如何在JAVA系统中实现RAG结果可信度评分与智能重排序策略 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

JAVA系统中RAG结果可信度评分与智能重排序策略：一场技术深潜

各位朋友，大家好！今天我们一起深入探讨如何在JAVA系统中构建一个更可靠、更智能的检索增强生成（RAG）系统。具体来说，我们将聚焦于RAG结果的可信度评分以及智能重排序策略，旨在提升最终生成答案的质量和准确性。

一、RAG系统简述与挑战

RAG系统，顾名思义，结合了信息检索 (Retrieval) 和文本生成 (Generation) 两大模块。其核心思想是：

检索 (Retrieval): 根据用户查询，从海量知识库中检索出相关的文档片段。
增强 (Augmentation): 将检索到的文档片段作为上下文，与用户查询一同输入到生成模型中。
生成 (Generation): 生成模型利用检索到的上下文信息，生成最终的答案。

RAG系统的优势在于能够利用外部知识来增强生成模型的知识储备，从而避免生成“幻觉” (hallucination)，并能够提供更准确、更全面的答案。

然而，RAG系统也面临着一些挑战：

噪声文档的影响: 检索到的文档可能包含与查询无关的信息，甚至错误的信息，这会影响生成模型的判断。
文档相关性差异: 检索到的文档与查询的相关程度不同，直接将所有文档平等地输入生成模型可能会导致信息冗余或重点不突出。
生成模型的不确定性: 即使输入高质量的上下文，生成模型也可能因为自身的设计缺陷或训练数据的偏差而生成不准确的答案。

因此，我们需要一种机制来评估RAG结果的可信度，并对检索到的文档进行智能重排序，从而提高生成答案的质量。

二、RAG结果可信度评分

可信度评分的目标是量化RAG系统生成的答案的可信程度。这有助于用户判断答案的可靠性，并可以用于优化RAG系统的各个环节。

2.1 可信度评分的维度

可信度评分可以从多个维度进行考虑：

证据支持度: 答案在检索到的文档中是否得到充分的支持？是否存在与答案相矛盾的证据？
信息来源可靠性: 检索到的文档来自哪些来源？这些来源的可信度如何？
生成模型置信度: 生成模型对自身生成的答案的置信度如何？

2.2 可信度评分的方法

以下是一些常用的可信度评分方法：

基于证据支持度的评分:

关键词匹配: 统计答案中关键词在检索到的文档中出现的频率。频率越高，说明证据支持度越高。
语义相似度: 计算答案与检索到的文档之间的语义相似度。相似度越高，说明证据支持度越高。可以使用Sentence Transformers等预训练模型来计算语义相似度。

import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Tokenizer;
import ai.djl.inference.InferenceModel;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDList;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.training.util.PairList;

import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class SemanticSimilarity {

    public static double calculateSimilarity(String text1, String text2) throws Exception {
        String modelName = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2";

        Criteria<String, float[]> criteria = Criteria.builder()
                .setTypes(String.class, float[].class)
                .optModelPath(Paths.get("models")) // Optionally specify model path
                .optModelName(modelName)
                .optEngine("PyTorch") // Or "TensorFlow"
                .build();

        try (InferenceModel model = criteria.loadModel()) {
            Tokenizer tokenizer = Tokenizer.newInstance(Paths.get("models/" + modelName + "/tokenizer.json").toString());

            Encoding encoding1 = tokenizer.encode(text1);
            Encoding encoding2 = tokenizer.encode(text2);

            NDArray inputIds1 = model.getNDManager().create(encoding1.getIds());
            NDArray attentionMask1 = model.getNDManager().create(encoding1.getAttentionMask());
            NDArray inputIds2 = model.getNDManager().create(encoding2.getIds());
            NDArray attentionMask2 = model.getNDManager().create(encoding2.getAttentionMask());

            NDList output1 = model.forward(new NDList(inputIds1, attentionMask1));
            NDArray embeddings1 = output1.get(0);

            NDList output2 = model.forward(new NDList(inputIds2, attentionMask2));
            NDArray embeddings2 = output2.get(0);

            // Calculate cosine similarity
            float[] embeddingArray1 = embeddings1.toFloatArray();
            float[] embeddingArray2 = embeddings2.toFloatArray();

            double dotProduct = 0.0;
            double norm1 = 0.0;
            double norm2 = 0.0;

            for (int i = 0; i < embeddingArray1.length; i++) {
                dotProduct += embeddingArray1[i] * embeddingArray2[i];
                norm1 += Math.pow(embeddingArray1[i], 2);
                norm2 += Math.pow(embeddingArray2[i], 2);
            }

            return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String text1 = "This is an example sentence.";
        String text2 = "This is a similar sentence.";

        double similarity = calculateSimilarity(text1, text2);
        System.out.println("Semantic similarity: " + similarity);
    }
}

自然语言推理 (NLI): 使用NLI模型判断检索到的文档是否蕴含 (entailment) 或矛盾 (contradiction) 答案。

基于信息来源可靠性的评分:
- 信誉评分: 为每个信息来源 (例如，网站、数据库) 分配一个信誉评分。评分可以基于来源的历史表现、专业性、用户评价等因素。
- 来源权重: 在计算最终的可信度评分时，对来自不同来源的证据赋予不同的权重。来自高信誉来源的证据应该具有更高的权重。
基于生成模型置信度的评分:
- 概率输出: 许多生成模型 (例如，基于Transformer的模型) 会输出每个token的概率。可以利用这些概率来估计整个答案的置信度。
- 模型校准: 通过校准技术，可以使生成模型的置信度输出更加准确。

2.3 可信度评分的整合

可以将以上多个维度的评分进行整合，得到一个最终的可信度评分。一种常用的方法是加权平均：

可信度评分 = w1 * 证据支持度评分 + w2 * 信息来源可靠性评分 + w3 * 生成模型置信度评分

其中，w1, w2, w3 是权重，可以根据实际情况进行调整。

三、智能重排序策略

智能重排序的目标是根据文档与查询的相关性以及文档的可信度，对检索到的文档进行重新排序，从而提高生成模型获取高质量上下文的概率。

3.1 重排序策略的维度

重排序策略可以从以下几个维度进行考虑：

相关性: 文档与查询的相关程度。
可信度: 文档的可信程度。
多样性: 文档之间的差异性。

3.2 重排序策略的方法

以下是一些常用的重排序方法：

基于相关性的重排序:

BM25: 一种经典的文本检索算法，可以根据文档与查询的关键词匹配程度来计算相关性得分。

import org.apache.lucene.search.similarities.BM25Similarity;
import org.apache.lucene.search.Explanation;

import java.io.IOException;

public class BM25Scorer {

    private BM25Similarity similarity;

    public BM25Scorer() {
        this.similarity = new BM25Similarity();
    }

    public float scoreDocument(String query, String document, int documentLength, int totalDocumentLength, long numberOfDocuments) throws IOException {
        // Simulate Lucene's TermContext, TermStatistics, etc.
        // In a real application, you would get these from the index.

        // This is a simplified example, assuming all terms in the query appear once in the document.
        String[] queryTerms = query.split("\s+");  // Simple whitespace tokenization
        float score = 0.0f;

        for (String term : queryTerms) {
            // Assuming each term appears once in the document.
            int termFreq = countTermFrequency(term, document);

            // Simplified TermStatistics - assuming term frequency across the entire corpus is the same.
            long docFreq = numberOfDocuments / 2; // Assume the term appears in half the documents
            long totalTermFreq = totalDocumentLength / 2; // Assume the term appears proportionally to document length.

            score += similarity.score(termFreq, (float) documentLength, (float) docFreq, (float) numberOfDocuments, (float) totalTermFreq);
        }

        return score;
    }

    private int countTermFrequency(String term, String document) {
        int count = 0;
        String[] words = document.split("\s+");
        for (String word : words) {
            if (word.equalsIgnoreCase(term)) {
                count++;
            }
        }
        return count;
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BM25Scorer scorer = new BM25Scorer();

        String query = "example query";
        String document = "This is a simple example document containing the example query.";
        int documentLength = document.split("\s+").length;
        int totalDocumentLength = 1000; // Total length of all documents in corpus
        long numberOfDocuments = 100; // Number of documents in corpus

        float score = scorer.scoreDocument(query, document, documentLength, totalDocumentLength, numberOfDocuments);
        System.out.println("BM25 Score: " + score);
    }
}

向量相似度: 将查询和文档都转换为向量表示，然后计算它们之间的相似度。可以使用TF-IDF、Word2Vec、BERT等模型来生成向量表示。

基于可信度的重排序:
- 可信度加权: 将文档的相关性得分与可信度评分进行加权，得到最终的排序得分。
```
排序得分 = 相关性得分 * (1 + α * 可信度评分)
```
  其中，α 是一个超参数，用于控制可信度评分的影响程度。

基于多样性的重排序:

最大边缘相关性 (MMR): 一种贪心算法，旨在选择一组既与查询相关，又彼此之间差异较大的文档。

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;

public class MMR {

    public static List<Integer> maxMarginalRelevance(List<String> documents, String query, double lambda, int topK) {
        // Assume document similarity and query similarity are precomputed and available.
        // For simplicity, we'll use dummy implementations.

        List<Integer> selectedIndices = new ArrayList<>();
        Set<Integer> alreadySelected = new HashSet<>();

        // Initialize with the document most similar to the query.
        int bestInitialIndex = findMostSimilarToQuery(documents, query);
        selectedIndices.add(bestInitialIndex);
        alreadySelected.add(bestInitialIndex);

        while (selectedIndices.size() < topK && selectedIndices.size() < documents.size()) {
            int bestIndex = -1;
            double bestScore = Double.NEGATIVE_INFINITY;

            for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
                if (alreadySelected.contains(i)) continue;

                double similarityToQuery = getQuerySimilarity(query, documents.get(i));
                double maxSimilarityToSelected = Double.NEGATIVE_INFINITY;

                for (int selectedIndex : selectedIndices) {
                    double similarityToSelected = getDocumentSimilarity(documents.get(i), documents.get(selectedIndex));
                    maxSimilarityToSelected = Math.max(maxSimilarityToSelected, similarityToSelected);
                }

                // MMR Score
                double mmrScore = lambda * similarityToQuery - (1 - lambda) * maxSimilarityToSelected;

                if (mmrScore > bestScore) {
                    bestScore = mmrScore;
                    bestIndex = i;
                }
            }

            if (bestIndex != -1) {
                selectedIndices.add(bestIndex);
                alreadySelected.add(bestIndex);
            } else {
                // No more documents to select.  This can happen if all remaining documents have negative MMR scores.
                break;
            }
        }

        return selectedIndices;
    }

    // Dummy implementations for document and query similarity.  Replace with actual implementations.
    private static double getQuerySimilarity(String query, String document) {
        // Replace with a real similarity metric (e.g., cosine similarity using embeddings).
        return Math.random(); // Dummy value
    }

    private static double getDocumentSimilarity(String document1, String document2) {
        // Replace with a real similarity metric (e.g., cosine similarity using embeddings).
        return Math.random(); // Dummy value
    }

    private static int findMostSimilarToQuery(List<String> documents, String query) {
        int bestIndex = 0;
        double bestSimilarity = Double.NEGATIVE_INFINITY;

        for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
            double similarity = getQuerySimilarity(query, documents.get(i));
            if (similarity > bestSimilarity) {
                bestSimilarity = similarity;
                bestIndex = i;
            }
        }
        return bestIndex;
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> documents = new ArrayList<>();
        documents.add("This is document 1 about topic A.");
        documents.add("This is document 2 also about topic A.");
        documents.add("This is document 3 about topic B.");
        documents.add("This is document 4 also about topic B.");
        documents.add("This is document 5, a general document.");

        String query = "topic A";
        double lambda = 0.5;  // Adjust lambda to balance relevance and diversity.
        int topK = 3;

        List<Integer> selectedIndices = maxMarginalRelevance(documents, query, lambda, topK);

        System.out.println("Selected document indices:");
        for (int index : selectedIndices) {
            System.out.println(index + ": " + documents.get(index));
        }
    }
}

3.3 重排序策略的组合

可以将以上多种重排序策略进行组合，例如：

首先使用BM25进行初步排序。
然后使用可信度加权对初步排序结果进行调整。
最后使用MMR算法选择最终的文档集合。

四、JAVA系统中的RAG实现

在JAVA系统中实现RAG系统，需要考虑以下几个方面：

知识库构建: 选择合适的知识库存储方案，例如，基于Lucene的本地索引、基于Elasticsearch的分布式索引、基于FAISS的向量索引等。
检索模块: 实现检索模块，根据用户查询从知识库中检索相关的文档片段。可以使用Lucene、Elasticsearch等工具。
生成模块: 选择合适的生成模型，例如，基于Transformer的模型 (例如，GPT-2, BART, T5)。可以使用Hugging Face Transformers库的JAVA版本DJL (Deep Java Library)来加载和使用这些模型。
可信度评分模块: 实现可信度评分模块，根据证据支持度、信息来源可靠性和生成模型置信度来评估RAG结果的可信度。
重排序模块: 实现重排序模块，根据相关性、可信度和多样性对检索到的文档进行重新排序。

五、案例：基于JAVA的RAG系统实现

假设我们有一个基于JAVA的RAG系统，用于回答关于COVID-19的问题。我们的知识库包含来自世界卫生组织 (WHO) 和美国疾病控制与预防中心 (CDC) 的文档。

知识库构建: 我们使用Lucene来构建本地索引，并将WHO和CDC的文档添加到索引中。
检索模块: 我们使用Lucene的查询API来检索与用户查询相关的文档片段。
生成模块: 我们使用DJL加载一个预训练的BART模型，并将检索到的文档片段和用户查询作为输入，生成最终的答案。
可信度评分模块: 我们根据文档来源 (WHO/CDC) 和答案中关键词的频率来评估可信度。来自WHO和CDC的文档具有更高的权重。
重排序模块: 我们首先使用BM25对文档进行排序，然后使用可信度加权对排序结果进行调整。

通过以上步骤，我们构建了一个基于JAVA的RAG系统，能够回答关于COVID-19的问题，并提供可信度评分。

六、优化RAG系统

Prompt工程: 优化输入到生成模型的Prompt，可以显著提高生成答案的质量。
负样本挖掘: 通过挖掘负样本，可以提高NLI模型判断文档是否与答案相矛盾的能力。
模型微调: 在特定领域的语料库上微调生成模型，可以提高生成模型在该领域的表现。

七、一些思考

RAG系统的可信度评分和智能重排序是一个复杂的问题，需要综合考虑多个因素。随着技术的不断发展，我们可以期待更加智能、更加可靠的RAG系统出现。

检索与可信度：构建更可靠的RAG系统
RAG系统通过检索外部知识来增强生成模型的知识储备，但噪声文档和相关性差异会影响生成质量。可信度评分和智能重排序可以有效提高RAG系统的可靠性。

评分与排序：提升RAG系统智能的关键
可信度评分从证据支持度、信息来源可靠性和生成模型置信度等多维度评估RAG结果。智能重排序则根据相关性、可信度和多样性对检索文档进行排序，从而提高生成答案的质量。

JAVA系统中RAG结果可信度评分与智能重排序策略：一场技术深潜

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