AI 在 RAG 架构中召回偏差的知识分片优化策略

AI 在 RAG 架构中召回偏差的知识分片优化策略

大家好，今天我们来深入探讨一个在 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 架构中至关重要的问题：召回偏差及其知识分片优化策略。RAG 架构通过检索外部知识库来增强语言模型的生成能力，但检索过程并非完美，容易受到偏差的影响，从而影响最终生成的质量。理解并解决这些偏差，并结合优化的知识分片策略，是提升 RAG 性能的关键。

1. RAG 架构中的召回偏差

召回偏差是指检索系统倾向于检索到某些类型的文档或知识片段，而忽略其他类型的文档。这种偏差可能源于多个方面：

• 数据偏差： 知识库本身可能存在偏差，例如，某些主题的文档数量远多于其他主题。这将导致检索系统更容易检索到数量较多的主题的文档。
• 索引偏差： 索引构建方式可能存在偏差。例如，如果使用了某些特定的关键词进行索引，那么包含这些关键词的文档将被优先检索到。
• 查询偏差： 用户的查询本身可能存在偏差。例如，用户的查询可能带有特定的情感倾向，这将导致检索系统检索到带有类似情感倾向的文档。
• 相似度计算偏差： 用于计算查询和文档之间相似度的算法可能存在偏差。例如，基于词频的相似度算法可能更倾向于检索到长度较长的文档。
• 排序偏差： 排序算法可能存在偏差。例如，某些文档可能因为其来源的权威性而被优先排序。

召回偏差会直接影响 RAG 架构的性能。如果检索到的文档存在偏差，那么语言模型生成的文本也会受到偏差的影响，导致生成的文本不准确、不全面，甚至带有误导性。

2. 召回偏差的类型

为了更精确地解决召回偏差，我们需要对偏差进行分类。以下是一些常见的召回偏差类型：

• 流行度偏差 (Popularity Bias)： 检索系统倾向于检索到流行的文档或知识片段，而忽略了相关但不太流行的文档。
• 新近度偏差 (Recency Bias)： 检索系统倾向于检索到最新的文档，而忽略了旧的但可能仍然相关的文档。
• 语义偏差 (Semantic Bias)： 检索系统未能准确捕捉查询的语义，导致检索到语义上不相关的文档。
• 代表性偏差 (Representation Bias)： 知识库中的文档未能充分代表所有可能的主题或观点。

3. 识别和度量召回偏差

在优化召回策略之前，我们需要能够识别和度量召回偏差。以下是一些常用的方法：

• 人工评估： 由人工评估员评估检索结果的质量和多样性。这可以发现检索系统是否存在明显的偏差。
• 多样性指标： 使用多样性指标来衡量检索结果的多样性。例如，可以使用平均成对距离 (Average Pairwise Distance) 来衡量检索结果中文档之间的语义差异。
• 覆盖率指标： 使用覆盖率指标来衡量检索系统对知识库的覆盖程度。例如，可以使用知识库中每个主题的文档被检索到的比例来衡量覆盖率。
• 对抗性测试： 构建对抗性查询，旨在触发检索系统的偏差。例如，可以构建包含歧义词的查询，来测试检索系统是否能够正确处理这些歧义词。

4. 知识分片优化策略

知识分片是指将知识库中的文档分割成更小的片段，以便更好地进行检索和利用。优化的知识分片策略可以有效地减少召回偏差，提高 RAG 架构的性能。以下是一些常用的知识分片优化策略：

• 语义分片： 基于文档的语义内容进行分片。例如，可以使用主题模型 (Topic Modeling) 或命名实体识别 (Named Entity Recognition) 来识别文档中的主题和实体，然后将文档分割成围绕这些主题和实体的片段。
• 固定大小分片： 将文档分割成固定大小的片段。例如，可以将文档分割成固定长度的句子或段落。
• 滑动窗口分片： 使用滑动窗口在文档中移动，并将每个窗口内的内容作为一个片段。
• 递归分片： 递归地将文档分割成更小的片段，直到达到预定的最小片段大小。
• 元数据增强分片： 在分片过程中，为每个片段添加元数据，例如，片段所属的文档标题、作者、日期等。这些元数据可以帮助检索系统更好地理解片段的内容，并提高检索的准确性。

5. 代码示例：基于语义的分片

以下代码示例展示了如何使用 Python 和 Transformers 库，基于语义对文档进行分片。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

# 1. 加载预训练模型
model_name = 'sentence-transformers/all-mpnet-base-v2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

# 2. 定义文本嵌入函数
def embed_text(text):
    inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    # 使用平均池化获取句子嵌入
    embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
    return embeddings.numpy()

# 3. 定义分片函数
def semantic_chunking(text, num_chunks=5):
    """
    基于语义对文本进行分片.

    Args:
        text: 要分片的文本.
        num_chunks: 分片的数量.

    Returns:
        一个包含分片的列表.
    """
    sentences = text.split('.') #  简单句子分割
    sentence_embeddings = np.concatenate([embed_text(s) for s in sentences])

    # 4. 聚类句子嵌入
    clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=num_chunks, linkage='ward')
    clustering.fit(sentence_embeddings)
    cluster_labels = clustering.labels_

    # 5. 基于聚类结果构建分片
    chunks = []
    for i in range(num_chunks):
        chunk_sentences = [sentences[j] for j, label in enumerate(cluster_labels) if label == i]
        chunk = '.'.join(chunk_sentences)
        chunks.append(chunk)

    return chunks

# 6. 示例使用
text = """
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一个分支，涉及计算机理解、解释和生成人类语言。
NLP 的应用非常广泛，包括机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统等。
深度学习是 NLP 领域中一种重要的技术，它利用神经网络来学习语言的模式和结构。
Transformer 模型是深度学习在 NLP 领域的一项突破性成果，它在机器翻译、文本生成等任务中取得了显著的成功。
RAG 架构结合了检索和生成两种方法，通过检索外部知识库来增强语言模型的生成能力。
RAG 架构在解决知识密集型任务方面具有很大的潜力。
"""

chunks = semantic_chunking(text, num_chunks=3)

for i, chunk in enumerate(chunks):
    print(f"Chunk {i+1}: {chunk}n")

代码解释:

1. 加载预训练模型: 使用 sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 模型，它是一个专门用于生成句子嵌入的模型。
2. 定义文本嵌入函数: embed_text 函数使用预训练模型将文本转换为向量表示 (嵌入)。
3. 定义分片函数: semantic_chunking 函数接收文本和期望的分片数量作为输入。
4. 聚类句子嵌入: 使用 Agglomerative Clustering 算法对句子嵌入进行聚类。linkage='ward' 指定使用 Ward 方差最小化算法进行聚类。
5. 基于聚类结果构建分片: 根据聚类结果，将属于同一簇的句子组合成一个分片。
6. 示例使用: 展示如何使用 semantic_chunking 函数对一段文本进行分片。

6. 优化检索策略

除了知识分片之外，优化检索策略也是减少召回偏差的关键。以下是一些常用的检索策略优化方法：

• 查询扩展： 使用同义词、近义词、上位词等来扩展查询，以提高检索的覆盖率。
• 相关性反馈： 根据用户的反馈，调整检索策略，以提高检索的准确性。
• 多路检索： 使用多种检索算法或索引结构，并将结果合并，以提高检索的多样性。
• 重排序： 使用机器学习模型对检索结果进行重排序，以提高检索的质量。
• 向量检索与关键词检索结合: 同时使用向量检索（例如使用 FAISS 或 Annoy）和关键词检索（例如使用 Elasticsearch 或 Lucene），并对结果进行融合。向量检索擅长语义相似度匹配，而关键词检索擅长精确匹配。

7. 代码示例：查询扩展

以下代码示例展示了如何使用 Python 和 NLTK 库，对查询进行扩展。

import nltk
from nltk.corpus import wordnet

nltk.download('wordnet') # 确保下载了 WordNet

def expand_query(query):
    """
    使用 WordNet 对查询进行扩展.

    Args:
        query: 要扩展的查询.

    Returns:
        一个包含原始查询和扩展后的查询的列表.
    """
    expanded_query = [query]
    words = query.split()
    for word in words:
        synsets = wordnet.synsets(word)
        for synset in synsets:
            for lemma in synset.lemmas():
                synonym = lemma.name()
                if synonym != word and synonym not in expanded_query:
                    expanded_query.append(synonym)
    return expanded_query

# 示例使用
query = "large language model"
expanded_queries = expand_query(query)
print(f"原始查询: {query}")
print(f"扩展后的查询: {expanded_queries}")

代码解释:

1. 导入必要的库: 导入 NLTK 库和 WordNet 语料库。
2. 定义查询扩展函数: expand_query 函数接收查询作为输入，并使用 WordNet 查找查询中每个单词的同义词。
3. 查找同义词: 对于查询中的每个单词，使用 wordnet.synsets 函数查找其同义词集。然后，遍历每个同义词集，并提取其中的词元 (lemma)。如果词元不是原始单词，并且不在已扩展的查询列表中，则将其添加到列表中。
4. 示例使用: 展示如何使用 expand_query 函数对一个查询进行扩展。

8. 评估和迭代

优化召回偏差是一个迭代的过程。我们需要不断地评估和改进我们的策略。以下是一些评估和迭代的步骤：

1. 选择评估指标： 选择合适的评估指标来衡量召回偏差和 RAG 架构的性能。例如，可以使用准确率、召回率、F1 值、多样性指标和覆盖率指标。
2. 构建评估数据集： 构建一个包含各种类型查询的评估数据集。该数据集应该能够覆盖知识库中的所有主题和观点。
3. 评估基线模型： 评估一个基线模型，以便了解当前的性能水平。
4. 实施优化策略： 实施上述的知识分片优化策略和检索策略优化方法。
5. 评估优化后的模型： 评估优化后的模型，并与基线模型进行比较。
6. 分析结果： 分析评估结果，找出仍然存在偏差的地方。
7. 迭代改进： 根据分析结果，调整优化策略，并重复上述步骤。

表格总结常见策略：

策略	描述	优点	缺点
语义分片	基于文档的语义内容进行分片，例如使用主题模型或命名实体识别。	能够更好地捕捉文档的语义信息，提高检索的准确性。	实现复杂，计算成本高。
固定大小分片	将文档分割成固定大小的片段，例如固定长度的句子或段落。	实现简单，计算成本低。	可能破坏文档的语义完整性。
滑动窗口分片	使用滑动窗口在文档中移动，并将每个窗口内的内容作为一个片段。	能够保留文档的上下文信息。	可能产生大量的重叠片段，增加检索的负担。
递归分片	递归地将文档分割成更小的片段，直到达到预定的最小片段大小。	能够适应不同长度的文档，并生成不同粒度的片段。	实现复杂，需要仔细调整参数。
元数据增强分片	在分片过程中，为每个片段添加元数据，例如片段所属的文档标题、作者、日期等。	可以帮助检索系统更好地理解片段的内容，并提高检索的准确性。	需要额外的存储空间来存储元数据。
查询扩展	使用同义词、近义词、上位词等来扩展查询，以提高检索的覆盖率。	可以提高检索的召回率，发现更多相关的文档。	可能引入噪声，降低检索的准确率。
相关性反馈	根据用户的反馈，调整检索策略，以提高检索的准确性。	可以根据用户的需求进行个性化调整，提高检索的满意度。	需要用户的参与，并且需要设计合理的反馈机制。
多路检索	使用多种检索算法或索引结构，并将结果合并，以提高检索的多样性。	可以结合不同检索算法的优点，提高检索的鲁棒性。	实现复杂，需要仔细调整权重。
重排序	使用机器学习模型对检索结果进行重排序，以提高检索的质量。	可以根据用户的偏好对检索结果进行排序，提高检索的相关性。	需要训练机器学习模型，并且需要大量的标注数据。
向量与关键词结合检索	同时使用向量检索和关键词检索，并对结果进行融合。	结合了语义相似度和精确匹配的优点，提高检索的准确性和召回率。	需要维护两种不同的索引，并且需要设计合理的融合策略。

优化偏差，持续改进

今天的分享就到这里。我们讨论了 RAG 架构中召回偏差的各种类型、识别方法以及优化策略，重点介绍了知识分片和检索策略的优化。记住，减少召回偏差是一个持续改进的过程，需要我们不断地评估、分析和迭代。希望今天的分享能帮助大家更好地理解和解决 RAG 架构中的召回偏差问题，构建更强大的 AI 应用。