JAVA 编写 RAG 检索时召回率低？Embedding 维度与相似度算法优化

JAVA 编写 RAG 检索时召回率低？Embedding 维度与相似度算法优化

各位朋友大家好，今天我们来聊聊在使用 JAVA 进行 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索时，经常遇到的召回率低的问题，以及如何通过优化 Embedding 维度和相似度算法来提升检索效果。

RAG 是一种将检索和生成模型结合起来的技术，旨在利用外部知识来增强生成模型的性能。简单来说，就是先从知识库中检索出与用户查询相关的文档，然后将这些文档作为上下文提供给生成模型，让模型生成更准确、更丰富的答案。

然而，实际应用中，我们经常会遇到召回率低的问题，也就是明明知识库中存在与用户查询相关的文档，却无法被检索出来。这会导致生成模型只能依赖自身的知识，无法充分利用外部信息，最终影响生成结果的质量。

那么，导致召回率低的原因有哪些呢？其中，Embedding 维度和相似度算法的选择是两个非常重要的因素。接下来，我们将深入探讨这两个方面，并提供相应的优化方案。

一、Embedding 维度对召回率的影响

Embedding，也称为嵌入，是将文本转换为向量表示的技术。通过 Embedding，我们可以将文本的语义信息编码到向量空间中，从而可以使用向量相似度来衡量文本之间的相关性。

Embedding 维度指的是向量的长度。例如，一个 128 维的 Embedding 向量，就包含了 128 个数值。Embedding 维度越高，理论上可以捕捉到的语义信息就越多，向量的表达能力也就越强。

但是，Embedding 维度并非越高越好。过高的维度会导致以下问题：

• 计算复杂度增加： 向量相似度计算的时间复杂度通常与维度成正比。高维向量会显著增加计算成本，降低检索速度。
• 维度灾难： 在高维空间中，数据变得稀疏，距离度量变得不那么可靠，容易导致“维度灾难”。这意味着高维向量之间的相似度区分度降低，反而影响检索效果。
• 过拟合： 如果训练数据不足，高维 Embedding 容易过拟合训练数据，导致泛化能力下降，从而影响对新查询的检索效果。

那么，如何选择合适的 Embedding 维度呢？以下是一些建议：

• 数据集大小： 如果数据集较小，建议选择较低的维度，以避免过拟合。例如，128 或 256 维。
• 文本长度： 如果文本较短，可能不需要太高的维度来捕捉语义信息。
• Embedding 模型： 不同的 Embedding 模型有不同的推荐维度。例如，一些预训练的 Transformer 模型（如 BERT、Sentence-BERT）通常使用 768 维或更高维度的 Embedding。
• 实验验证： 最好的方法是通过实验来验证不同维度下的检索效果。可以尝试不同的维度，并使用一些评估指标（如 Recall@K、Precision@K）来衡量检索性能。

代码示例：使用 Sentence-BERT 生成不同维度的 Embedding

首先，我们需要添加 Sentence-BERT 的 Java 依赖。可以使用 Maven 或 Gradle 管理依赖。

<!-- Maven -->
<dependency>
    <groupId>ai.djl.sentencepiece</groupId>
    <artifactId>sentencepiece</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
    <artifactId>pytorch-engine</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
    <artifactId>pytorch-native-auto</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>ai.djl.basicdataset</groupId>
    <artifactId>basicdataset</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>ai.djl.mlir</groupId>
    <artifactId>mlir-engine</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>ai.djl.huggingface</groupId>
    <artifactId>huggingface</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>

import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Tokenizer;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import ai.djl.training.util.DownloadUtils;

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;

public class EmbeddingDimensionExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String text = "This is a sample sentence.";
        String modelName = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"; // A smaller model
        Path modelDir = Paths.get("models");
        DownloadUtils.download(
                "https://huggingface.co/" + modelName + "/resolve/main/tokenizer.json",
                modelDir.resolve(modelName).toString());
        DownloadUtils.download(
                "https://huggingface.co/" + modelName + "/resolve/main/config.json",
                modelDir.resolve(modelName).toString());
        DownloadUtils.download(
                "https://huggingface.co/" + modelName + "/resolve/main/pytorch_model.bin",
                modelDir.resolve(modelName).toString());

        try (NDManager manager = NDManager.newBaseManager()) {
            // Load the tokenizer
            Tokenizer tokenizer =
                    Tokenizer.newInstance(modelDir.resolve(modelName).toString());

            // Tokenize the input text
            Encoding encoding = tokenizer.encode(text, true);
            long[] indices = encoding.getIds();
            long[] attentionMask = encoding.getAttentionMask();

            NDArray inputIds = manager.create(indices);
            NDArray attentionMaskArray = manager.create(attentionMask);

            // Print the input IDs and attention mask
            System.out.println("Input IDs: " + Arrays.toString(indices));
            System.out.println("Attention Mask: " + Arrays.toString(attentionMask));

            // Simulate embedding (replace with actual embedding model)
            // Sentence-Transformers all-MiniLM-L6-v2 outputs 384 dimensions
            NDArray embedding = manager.randomUniform(0, 1, new long[] {1, 384}); // Replace with real embedding
            System.out.println("Embedding Shape: " + Arrays.toString(embedding.getShape().toArray()));
        }
    }
}

说明：

1. 依赖： 引入必要的 SentencePiece 和 PyTorch 依赖。
2. 模型加载： 加载 Sentence-Transformers 的 all-MiniLM-L6-v2 模型。 可以根据需要选择其他模型。
3. 分词器和编码： 使用分词器将输入文本转换为 tokens。
4. Embedding生成（模拟）： 使用 NDManager.randomUniform 模拟生成一个 384 维度的 Embedding 向量。 需要替换成真实的 Embedding 生成代码。 可以使用 DJL 的模型加载功能，加载 PyTorch 模型，并使用模型进行推理。
5. 维度调整（可选）： 如果需要调整 Embedding 维度，可以使用降维技术（如 PCA）将高维向量降到低维。

二、相似度算法的选择

选择合适的相似度算法也是提升召回率的关键。常用的相似度算法包括：

• 余弦相似度（Cosine Similarity）： 衡量两个向量之间的夹角余弦值。余弦值越大，相似度越高。余弦相似度对向量的长度不敏感，更关注向量的方向。
• 欧氏距离（Euclidean Distance）： 衡量两个向量之间的距离。距离越小，相似度越高。欧氏距离对向量的长度敏感。
• 点积（Dot Product）： 计算两个向量的点积。点积越大，相似度越高。点积既考虑了向量的方向，也考虑了向量的长度。

不同的相似度算法适用于不同的场景。一般来说：

• 余弦相似度： 适用于文本长度不一致的情况。由于余弦相似度对向量长度不敏感，因此可以更好地处理文本长度差异带来的影响。
• 欧氏距离： 适用于文本长度一致的情况。如果文本长度差异不大，欧氏距离可以更好地反映文本之间的语义差异。
• 点积： 如果向量已经进行过归一化处理，点积和余弦相似度的效果是等价的。

代码示例：使用 JAVA 计算余弦相似度、欧氏距离和点积

import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import ai.djl.ndarray.types.Shape;

public class SimilarityCalculation {

    public static void main(String[] args) {
        try (NDManager manager = NDManager.newBaseManager()) {
            // Create two sample embedding vectors
            NDArray vector1 = manager.create(new float[] {0.8f, 0.6f});
            NDArray vector2 = manager.create(new float[] {0.9f, 0.4f});

            // Calculate cosine similarity
            NDArray dotProduct = vector1.dot(vector2);
            NDArray norm1 = vector1.norm();
            NDArray norm2 = vector2.norm();
            NDArray cosineSimilarity = dotProduct.div(norm1.mul(norm2));

            // Calculate Euclidean distance
            NDArray squaredDifference = vector1.sub(vector2).pow(2);
            NDArray sumOfSquaredDifferences = squaredDifference.sum();
            NDArray euclideanDistance = sumOfSquaredDifferences.sqrt();

            // Calculate dot product
            NDArray dotProductResult = vector1.dot(vector2);

            System.out.println("Vector 1: " + vector1);
            System.out.println("Vector 2: " + vector2);
            System.out.println("Cosine Similarity: " + cosineSimilarity.getFloat());
            System.out.println("Euclidean Distance: " + euclideanDistance.getFloat());
            System.out.println("Dot Product: " + dotProductResult.getFloat());
        }
    }
}

说明：

1. 向量创建： 使用 NDManager.create() 创建两个示例 Embedding 向量。
2. 余弦相似度计算： 首先计算两个向量的点积，然后分别计算两个向量的范数，最后将点积除以范数的乘积。
3. 欧氏距离计算： 首先计算两个向量的差的平方，然后求和，最后取平方根。
4. 点积计算： 使用 vector1.dot(vector2) 计算点积。
5. 打印结果： 打印计算结果。

优化相似度算法：

除了选择合适的相似度算法，还可以通过以下方式进行优化：

• 向量归一化： 在计算相似度之前，对向量进行归一化处理，可以消除向量长度的影响，提高余弦相似度的效果。
• 加权： 可以根据不同的特征，对向量的不同维度进行加权，以突出重要特征的影响。
• 混合： 可以将不同的相似度算法结合起来，以获得更好的效果。例如，可以将余弦相似度和欧氏距离结合起来，综合考虑向量的方向和长度。
• 近似最近邻搜索（ANNS）： 对于大规模知识库，可以使用 ANNS 算法来加速相似度搜索。ANNS 算法通过牺牲一定的精度，来换取更高的检索速度。常用的 ANNS 算法包括 Faiss、HNSW 等。

三、RAG 检索流程优化

除了优化 Embedding 维度和相似度算法，还可以从以下方面优化 RAG 检索流程：

• 数据预处理： 对知识库中的文档进行清洗、去重、分词等预处理操作，可以提高 Embedding 的质量，从而提升检索效果。
• 查询改写： 对用户查询进行改写，可以扩展查询的语义，从而召回更多相关的文档。例如，可以使用同义词替换、添加上下文信息等方式进行查询改写。
• 重排序： 对检索结果进行重排序，可以将更相关的文档排在前面，从而提高检索的准确率。可以使用一些机器学习模型（如 BERT、RankT5）来进行重排序。
• Prompt 工程： 设计合适的 Prompt，可以引导生成模型更好地利用检索到的文档，从而生成更准确、更丰富的答案。
• Chunk 大小： 知识库文档被分割成更小的块（chunks），以便进行 Embedding 和检索。 Chunk 大小影响着 RAG 系统的性能。较小的 Chunk 可能会丢失上下文信息，而较大的 Chunk 可能会引入噪声。

代码示例：RAG 检索流程的简单示例

import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDManager;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class RAGExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 1. 知识库（示例）
        List<String> knowledgeBase = new ArrayList<>();
        knowledgeBase.add("Java is a popular programming language.");
        knowledgeBase.add("Python is also a widely used programming language.");
        knowledgeBase.add("RAG combines retrieval and generation.");

        // 2. Embedding 向量（假设已生成）
        List<NDArray> embeddings = new ArrayList<>();
        try (NDManager manager = NDManager.newBaseManager()) {
            embeddings.add(manager.create(new float[] {0.8f, 0.6f}));
            embeddings.add(manager.create(new float[] {0.9f, 0.4f}));
            embeddings.add(manager.create(new float[] {0.7f, 0.7f}));

            // 3. 用户查询
            String query = "What is RAG?";

            // 4. 查询 Embedding（假设已生成）
            NDArray queryEmbedding = manager.create(new float[] {0.75f, 0.65f});

            // 5. 相似度计算（使用余弦相似度）
            int bestMatchIndex = -1;
            float maxSimilarity = -1;

            for (int i = 0; i < embeddings.size(); i++) {
                NDArray dotProduct = queryEmbedding.dot(embeddings.get(i));
                NDArray norm1 = queryEmbedding.norm();
                NDArray norm2 = embeddings.get(i).norm();
                NDArray cosineSimilarity = dotProduct.div(norm1.mul(norm2));

                float similarity = cosineSimilarity.getFloat();

                if (similarity > maxSimilarity) {
                    maxSimilarity = similarity;
                    bestMatchIndex = i;
                }
            }

            // 6. 检索结果
            String retrievedDocument = knowledgeBase.get(bestMatchIndex);
            System.out.println("Query: " + query);
            System.out.println("Retrieved Document: " + retrievedDocument);

            // 7. 生成（假设已生成）
            String generatedAnswer = "RAG stands for Retrieval-Augmented Generation. It combines retrieval and generation to produce better responses.";
            System.out.println("Generated Answer: " + generatedAnswer);
        }
    }
}

说明：

1. 知识库： 使用 List<String> 存储知识库文档。
2. Embedding 向量： 使用 List<NDArray> 存储知识库文档的 Embedding 向量。 需要替换成真实的 Embedding 生成代码。
3. 用户查询： 存储用户查询。
4. 查询 Embedding： 存储用户查询的 Embedding 向量。 需要替换成真实的 Embedding 生成代码。
5. 相似度计算： 计算查询 Embedding 与知识库文档 Embedding 之间的余弦相似度。
6. 检索结果： 根据相似度选择最相关的文档。
7. 生成： 根据检索到的文档生成答案。 需要替换成真实的生成模型代码。

表格总结：优化方案对比

优化方向	优化方法	优点	缺点
Embedding 维度	选择合适的维度（根据数据集大小、文本长度、Embedding 模型）	提高向量表达能力，减少维度灾难，降低计算复杂度	需要实验验证，选择不当可能导致过拟合或欠拟合
相似度算法	选择合适的相似度算法（余弦相似度、欧氏距离、点积）	提高相似度计算的准确性，适用于不同的场景	需要根据数据特点选择，选择不当可能导致检索效果下降
RAG 流程	数据预处理（清洗、去重、分词）	提高 Embedding 质量，提升检索效果	需要额外的预处理步骤，增加开发成本
	查询改写（同义词替换、添加上下文信息）	扩展查询语义，召回更多相关文档	可能引入噪声，导致检索结果不准确
	重排序（使用机器学习模型）	将更相关的文档排在前面，提高检索准确率	需要训练机器学习模型，增加开发成本
	Prompt 工程（设计合适的 Prompt）	引导生成模型更好地利用检索到的文档，生成更准确、更丰富的答案	需要一定的 Prompt 设计经验，设计不当可能导致生成结果不理想
	近似最近邻搜索（ANNS，如 Faiss、HNSW）	加速相似度搜索，适用于大规模知识库	牺牲一定的精度，可能导致检索结果不完全准确
	Chunk 大小优化	确保上下文信息完整的同时，减小噪声	需要根据数据特点选择，选择不当可能导致检索效果下降

四、一些实用的技巧

• 监控和评估： 定期监控和评估 RAG 系统的性能，可以及时发现问题并进行优化。可以使用一些评估指标（如 Recall@K、Precision@K、F1-score）来衡量检索性能。
• A/B 测试： 可以使用 A/B 测试来比较不同优化方案的效果。例如，可以比较不同 Embedding 维度、不同相似度算法、不同 Prompt 设计下的检索性能。
• 迭代优化： RAG 系统的优化是一个迭代的过程。需要不断地尝试新的方法，并根据实验结果进行调整，才能最终达到最佳效果。

总结一下今天的内容：

通过今天的讨论，我们了解了 Embedding 维度和相似度算法对 RAG 检索召回率的影响，并提供了一些优化方案。希望这些内容能帮助大家在实际应用中提升 RAG 系统的性能，让生成模型更好地利用外部知识，生成更准确、更丰富的答案。优化 Embedding 维度与相似度算法，结合其他 RAG 流程优化手段，可以有效提升检索的召回率。