如何在 RAG 中构建上下文过滤链减少幻觉风险

RAG 中构建上下文过滤链减少幻觉风险：技术讲座

大家好，今天我们来深入探讨如何通过构建上下文过滤链来降低检索增强生成 (RAG) 系统中的幻觉风险。RAG 系统通过检索外部知识库并将其注入到语言模型的上下文中来生成答案，但如果检索到的上下文包含噪声、不相关的信息，或者与问题存在冲突，就可能导致模型产生幻觉，即生成不真实或与事实不符的内容。

RAG 系统幻觉的根源

RAG 系统中的幻觉通常源于以下几个方面：

• 检索质量问题： 检索到的文档与问题相关性低，或者包含错误信息。
• 上下文窗口限制： 大语言模型 (LLM) 的上下文窗口有限，过长的上下文可能导致模型忽略关键信息。
• 模型自身局限性： LLM 在处理复杂推理、数值计算或缺乏先验知识的问题时，容易出错。
• 数据偏差： 训练数据中存在的偏差可能导致模型生成带有偏见或不准确的答案。

而上下文过滤链的目标就是解决检索质量问题，优化进入 LLM 上下文的信息，从而减少幻觉的发生。

上下文过滤链：核心思想与构建原则

上下文过滤链是一种在检索和生成之间增加的中间层，它负责对检索到的文档进行评估、筛选、重排序或改写，以提高上下文的质量和相关性。 核心思想是：不要把所有检索到的内容都一股脑地塞给 LLM，而是要经过精细的筛选和处理。

构建上下文过滤链需要遵循以下原则：

• 相关性： 确保进入 LLM 的上下文与问题高度相关。
• 信息密度： 尽可能在有限的上下文窗口内包含最重要的信息。
• 一致性： 避免上下文中的信息互相矛盾或冲突。
• 简洁性： 减少冗余信息，提高上下文的清晰度。

上下文过滤链的常见技术

接下来，我们介绍几种常用的上下文过滤技术，并结合代码示例进行说明。

1. 相关性评估与过滤：

   这种方法使用模型（可以是小型语言模型或者专门训练的相关性模型）对检索到的文档与问题之间的相关性进行打分，并根据设定的阈值过滤掉相关性较低的文档。

   代码示例 (使用 Hugging Face Transformers):

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
   import torch
   
   # 加载预训练的相关性模型和tokenizer
   model_name = "cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2"  # 一个常用的cross-encoder模型
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
   
   def calculate_relevance_score(query, document):
       """计算问题和文档之间的相关性得分"""
       inputs = tokenizer(query, document, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
       with torch.no_grad():
           outputs = model(**inputs)
           score = torch.sigmoid(outputs.logits[0]).item() # 将logits转换为概率
       return score
   
   def filter_documents_by_relevance(query, documents, threshold=0.7):
       """根据相关性得分过滤文档"""
       filtered_documents = []
       for doc in documents:
           score = calculate_relevance_score(query, doc)
           if score >= threshold:
               filtered_documents.append(doc)
       return filtered_documents
   
   # 示例用法
   query = "什么是深度学习?"
   documents = [
       "深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络学习数据的表示。",
       "自然语言处理是人工智能的一个分支。",
       "深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著进展。"
   ]
   
   filtered_documents = filter_documents_by_relevance(query, documents)
   print("过滤后的文档:", filtered_documents)

   代码解释：

   • 我们使用了一个预训练的 Cross-Encoder 模型，这种模型直接比较问题和文档，能够更准确地评估它们之间的相关性。
   • calculate_relevance_score 函数计算问题和文档的相关性得分，使用 sigmoid 函数将模型的 logits 输出转换为 0 到 1 之间的概率值，代表相关性。
   • filter_documents_by_relevance 函数根据设定的阈值过滤文档。

2. 信息检索技术 (BM25, TF-IDF):

   虽然这些是传统的检索技术，但它们仍然可以在过滤链中发挥作用，用于快速筛选出与问题最相关的文档。它们计算问题和文档之间的相似度，并根据相似度进行排序或过滤。

   代码示例 (使用 Rank BM25):

   from rank_bm25 import BM25Okapi
   
   def filter_documents_by_bm25(query, documents, top_n=2):
       """使用 BM25 过滤文档"""
       tokenized_corpus = [doc.split(" ") for doc in documents]
       bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus)
       tokenized_query = query.split(" ")
       doc_scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
       top_indices = sorted(range(len(doc_scores)), key=lambda i: doc_scores[i], reverse=True)[:top_n]
       filtered_documents = [documents[i] for i in top_indices]
       return filtered_documents
   
   # 示例用法
   query = "深度学习的应用"
   documents = [
       "深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络学习数据的表示。",
       "自然语言处理是人工智能的一个分支。",
       "深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著进展。",
       "深度学习在推荐系统中的应用非常广泛。"
   ]
   
   filtered_documents = filter_documents_by_bm25(query, documents)
   print("BM25 过滤后的文档:", filtered_documents)

   代码解释：

   • BM25Okapi 是一个流行的 BM25 算法的 Python 实现。
   • filter_documents_by_bm25 函数使用 BM25 算法对文档进行评分，并返回得分最高的 top_n 个文档。

3. 冗余信息删除与聚类:

   检索结果中可能包含大量重复或相似的信息，这些冗余信息会占用上下文窗口，影响模型的性能。可以使用聚类算法将相似的文档聚在一起，然后只保留每个簇中最具代表性的文档。

   代码示例 (使用 Scikit-learn 和 Sentence Transformers):

   from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
   from sentence_transformers import SentenceTransformer
   import numpy as np
   
   def cluster_and_deduplicate_documents(documents, num_clusters=2, similarity_threshold=0.8):
       """使用聚类算法删除冗余文档"""
       model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 一个轻量级的句子嵌入模型
       embeddings = model.encode(documents)
   
       # 使用 AgglomerativeClustering 进行聚类
       cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=num_clusters, affinity='cosine', linkage='complete')
       cluster.fit(embeddings)
   
       # 为每个簇选择最具代表性的文档
       representative_documents = []
       for cluster_id in range(num_clusters):
           cluster_indices = np.where(cluster.labels_ == cluster_id)[0]
           if len(cluster_indices) > 0:
               # 计算簇内文档的平均嵌入向量
               cluster_embeddings = embeddings[cluster_indices]
               centroid = np.mean(cluster_embeddings, axis=0)
   
               # 找到距离中心点最近的文档
               distances = np.dot(cluster_embeddings, centroid) / (np.linalg.norm(cluster_embeddings, axis=1) * np.linalg.norm(centroid))
               most_representative_index = cluster_indices[np.argmax(distances)]
               representative_documents.append(documents[most_representative_index])
   
       return representative_documents
   
   # 示例用法
   documents = [
       "深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络学习数据的表示。",
       "深度学习是一种通过多层神经网络学习数据表示的机器学习技术。", # 相似的文档
       "自然语言处理是人工智能的一个分支。",
       "深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著进展。"
   ]
   
   deduplicated_documents = cluster_and_deduplicate_documents(documents)
   print("去重后的文档:", deduplicated_documents)

   代码解释：

   • 我们使用 Sentence Transformers 将文档转换为嵌入向量，然后使用 Agglomerative Clustering 进行聚类。
   • 对于每个簇，我们计算簇内文档嵌入向量的平均值作为中心点，并选择距离中心点最近的文档作为代表。

4. 上下文压缩与摘要:

   如果检索到的文档过长，可以使用摘要算法提取文档的关键信息，或者使用上下文压缩技术删除不重要的句子或段落，以减少上下文窗口的占用。

   代码示例 (使用 Hugging Face Transformers 摘要):

   from transformers import pipeline
   
   def summarize_document(document, max_length=150, min_length=30):
       """使用摘要模型提取文档的关键信息"""
       summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn") # 一个常用的摘要模型
       summary = summarizer(document, max_length=max_length, min_length=min_length, do_sample=False)
       return summary[0]['summary_text']
   
   # 示例用法
   document = """
   深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络学习数据的表示。
   深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。
   深度学习的应用非常广泛，例如在自动驾驶、医疗诊断、金融风控等领域都有应用。
   深度学习的发展离不开大量的数据和强大的计算能力。
   """
   
   summary = summarize_document(document)
   print("摘要:", summary)

   代码解释：

   • 我们使用 Hugging Face Transformers 的 pipeline 功能加载一个预训练的摘要模型 (bart-large-cnn)。
   • summarize_document 函数使用该模型提取文档的关键信息，并返回摘要。

5. 问题改写与查询扩展:

   有时，原始问题可能不够明确或包含歧义，导致检索结果不佳。可以使用问题改写技术将原始问题改写成更清晰、更具体的形式，或者使用查询扩展技术向原始问题添加相关的关键词，以提高检索的准确率。

   代码示例 (使用 LLM 进行问题改写):

   from transformers import pipeline
   
   def rewrite_query(query, context):
       """使用 LLM 重写问题"""
       prompt = f"""请根据以下上下文重写问题，使其更加清晰和具体：
       上下文：{context}
       问题：{query}
       重写后的问题："""
       generator = pipeline("text-generation", model="gpt2") # 可以替换为其他更强大的LLM
       rewritten_query = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)[0]['generated_text'].replace(prompt, "").strip()
       return rewritten_query
   
   # 示例用法
   query = "深度学习的应用"
   context = "我们正在讨论深度学习在人工智能领域的应用。"
   
   rewritten_query = rewrite_query(query, context)
   print("重写后的问题:", rewritten_query)

   代码解释：

   • 我们使用 text-generation pipeline 和一个预训练的 GPT-2 模型 (可以替换为更强大的LLM) 来重写问题。
   • rewrite_query 函数构建一个 prompt，指示模型根据上下文重写问题。

6. 负例挖掘与对抗训练：

   这种方法旨在识别检索结果中与问题语义不符的“负例”文档，并通过对抗训练的方式，提升模型区分相关和不相关信息的能力。 这通常需要构建一个包含问题、正例文档和负例文档的数据集，然后训练一个判别模型来区分它们。

   概念解释（无代码示例，因为涉及模型训练，较为复杂）：

   • 负例挖掘： 自动或半自动地识别检索结果中与问题无关的文档。 可以采用多种策略，例如：
     • 基于规则的方法： 例如，如果文档中包含与问题明显冲突的关键词，则将其标记为负例。
     • 基于模型的方法： 训练一个模型来预测文档与问题的相关性，并将得分低于某个阈值的文档标记为负例。
   • 对抗训练： 使用生成对抗网络 (GAN) 的思想，训练一个判别模型，使其能够区分正例和负例。 同时，训练一个生成器，使其能够生成更具欺骗性的负例，从而提高判别模型的鲁棒性。
   • 应用场景： 这种方法特别适用于需要高精度和低幻觉率的 RAG 系统，例如医疗诊断、金融风控等领域。

构建上下文过滤链：实践建议

在实际构建上下文过滤链时，可以根据具体的应用场景和需求，选择一种或多种技术进行组合。以下是一些实践建议：

• 从简单开始： 首先尝试使用简单的相关性评估和过滤技术，例如基于 BM25 或 TF-IDF 的过滤。
• 迭代优化： 根据模型的表现，逐步添加更复杂的技术，例如聚类、摘要或问题改写。
• 评估指标： 使用合适的评估指标来衡量过滤链的效果，例如：
  • 相关性： 评估过滤后的上下文与问题的相关程度。
  • 准确率： 评估模型生成答案的准确率。
  • 幻觉率： 评估模型生成不真实或与事实不符的内容的比例。
• 数据驱动： 使用真实的数据来训练和评估过滤链，并根据数据分析的结果进行调整。
• 监控与维护： 定期监控过滤链的性能，并根据需要进行更新和维护。

上下文过滤链的局限性

虽然上下文过滤链可以有效降低 RAG 系统中的幻觉风险，但它也存在一些局限性：

• 增加计算成本： 过滤链中的每个步骤都需要消耗计算资源，可能会增加系统的延迟。
• 引入新的错误： 过滤链本身也可能出错，例如错误地过滤掉重要的信息。
• 需要精细调优： 过滤链的性能对参数的设置非常敏感，需要进行精细的调优。
• 依赖领域知识： 某些过滤技术，例如问题改写和查询扩展，可能需要领域知识才能有效实施。

案例分析：电商客服 RAG 系统

我们以一个电商客服 RAG 系统为例，说明如何应用上下文过滤链来减少幻觉风险。

场景： 用户向客服机器人提问有关产品的规格、价格、售后服务等问题。

知识库： 产品手册、FAQ 文档、售后服务政策等。

上下文过滤链设计：

1. 问题分析： 使用自然语言理解 (NLU) 技术分析用户问题的意图和实体。
2. 检索： 使用向量检索或关键词检索从知识库中检索相关文档。
3. 相关性过滤： 使用 Cross-Encoder 模型评估检索到的文档与问题的相关性，并过滤掉相关性较低的文档。
4. 冗余信息删除： 使用聚类算法删除重复或相似的文档。
5. 上下文压缩： 使用摘要算法提取文档的关键信息。
6. 生成： 将过滤后的上下文输入 LLM，生成答案。

表格：电商客服 RAG 系统上下文过滤链示例

步骤	技术	描述
1. 问题分析	NLU (例如：SpaCy, Rasa)	分析用户问题的意图（例如：查询规格、查询价格、查询售后服务）和实体（例如：产品名称、型号）。
2. 检索	向量检索 (例如：FAISS, Annoy) 或关键词检索 (例如：Elasticsearch)	根据问题意图和实体，从知识库中检索相关文档。
3. 相关性过滤	Cross-Encoder 模型 (例如：ms-marco-MiniLM-L-6-v2)	评估检索到的文档与问题的相关性，并根据设定的阈值过滤掉相关性较低的文档。
4. 冗余信息删除	聚类算法 (例如：Agglomerative Clustering)	将相似的文档聚在一起，然后只保留每个簇中最具代表性的文档。
5. 上下文压缩	摘要算法 (例如：BART, T5)	提取文档的关键信息，减少上下文窗口的占用。
6. 生成	LLM (例如：GPT-3, Llama 2)	将过滤后的上下文输入 LLM，生成答案。

通过构建这样的上下文过滤链，可以有效提高电商客服 RAG 系统的准确率和可靠性，减少幻觉的发生，提升用户体验。

结论：优化上下文，提升 RAG 系统性能

上下文过滤链是减少 RAG 系统幻觉风险的重要手段。通过对检索到的文档进行精细的评估、筛选和处理，可以提高上下文的质量和相关性，从而提升模型的性能和可靠性。 然而，构建上下文过滤链需要根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，并进行精细的调优。