RAG 系统中如何通过 Hybrid Search 优化召回精度并减少长文档信息失真

好的，我们开始今天的讲座，主题是 RAG 系统中如何通过 Hybrid Search 优化召回精度并减少长文档信息失真。

引言：RAG 系统与召回挑战

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统，旨在利用外部知识库来增强大型语言模型（LLMs）的生成能力，从而提供更准确、更可靠的答案。RAG 的核心流程包括：

1. 检索（Retrieval）： 从知识库中检索与用户查询相关的文档。
2. 增强（Augmentation）： 将检索到的文档与用户查询合并，形成增强的 prompt。
3. 生成（Generation）： LLM 基于增强的 prompt 生成最终答案。

召回阶段是 RAG 系统的关键环节，其目标是尽可能地找到所有与用户查询相关的文档。然而，传统的召回方法在面对长文档时，往往会遇到以下挑战：

• 精度不足： 基于关键词匹配的检索方法（如 BM25）可能无法准确捕捉文档的语义信息，导致相关文档被遗漏。
• 长文档信息失真： 长文档包含的信息量大，简单的向量表示（如直接对整个文档进行 Embedding）可能会导致信息丢失，影响召回效果。
• 语义鸿沟： 用户查询和文档之间的语义表达可能存在差异，导致基于语义相似度的检索方法（如余弦相似度）无法准确匹配。

为了解决这些问题，Hybrid Search 成为一种有效的解决方案。它结合了多种检索方法，扬长避短，提高召回精度，并减少长文档信息失真。

Hybrid Search 的核心思想

Hybrid Search 的核心思想是将多种检索方法进行融合，充分利用各自的优势，以弥补单一检索方法的不足。常见的 Hybrid Search 策略包括：

1. 基于关键词的检索（Keyword-based Search）： 例如 BM25。
2. 基于语义的检索（Semantic Search）： 例如基于 Embedding 的向量相似度检索。
3. 基于元数据的检索（Metadata-based Search）： 例如基于文档标题、作者、标签等信息的检索。

不同的检索方法可以根据不同的权重进行组合，以适应不同的应用场景。

Hybrid Search 的实现方法

实现 Hybrid Search 的方法有很多种，下面介绍两种常用的方法：

1. 加权融合（Weighted Fusion）： 对不同检索方法的召回结果进行加权，然后合并。
2. 排序融合（Rank Fusion）： 对不同检索方法的召回结果进行排序，然后根据排序结果进行合并。

接下来，我们分别介绍这两种方法的具体实现。

1. 加权融合（Weighted Fusion）

加权融合是指对不同检索方法的召回结果赋予不同的权重，然后将加权后的结果合并。权重的大小可以根据检索方法的性能进行调整。

代码示例（Python）：

from typing import List, Tuple

def weighted_fusion(
    results: List[List[Tuple[str, float]]],
    weights: List[float]
) -> List[Tuple[str, float]]:
    """
    对不同检索方法的召回结果进行加权融合。

    Args:
        results: 不同检索方法的召回结果列表，每个元素是一个包含文档 ID 和分数的元组列表。
        weights: 不同检索方法的权重列表。

    Returns:
        加权融合后的召回结果列表，包含文档 ID 和融合后的分数。
    """

    fused_results = {}
    for i, result in enumerate(results):
        weight = weights[i]
        for doc_id, score in result:
            if doc_id not in fused_results:
                fused_results[doc_id] = 0.0
            fused_results[doc_id] += score * weight

    # 将结果转换为列表，并按分数降序排序
    fused_results_list = list(fused_results.items())
    fused_results_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

    return fused_results_list

# 示例数据
bm25_results = [("doc1", 0.8), ("doc2", 0.5), ("doc3", 0.3)]
embedding_results = [("doc2", 0.9), ("doc4", 0.7), ("doc1", 0.6)]

# 设置权重
weights = [0.6, 0.4]  # BM25 权重 0.6，Embedding 权重 0.4

# 进行加权融合
fused_results = weighted_fusion([bm25_results, embedding_results], weights)

# 打印结果
print(fused_results)

代码解释：

• weighted_fusion 函数接收两个参数：results 和 weights。results 是一个列表，包含不同检索方法的召回结果。weights 是一个列表，包含不同检索方法的权重。
• 函数首先创建一个字典 fused_results，用于存储融合后的结果。
• 然后，遍历 results 列表，对每个检索方法的召回结果进行加权，并将加权后的分数累加到 fused_results 字典中。
• 最后，将 fused_results 字典转换为列表，并按分数降序排序，返回排序后的结果。

2. 排序融合（Rank Fusion）

排序融合是指对不同检索方法的召回结果进行排序，然后根据排序结果进行合并。常见的排序融合方法包括：

• Reciprocal Rank Fusion (RRF): RRF 是一种常用的排序融合方法，它根据文档在不同检索结果中的排名来计算融合后的分数。

代码示例（Python）：

from typing import List, Tuple

def reciprocal_rank_fusion(
    results: List[List[Tuple[str, float]]],
    k: float = 60  # RRF 参数，用于平滑排名
) -> List[Tuple[str, float]]:
    """
    使用 Reciprocal Rank Fusion (RRF) 对不同检索方法的召回结果进行排序融合。

    Args:
        results: 不同检索方法的召回结果列表，每个元素是一个包含文档 ID 和分数的元组列表。
        k: RRF 参数，用于平滑排名。

    Returns:
        排序融合后的召回结果列表，包含文档 ID 和融合后的分数。
    """

    fused_results = {}
    for result in results:
        for rank, (doc_id, score) in enumerate(result):
            if doc_id not in fused_results:
                fused_results[doc_id] = 0.0
            fused_results[doc_id] += 1 / (rank + k)  # RRF 公式

    # 将结果转换为列表，并按分数降序排序
    fused_results_list = list(fused_results.items())
    fused_results_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

    return fused_results_list

# 示例数据
bm25_results = [("doc1", 0.8), ("doc2", 0.5), ("doc3", 0.3)]
embedding_results = [("doc2", 0.9), ("doc4", 0.7), ("doc1", 0.6)]

# 进行排序融合
fused_results = reciprocal_rank_fusion([bm25_results, embedding_results])

# 打印结果
print(fused_results)

代码解释：

• reciprocal_rank_fusion 函数接收两个参数：results 和 k。results 是一个列表，包含不同检索方法的召回结果。k 是 RRF 的参数，用于平滑排名。
• 函数首先创建一个字典 fused_results，用于存储融合后的结果。
• 然后，遍历 results 列表，对每个检索方法的召回结果，根据其排名计算 RRF 分数，并将分数累加到 fused_results 字典中。
• RRF 分数的计算公式为：1 / (rank + k)，其中 rank 是文档在检索结果中的排名，k 是一个平滑参数。
• 最后，将 fused_results 字典转换为列表，并按分数降序排序，返回排序后的结果。

优化长文档信息失真

为了减少长文档信息失真，可以采用以下策略：

1. 文档分块（Document Chunking）： 将长文档分割成多个较小的块，每个块包含相对独立的信息。
2. 分层索引（Hierarchical Indexing）： 构建多层索引，例如先对文档进行聚类，然后对每个簇进行索引。
3. 上下文感知 Embedding（Context-aware Embedding）： 使用能够捕捉上下文信息的 Embedding 模型，例如 Transformer 模型。

接下来，我们分别介绍这三种策略的具体实现。

1. 文档分块（Document Chunking）

文档分块是指将长文档分割成多个较小的块，每个块包含相对独立的信息。分块的目的是为了减少单个向量表示的信息量，从而提高检索精度。

代码示例（Python）：

def chunk_document(
    document: str,
    chunk_size: int = 512,
    overlap: int = 128
) -> List[str]:
    """
    将文档分割成多个块。

    Args:
        document: 要分割的文档。
        chunk_size: 每个块的大小（字符数）。
        overlap: 块之间的重叠部分（字符数）。

    Returns:
        分割后的块列表。
    """

    chunks = []
    start = 0
    while start < len(document):
        end = min(start + chunk_size, len(document))
        chunks.append(document[start:end])
        start += chunk_size - overlap

    return chunks

# 示例数据
document = "This is a long document. It contains a lot of information. We need to chunk it into smaller pieces. Each piece should contain a relatively independent piece of information.  Overlapping chunks will help preserve context. This will improve retrieval accuracy."

# 设置分块大小和重叠
chunk_size = 150
overlap = 30

# 进行文档分块
chunks = chunk_document(document, chunk_size, overlap)

# 打印结果
for i, chunk in enumerate(chunks):
    print(f"Chunk {i+1}: {chunk}")

代码解释：

• chunk_document 函数接收三个参数：document，chunk_size 和 overlap。document 是要分割的文档，chunk_size 是每个块的大小，overlap 是块之间的重叠部分。
• 函数首先创建一个空列表 chunks，用于存储分割后的块。
• 然后，使用 while 循环遍历文档，每次取出一个大小为 chunk_size 的块，并将其添加到 chunks 列表中。
• 每次取块时，都会向前移动 chunk_size - overlap 个字符，以保证块之间有一定的重叠。
• 最后，返回 chunks 列表。

分块策略选择

选择合适的分块策略至关重要，常见的分块策略包括：

• 固定大小分块： 如上面的例子，按照固定的字符数或token数进行分块。
• 基于句子的分块： 按照句子边界进行分块，可以使用NLTK, spaCy等库进行句子分割。
• 基于语义的分块： 利用语义分割模型，将文档分割成语义完整的段落。
• 递归分块： 可以先按照较大的块进行分割，然后对每个块递归地进行分割，直到满足预设的大小。

2. 分层索引（Hierarchical Indexing）

分层索引是指构建多层索引，例如先对文档进行聚类，然后对每个簇进行索引。分层索引的目的是为了提高检索效率，并减少噪声的干扰。

实现思路：

1. 文档聚类： 使用聚类算法（如 K-means）将文档分成多个簇。
2. 簇索引： 对每个簇构建索引，例如使用向量索引或倒排索引。
3. 查询： 首先检索簇索引，找到与查询相关的簇，然后检索簇内的文档索引。

代码示例（伪代码）：

# 1. 文档聚类
clusters = cluster_documents(documents, num_clusters=10)

# 2. 簇索引
cluster_index = {}
for i, cluster in enumerate(clusters):
    cluster_index[i] = build_index(cluster)  # 构建簇的索引

# 3. 查询
def search(query):
    # 3.1 检索簇索引
    relevant_clusters = search_cluster_index(query, cluster_index)

    # 3.2 检索簇内的文档索引
    results = []
    for cluster_id in relevant_clusters:
        results.extend(search_document_index(query, cluster_index[cluster_id]))

    return results

3. 上下文感知 Embedding（Context-aware Embedding）

上下文感知 Embedding 是指使用能够捕捉上下文信息的 Embedding 模型，例如 Transformer 模型（如 BERT, RoBERTa）。传统的 Embedding 模型（如 Word2Vec, GloVe）只能生成静态的词向量，无法捕捉词语在不同上下文中的语义变化。而 Transformer 模型可以根据上下文动态地生成词向量，从而更准确地表示文档的语义信息。

代码示例（Python）：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# 加载预训练模型和 tokenizer
model_name = "bert-base-uncased" # 选择合适的预训练模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

def get_contextualized_embedding(text: str) -> torch.Tensor:
    """
    使用预训练模型生成上下文感知的 embedding。

    Args:
        text: 要生成 embedding 的文本。

    Returns:
        上下文感知的 embedding 向量。
    """

    # 将文本转换为模型可接受的输入格式
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=512)

    # 生成 embedding
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        # 可以选择不同的输出层作为 embedding，例如 last_hidden_state 的 CLS token
        embedding = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]  # 取 CLS token 的 embedding

    return embedding

# 示例数据
document = "This is a sample document. It contains some text. We want to generate a contextualized embedding for it."

# 生成 embedding
embedding = get_contextualized_embedding(document)

# 打印 embedding 的形状
print(embedding.shape)  # 例如：torch.Size([1, 768])

代码解释：

• 首先，加载预训练的 BERT 模型和 tokenizer。
• get_contextualized_embedding 函数接收一个文本作为输入，并使用 tokenizer 将文本转换为模型可接受的输入格式。
• 然后，将输入传递给 BERT 模型，生成上下文感知的 embedding。
• 可以选择不同的输出层作为 embedding，例如 last_hidden_state 的 CLS token，或者对所有 token 的 embedding 进行平均。

向量数据库的选择

选择合适的向量数据库对于存储和检索 Embedding 向量至关重要。常见的向量数据库包括：

• FAISS (Facebook AI Similarity Search): 一个高效的相似度搜索库，支持多种索引类型，适用于大规模向量检索。
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah): 另一个流行的相似度搜索库，具有简单易用的 API。
• Pinecone: 一个云原生的向量数据库，提供高可用性和可扩展性。
• Weaviate: 一个开源的向量搜索引擎，支持多种数据类型和检索方法。
• Milvus: 一个开源的向量数据库，专为 AI 应用设计，支持多种相似度检索方法。

选择向量数据库时，需要考虑以下因素：

• 性能： 检索速度和吞吐量。
• 可扩展性： 支持存储的向量数量。
• 易用性： API 的简洁性和文档的完整性。
• 成本： 如果使用云服务，需要考虑成本因素。

优化策略总结

优化策略	优点	缺点	适用场景
加权融合	简单易实现，可以灵活调整不同检索方法的权重。	需要手动调整权重，可能需要进行实验才能找到最佳权重。	适用于需要快速原型验证的场景，或者对不同检索方法的性能有一定了解的场景。
排序融合	不需要手动调整权重，可以自动根据排名信息进行融合。	对排名信息敏感，如果排名信息不准确，可能会影响融合效果。	适用于对排名信息比较信任的场景，或者需要自动进行融合的场景。
文档分块	可以减少单个向量表示的信息量，提高检索精度。	可能会破坏文档的语义完整性，需要选择合适的分块策略。	适用于长文档，且文档结构比较清晰的场景。
分层索引	可以提高检索效率，并减少噪声的干扰。	实现较为复杂，需要选择合适的聚类算法和索引结构。	适用于大规模文档，且文档之间存在一定关联的场景。
上下文感知 Embedding	可以捕捉词语在不同上下文中的语义变化，更准确地表示文档的语义信息。	计算成本较高，需要使用预训练模型。	适用于对语义理解要求较高的场景，或者需要处理复杂的语言现象的场景。
选择合适的向量数据库	向量数据库提供了高效的相似度搜索功能，能够加速检索过程，并支持大规模向量存储。	需要选择合适的向量数据库，并进行配置和管理。	适用于需要存储和检索大量 Embedding 向量的场景。

RAG 系统的迭代优化

RAG 系统的优化是一个迭代的过程，需要不断地进行实验和评估。以下是一些常用的评估指标：

• 准确率（Accuracy）： 生成答案的准确性。
• 召回率（Recall）： 检索到的相关文档的比例。
• F1 值（F1-score）： 准确率和召回率的调和平均值。
• 相关性（Relevance）： 检索到的文档与查询的相关程度。
• 覆盖率（Coverage）： 检索到的文档覆盖查询的范围。
• 延迟（Latency）： 检索和生成答案所需的时间。

可以通过 A/B 测试来比较不同优化策略的效果，并根据评估结果进行调整。

总结：Hybrid Search 优化 RAG 系统的关键

Hybrid Search 通过结合多种检索方法，可以显著提高 RAG 系统的召回精度，并减少长文档信息失真。文档分块、分层索引和上下文感知 Embedding 等策略可以进一步优化 RAG 系统的性能。选择合适的向量数据库对于存储和检索 Embedding 向量至关重要。通过迭代优化，可以不断提高 RAG 系统的准确性和效率。

希望今天的讲座能够帮助大家更好地理解 RAG 系统中的 Hybrid Search 优化策略。