复杂业务RAG如何设计特征增强提升引用精准度

复杂业务 RAG：特征增强提升引用精准度

大家好，今天我们来聊聊复杂业务场景下的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，重点是如何通过特征增强来提升引用精准度。在实际业务中，我们经常会遇到信息结构复杂、知识领域交叉、用户意图多变等挑战，这使得传统的 RAG 方法难以达到理想的效果。我们需要更精细的策略，才能让模型准确理解用户意图，并从海量知识库中检索到最相关的上下文。

RAG 系统回顾与挑战

首先，简单回顾一下 RAG 的基本流程：

1. 检索 (Retrieval)： 根据用户查询，从知识库中检索出相关的文档或文本片段。
2. 增强 (Augmentation)： 将检索到的上下文信息与用户查询拼接起来，形成增强的提示 (Prompt)。
3. 生成 (Generation)： 将增强的提示输入到大型语言模型 (LLM) 中，生成最终的答案。

在复杂业务场景中，RAG 系统面临的主要挑战包括：

• 语义鸿沟： 用户查询的表述方式可能与知识库中的文档存在差异，导致检索结果不相关。
• 信息过载： 检索到的文档可能包含大量无关信息，干扰 LLM 的生成过程。
• 知识孤岛： 知识库中的信息分散在不同的文档中，缺乏有效的关联，导致 LLM 难以整合。
• 意图理解： 用户查询可能包含复杂的意图，需要精确理解才能检索到正确的上下文。

特征增强的核心思想

为了应对上述挑战，我们需要对 RAG 系统进行特征增强，其核心思想是：在检索和生成阶段，引入更多与用户查询和知识库相关的特征信息，从而提升引用精准度。

具体来说，特征增强可以从以下几个方面入手：

1. 查询特征增强： 对用户查询进行分析，提取出关键信息，例如实体、关系、属性、意图等。
2. 文档特征增强： 对知识库中的文档进行分析，提取出关键信息，例如主题、关键词、摘要、元数据等。
3. 匹配特征增强： 在检索过程中，除了文本相似度之外，考虑其他特征信息，例如实体匹配、关系匹配、属性匹配等。
4. 上下文特征增强： 在生成提示时，除了检索到的文档片段之外，引入其他上下文信息，例如用户历史、知识图谱、外部数据等。

查询特征增强：精准理解用户意图

查询特征增强的目标是更精确地理解用户意图。常用的方法包括：

• 命名实体识别 (NER)： 识别用户查询中的实体，例如人名、地名、组织机构名等。
• 关系抽取 (RE)： 识别用户查询中实体之间的关系，例如“谁是…的CEO”、“…在哪里”。
• 意图识别 (Intent Recognition)： 识别用户查询的意图，例如“查询天气”、“预订机票”、“解决问题”。
• 关键词提取 (Keyword Extraction)： 提取用户查询中的关键词，用于缩小检索范围。

下面是一个使用 spaCy 进行 NER 的示例代码：

import spacy

nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")  # 加载中文模型

def extract_entities(query):
  """
  提取查询中的实体
  """
  doc = nlp(query)
  entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
  return entities

query = "苹果公司的CEO是谁？"
entities = extract_entities(query)
print(entities) # 输出：[('苹果公司', 'ORG')]

我们可以将提取到的实体信息用于改进检索策略，例如，只检索包含“苹果公司”这个实体的文档。

文档特征增强：构建更丰富的知识表示

文档特征增强的目标是构建更丰富的知识表示，方便检索和理解。常用的方法包括：

• 主题建模 (Topic Modeling)： 使用 LDA 等算法对文档进行主题建模，提取出文档的主题信息。
• 关键词提取 (Keyword Extraction)： 使用 TF-IDF 等算法提取文档的关键词，用于快速定位相关文档。
• 文档摘要 (Document Summarization)： 使用 TextRank 等算法生成文档摘要，用于快速了解文档内容。
• 元数据提取 (Metadata Extraction)： 提取文档的元数据，例如标题、作者、发布时间等，用于辅助检索。

下面是一个使用 Jieba 和 TF-IDF 算法提取关键词的示例代码：

import jieba
import jieba.analyse

def extract_keywords(document, topK=5):
  """
  提取文档的关键词
  """
  keywords = jieba.analyse.extract_tags(document, topK=topK, withWeight=False)
  return keywords

document = "苹果公司是一家位于美国加利福尼亚州的科技公司，主要业务是设计、开发和销售消费电子产品、计算机软件和在线服务。"
keywords = extract_keywords(document)
print(keywords) # 输出：['苹果公司', '加利福尼亚州', '科技公司', '业务', '设计']

我们可以将提取到的关键词信息用于构建倒排索引，从而提高检索效率。

匹配特征增强：融合多种相似度指标

匹配特征增强的目标是更准确地评估查询和文档之间的相关性。除了传统的文本相似度之外，我们还可以考虑其他特征信息，例如：

• 实体匹配： 衡量查询和文档中实体之间的匹配程度。
• 关系匹配： 衡量查询和文档中关系之间的匹配程度。
• 属性匹配： 衡量查询和文档中属性之间的匹配程度。
• 语义相似度： 使用预训练语言模型 (例如 BERT) 计算查询和文档的语义相似度。

下面是一个计算实体匹配得分的示例代码：

def entity_match_score(query_entities, document_entities):
  """
  计算实体匹配得分
  """
  query_entity_names = [entity[0] for entity in query_entities]
  document_entity_names = [entity[0] for entity in document_entities]

  # 计算交集大小
  intersection = set(query_entity_names) & set(document_entity_names)
  intersection_size = len(intersection)

  # 计算并集大小
  union = set(query_entity_names) | set(document_entity_names)
  union_size = len(union)

  # 计算 Jaccard 系数
  if union_size == 0:
    return 0.0
  else:
    return intersection_size / union_size

# 示例数据
query_entities = [("苹果公司", "ORG"), ("CEO", "TITLE")]
document_entities = [("苹果公司", "ORG"), ("蒂姆·库克", "PERSON")]

# 计算实体匹配得分
score = entity_match_score(query_entities, document_entities)
print(score) # 输出：0.3333333333333333

我们可以将实体匹配得分与其他相似度指标结合起来，形成一个综合的相似度评分，用于对检索结果进行排序。

上下文特征增强：提供更全面的信息

上下文特征增强的目标是为 LLM 提供更全面的信息，从而提高生成质量。常用的方法包括：

• 用户历史： 考虑用户的历史查询记录和交互行为，用于理解用户的意图和偏好。
• 知识图谱： 利用知识图谱中的实体和关系信息，丰富文档的语义表示。
• 外部数据： 引入外部数据，例如新闻、博客、论坛等，提供更全面的背景信息。

下面是一个使用知识图谱进行上下文增强的示例：

假设我们有一个知识图谱，其中包含实体“苹果公司”和实体“蒂姆·库克”，以及关系“CEO”。

当用户查询“苹果公司的CEO是谁？”时，我们可以从知识图谱中检索到“苹果公司”和“蒂姆·库克”之间的关系“CEO”，并将这个关系信息添加到生成提示中。

例如，增强的提示可以是：

用户查询：苹果公司的CEO是谁？
知识图谱信息：苹果公司 - CEO -> 蒂姆·库克
请根据以上信息回答问题。

这样，LLM 就能够更容易地生成正确的答案。

代码示例：一个完整的 RAG 系统框架

下面是一个使用 Python 和 Langchain 实现的 RAG 系统框架，包含了查询特征增强、文档特征增强和匹配特征增强：

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
import spacy
import jieba
import jieba.analyse

# 1. 加载文档
loader = TextLoader("knowledge_base.txt")
documents = loader.load()

# 2. 分割文本
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 初始化 OpenAI embeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 4. 创建向量数据库
db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

# 5. 初始化 spaCy 和 Jieba
nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")
jieba.initialize()

# 6. 定义特征增强函数
def enhance_query(query):
  """
  增强查询，提取实体和关键词
  """
  doc = nlp(query)
  entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
  keywords = jieba.analyse.extract_tags(query, topK=5, withWeight=False)
  return entities, keywords

def enhance_document(document):
  """
  增强文档，提取关键词
  """
  keywords = jieba.analyse.extract_tags(document, topK=5, withWeight=False)
  return keywords

def calculate_similarity(query_entities, query_keywords, document_keywords):
  """
  计算查询和文档之间的相似度，融合实体和关键词信息
  """
  entity_score = entity_match_score(query_entities, [])  # document entity 现在没有，可以自己实现
  keyword_score = len(set(query_keywords) & set(document_keywords)) / len(set(query_keywords) | set(document_keywords)) if (len(set(query_keywords) | set(document_keywords)) != 0) else 0
  # 加权平均
  return 0.6 * entity_score + 0.4 * keyword_score

# 7. 定义检索函数
def retrieve_relevant_documents(query, db, k=4):
    """
    检索相关文档，考虑特征增强
    """
    query_entities, query_keywords = enhance_query(query)
    results = db.similarity_search(query, k=k)
    # 对结果进行重排序，根据融合相似度
    results_with_similarity = []
    for result in results:
        document_keywords = enhance_document(result.page_content)
        similarity = calculate_similarity(query_entities, query_keywords, document_keywords)
        results_with_similarity.append((result, similarity))

    # 按照相似度排序
    results_with_similarity.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    sorted_results = [result[0] for result in results_with_similarity]
    return sorted_results

# 8. 定义 RAG 函数
def rag(query):
  """
  RAG 函数，进行检索和生成
  """
  relevant_documents = retrieve_relevant_documents(query, db)
  # 拼接文档
  context = "n".join([doc.page_content for doc in relevant_documents])
  prompt = f"根据以下信息回答问题：n{context}n问题：{query}"

  llm = OpenAI(temperature=0)  # 使用 OpenAI LLM
  answer = llm(prompt)
  return answer

# 9. 测试
query = "苹果公司的CEO是谁？"
answer = rag(query)
print(answer)

knowledge_base.txt 内容示例:

苹果公司是一家位于美国加利福尼亚州的科技公司，主要业务是设计、开发和销售消费电子产品、计算机软件和在线服务。苹果公司由史蒂夫·乔布斯、史蒂夫·沃兹尼亚克和罗纳德·韦恩于1976年4月1日创立，并于1977年1月3日正式注册成为公司。

蒂姆·库克是苹果公司的现任首席执行官（CEO）。他于2011年8月24日接替史蒂夫·乔布斯成为苹果公司的CEO。

这个代码示例展示了一个基本的 RAG 系统框架，你可以根据自己的业务需求进行扩展和优化。

总结与展望

通过对查询、文档、匹配和上下文进行特征增强，我们可以显著提升复杂业务场景下 RAG 系统的引用精准度。未来的研究方向包括：

• 更先进的特征提取方法： 使用更强大的预训练模型和知识图谱技术，提取更丰富的特征信息。
• 自适应的特征权重调整： 根据用户查询和知识库的特点，动态调整不同特征的权重。
• 可解释的 RAG 系统： 提供对检索和生成过程的可解释性，帮助用户理解模型的决策过程。

希望今天的分享对大家有所帮助。 通过引入特征增强策略，RAG系统可以更好地应对复杂业务场景，并提供更准确、更可靠的答案。