果路径（需人工审核）

import redis
from contextlib import contextmanager

redis_client = redis.Redis()

@contextmanager
def causal_graph_lock(graph_name: str, timeout: int = 30):
    """分布式锁确保因果图更新原子性"""
    lock = redis_client.lock(f"{graph_name}_lock", timeout=timeout)
    try:
        acquired = lock.acquire(blocking=True)
        if acquired:
            yield
        else:
            raise TimeoutError("获取锁超时")
    finally:
        if acquired:
            lock.release()