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RAG 中如何利用 rerank 解决初级召回准确率不足问题

好的，我们开始。

RAG 中利用 Rerank 解决初级召回准确率不足问题

大家好，今天我们来深入探讨一下 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中一个常见但至关重要的问题：初级召回的准确率不足，以及如何利用 Rerank 技术来有效解决这个问题。

RAG 流程回顾

首先，我们快速回顾一下 RAG 的基本流程：

  1. 索引构建 (Indexing)：

    • 将原始文档分割成较小的块 (chunks)。
    • 使用 Embedding 模型（例如：Sentence Transformers）将每个 chunk 转换为向量表示。
    • 将这些向量存储在向量数据库中（例如：FAISS, ChromaDB, Milvus）。

  2. 检索 (Retrieval)：

    • 接收用户查询。
    • 将查询转换为向量表示（使用与索引构建相同的 Embedding 模型）。
    • 在向量数据库中执行相似性搜索，找到与查询向量最相似的 chunk。
    • 这就是我们的“初级召回”结果。

  3. 生成 (Generation)：

    • 将检索到的 chunk 作为上下文，连同用户查询一起输入到大型语言模型 (LLM) 中。
    • LLM 根据上下文生成答案。

初级召回的问题

初级召回的准确率不足是 RAG 系统性能瓶颈之一。主要原因包括：

  • Embedding 模型的局限性：Embedding 模型无法完美捕捉所有语义信息，尤其是在处理复杂、长尾或领域特定查询时。
  • Chunking 策略的影响：不同的 chunking 策略可能导致重要的上下文信息被分割，影响召回效果。
  • 向量相似度的局限性：单纯依赖向量相似度（例如：余弦相似度）无法准确衡量文档与查询之间的相关性。例如，向量空间中距离很近的两个向量，可能实际上表达的是完全不同的概念。
  • 噪声数据干扰：初级召回的结果中可能包含与查询无关或弱相关的文档，这些噪声会降低 LLM 生成答案的质量。

因此，我们需要一种机制来对初级召回的结果进行过滤和排序，以提高检索的准确率，这就是 Rerank 的作用。

Rerank 的原理

Rerank 的核心思想是在初级召回的基础上，使用更复杂的模型来对检索到的文档进行重新排序，从而将最相关的文档排在前面。

Rerank 模型通常基于以下原则：

  • 语义相似度增强：Rerank 模型不仅仅依赖向量相似度，而是通过更深层次的语义分析来判断文档与查询之间的相关性。
  • 上下文感知：Rerank 模型能够理解查询和文档的上下文信息，从而更准确地判断相关性。
  • 噪声过滤：Rerank 模型可以识别并降低噪声文档的排名，提高检索结果的质量。

Rerank 的实现方式

Rerank 的实现方式有很多种，常见的包括：

  1. 基于交叉编码器 (Cross-Encoder) 的 Rerank：

    • 原理：交叉编码器将查询和文档一起输入到模型中，模型直接输出查询和文档的相关性得分。这种方法能够更充分地捕捉查询和文档之间的交互信息，从而提高 rerank 的准确率。
    • 优点：准确率高，能够捕捉更复杂的语义关系。
    • 缺点：计算成本高，不适合大规模文档的 rerank。
    • 示例代码 (使用 Sentence Transformers)：
    from sentence_transformers import CrossEncoder

# 加载交叉编码器模型
model = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-TinyBERT-L-6') # 选择一个合适的预训练模型

# 假设 query 是用户查询，results 是初级召回的结果（文档列表）
query = "What are the symptoms of the common cold?"
results = [
    "The common cold is a viral infection of the upper respiratory tract.",
    "Symptoms of the common cold include runny nose, sore throat, and cough.",
    "Flu symptoms are similar to cold symptoms but are usually more severe.",
    "Vitamin C can help prevent the common cold."
]

# 将查询和文档组合成模型需要的输入格式
model_inputs = [[query, doc] for doc in results]

# 使用模型预测相关性得分
scores = model.predict(model_inputs)

# 将文档和得分组合在一起
ranked_results = sorted(zip(results, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 打印 rerank 后的结果
for doc, score in ranked_results:
    print(f"Document: {doc}")
    print(f"Score: {score}")

    在这个例子中，cross-encoder/ms-marco-TinyBERT-L-6 是一个预训练的交叉编码器模型。模型接收一个包含查询和文档的列表作为输入，并输出每个查询-文档对的相关性得分。然后，我们根据得分对文档进行排序，得到 rerank 后的结果。

  2. 基于排序学习 (Learning to Rank) 的 Rerank：

    • 原理：排序学习是一种监督学习方法，它使用标注好的训练数据来学习一个排序模型。训练数据通常包含查询、文档以及文档与查询的相关性标签（例如：相关、不相关）。排序模型的目标是学习一个函数，能够根据查询和文档的特征，预测文档与查询的相关性，并根据相关性对文档进行排序。

    • 优点：可以利用各种特征来提高 rerank 的准确率，例如：TF-IDF、BM25、文档长度、查询-文档之间的编辑距离等。

    • 缺点：需要标注好的训练数据，训练成本较高。

    • 常用算法：RankSVM, LambdaMART, XGBoost。

    • 示例 (简化的 LambdaMART 流程)：

      import numpy as np
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

# 假设我们有一些训练数据
# features: 每个文档的特征向量 (例如：TF-IDF, BM25, embedding相似度)
# relevance: 文档与查询的相关性标签 (例如：0 - 不相关, 1 - 相关)
features = np.array([
    [0.1, 0.2, 0.3],
    [0.4, 0.5, 0.6],
    [0.7, 0.8, 0.9],
    [0.2, 0.3, 0.4]
])
relevance = np.array([0, 1, 1, 0])

# 使用 GradientBoostingRegressor 作为排序模型
model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=0)

# 训练模型
model.fit(features, relevance)

# 假设 query 是用户查询，results 是初级召回的结果（文档列表）
# query_features: 每个文档的特征向量 (需要与训练数据保持一致)
query_features = np.array([
    [0.15, 0.25, 0.35],
    [0.35, 0.45, 0.55],
    [0.65, 0.75, 0.85],
    [0.25, 0.35, 0.45]
])
results = [
    "The common cold is a viral infection of the upper respiratory tract.",
    "Symptoms of the common cold include runny nose, sore throat, and cough.",
    "Flu symptoms are similar to cold symptoms but are usually more severe.",
    "Vitamin C can help prevent the common cold."
]

# 使用模型预测相关性得分
scores = model.predict(query_features)

# 将文档和得分组合在一起
ranked_results = sorted(zip(results, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 打印 rerank 后的结果
for doc, score in ranked_results:
    print(f"Document: {doc}")
    print(f"Score: {score}")

      这个例子只是一个简化的演示，实际应用中需要更复杂的特征工程和模型调优。 LambdaMART 的核心思想是迭代地训练多个弱学习器（例如：决策树），每个弱学习器都尝试纠正前一个弱学习器的错误。

  3. 基于 LLM 的 Rerank：

    • 原理：直接利用 LLM 的强大语义理解能力来判断文档与查询的相关性。可以将查询和文档输入到 LLM 中，让 LLM 输出一个相关性得分，或者直接让 LLM 对文档进行排序。
    • 优点：无需训练数据，能够利用 LLM 的通用知识和推理能力。
    • 缺点：计算成本高，可能受到 LLM 的偏见影响。需要精巧的 Prompt 工程。

    • 示例 (使用 OpenAI API)：

      import openai
import os

# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY") # 从环境变量中获取

# 定义一个函数，用于评估文档与查询的相关性
def evaluate_relevance(query, document):
    prompt = f"""
    You are an expert in information retrieval. Your task is to evaluate the relevance of a document to a given query.

    Query: {query}

    Document: {document}

    Please provide a relevance score between 0 and 1, where 0 means not relevant and 1 means highly relevant.

    Relevance Score:
    """

    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",  # 选择一个合适的 LLM 模型
        prompt=prompt,
        max_tokens=5,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.0, # 降低随机性
    )

    try:
        score = float(response.choices[0].text.strip())
        return score
    except ValueError:
        return 0.0  # 如果无法解析得分，则返回 0

# 假设 query 是用户查询，results 是初级召回的结果（文档列表）
query = "What are the symptoms of the common cold?"
results = [
    "The common cold is a viral infection of the upper respiratory tract.",
    "Symptoms of the common cold include runny nose, sore throat, and cough.",
    "Flu symptoms are similar to cold symptoms but are usually more severe.",
    "Vitamin C can help prevent the common cold."
]

# 使用 LLM 评估每个文档的相关性
scores = [evaluate_relevance(query, doc) for doc in results]

# 将文档和得分组合在一起
ranked_results = sorted(zip(results, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 打印 rerank 后的结果
for doc, score in ranked_results:
    print(f"Document: {doc}")
    print(f"Score: {score}")

      这个例子中，我们使用 OpenAI 的 text-davinci-003 模型来评估文档与查询的相关性。我们构建一个 prompt，告诉 LLM 它的任务是评估相关性，并要求它输出一个 0 到 1 之间的得分。 然后，我们解析 LLM 的输出，并将得分作为文档的相关性得分。 Prompt 工程是关键，需要根据具体的 LLM 和任务进行调整。

Rerank 的评估指标

评估 Rerank 模型的性能，可以使用以下指标：

  • NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)：NDCG 是一种常用的排序评估指标，它考虑了文档的相关性以及文档在排序列表中的位置。NDCG 的值越高，表示排序结果越好。
  • MAP (Mean Average Precision)：MAP 是一种常用的检索评估指标，它衡量了检索结果的准确率。MAP 的值越高，表示检索结果越准确。
  • MRR (Mean Reciprocal Rank)：MRR 衡量的是第一个相关文档的排名的倒数的平均值。MRR 的值越高，表示检索系统能够更快地找到相关文档。
  • Hit Rate @ K：Hit Rate @ K 衡量的是在前 K 个检索结果中，是否至少包含一个相关文档。Hit Rate @ K 的值越高，表示检索系统能够找到相关文档的可能性越大。

Rerank 的选择策略

选择哪种 Rerank 方法，需要根据具体的应用场景和资源限制进行权衡。

方法 优点 缺点 适用场景
交叉编码器 准确率高，能够捕捉复杂的语义关系 计算成本高，不适合大规模文档的 rerank 对准确率要求高，但文档数量较少的场景
排序学习 可以利用各种特征来提高 rerank 的准确率，例如：TF-IDF、BM25 等 需要标注好的训练数据，训练成本较高 有大量的标注数据，需要利用多种特征来提高 rerank 准确率的场景
基于 LLM 无需训练数据，能够利用 LLM 的通用知识和推理能力 计算成本高，可能受到 LLM 的偏见影响，需要精巧的 Prompt 工程 缺乏训练数据，但对实时性和成本要求不高的场景，或者作为其他方法的补充
混合方法 结合多种方法的优点，例如：先用高效的方法进行粗排，再用准确率高的方法进行精排 需要权衡各种方法的优缺点，设计复杂的流程 需要在准确率、效率和成本之间进行权衡的复杂场景

例如，如果对准确率要求很高，但文档数量较少，可以选择交叉编码器。如果有大量的标注数据，可以选择排序学习。如果缺乏训练数据，但对实时性和成本要求不高，可以选择基于 LLM 的 Rerank。

Rerank 在 RAG 中的实际应用

Rerank 可以有效地提高 RAG 系统的性能。以下是一些实际应用场景：

  • 问答系统：在问答系统中，Rerank 可以帮助过滤掉与问题无关的文档，提高答案的准确率。
  • 搜索引擎：在搜索引擎中，Rerank 可以对搜索结果进行重新排序，将最相关的结果排在前面，提高用户体验。
  • 推荐系统：在推荐系统中，Rerank 可以对候选物品进行排序，将用户最感兴趣的物品推荐给用户，提高推荐效果。
  • 代码检索：在代码检索场景，Rerank 可以帮助开发者找到与查询代码最相关的代码片段，提高开发效率。例如，可以基于代码的语法结构、语义信息以及代码的注释等特征，训练一个排序模型，对检索到的代码片段进行排序。

代码示例：结合初级召回与 Rerank 的 RAG 流程

这里我们结合一个简化的 ChromaDB 向量数据库和一个交叉编码器，展示一个完整的 RAG 流程。

import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer, CrossEncoder
import os

# 1. 构建向量数据库 (Indexing)
# 创建 Chroma 客户端
client = chromadb.Client()

# 创建一个 collection
collection = client.create_collection("my_rag_collection")

# 定义一些文档
documents = [
    "The common cold is a viral infection of the upper respiratory tract.",
    "Symptoms of the common cold include runny nose, sore throat, and cough.",
    "Flu symptoms are similar to cold symptoms but are usually more severe.",
    "Vitamin C can help prevent the common cold.",
    "Pneumonia is an infection of the lungs that can be caused by bacteria, viruses, or fungi.",
    "Symptoms of pneumonia include cough, fever, and shortness of breath."
]

# 创建 embeddings (使用 SentenceTransformer)
embedding_model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2') # 选择一个合适的 embedding 模型
embeddings = embedding_model.encode(documents).tolist()

# 添加文档到 collection
collection.add(
    documents=documents,
    embeddings=embeddings,
    ids=[f"doc{i}" for i in range(len(documents))]
)

# 2. 检索 (Retrieval)
# 用户查询
query = "What are the symptoms of pneumonia?"

# 创建查询 embedding
query_embedding = embedding_model.encode(query).tolist()

# 在向量数据库中执行相似性搜索 (初级召回)
results = collection.query(
    query_embeddings=query_embedding,
    n_results=5 # 返回前 5 个结果
)

# 初级召回的结果
retrieved_documents = results['documents'][0]

# 3. Rerank
# 加载交叉编码器模型
rerank_model = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-TinyBERT-L-6') # 选择一个合适的预训练模型

# 将查询和文档组合成模型需要的输入格式
model_inputs = [[query, doc] for doc in retrieved_documents]

# 使用模型预测相关性得分
scores = rerank_model.predict(model_inputs)

# 将文档和得分组合在一起
ranked_results = sorted(zip(retrieved_documents, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# Rerank 后的结果
reranked_documents = [doc for doc, score in ranked_results]

# 4. 生成 (Generation)
# 将 rerank 后的文档作为上下文，输入到 LLM 中生成答案
# 这里为了简化，我们直接打印 rerank 后的文档
print("Reranked Documents:")
for doc in reranked_documents:
    print(doc)

# 清理 (可选)
client.delete_collection("my_rag_collection")

这个例子展示了一个完整的 RAG 流程，包括索引构建、检索、Rerank 和生成。在检索阶段，我们首先使用向量数据库进行初级召回，然后使用交叉编码器对初级召回的结果进行重新排序，最后将 Rerank 后的文档作为上下文，输入到 LLM 中生成答案。

结论

Rerank 是提高 RAG 系统性能的重要技术手段。通过对初级召回的结果进行重新排序，Rerank 可以有效地过滤掉与查询无关的文档，提高检索的准确率，从而提高 LLM 生成答案的质量。选择合适的 Rerank 方法需要根据具体的应用场景和资源限制进行权衡。在实际应用中，可以结合多种 Rerank 方法，例如：先用高效的方法进行粗排，再用准确率高的方法进行精排，以达到最佳的性能。

一些实践性建议

  • 数据质量至关重要：无论选择哪种 Rerank 方法，都需要保证数据的质量。高质量的数据能够提高 Rerank 模型的准确率。
  • 特征工程：如果选择排序学习方法，需要进行精细的特征工程。选择合适的特征能够提高排序模型的性能。
  • Prompt 工程：如果选择基于 LLM 的 Rerank 方法，需要进行精巧的 Prompt 工程。设计合适的 Prompt 能够引导 LLM 给出更准确的答案。
  • 监控和评估：需要定期监控和评估 Rerank 模型的性能。如果发现性能下降，需要及时进行调整。
  • 结合业务场景：Rerank 模型的选择和调优需要结合具体的业务场景。不同的业务场景对准确率、效率和成本的要求不同，需要选择最适合的 Rerank 方法。

Rerank 技术的价值与意义

Rerank 技术在 RAG 系统中扮演着重要的角色，它有效地弥补了初级召回的不足，提高了检索的准确性和效率。通过更精准地筛选和排序文档，Rerank 技术为后续的生成阶段提供了更优质的上下文信息，从而显著提升了 RAG 系统的整体性能，使其能够更好地服务于各种应用场景。

未来发展的方向

  • 更高效的 Rerank 模型：未来的研究方向之一是开发更高效的 Rerank 模型，能够在保证准确率的同时，降低计算成本，使其能够应用于更大规模的文档。
  • 自适应 Rerank：未来的 Rerank 模型可以根据不同的查询和文档，自动调整 Rerank 策略，以达到最佳的性能。
  • 可解释性 Rerank：未来的 Rerank 模型可以提供可解释性，解释为什么某个文档被排在前面，从而帮助用户更好地理解检索结果。
  • 多模态 Rerank：未来的 Rerank 模型可以处理多模态数据，例如：文本、图像、音频等，从而更好地理解文档和查询之间的关系。

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