如何为 RAG 设计长上下文稳定注入策略

RAG 长上下文稳定注入策略：技术讲座

大家好，今天我们来深入探讨一个在检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 系统中至关重要的问题：如何设计长上下文稳定注入策略。尤其是在处理长文档或需要整合多来源信息时，如何确保注入的信息既相关又不会干扰语言模型的生成过程，是一个极具挑战性的课题。

1. 长上下文 RAG 的挑战

传统的 RAG 系统通常针对较短的上下文设计，例如问答系统。然而，当处理长文档、复杂报告或多个文档时，简单的检索和拼接方法往往会遇到以下问题：

• 信息过载 (Information Overload): 将大量不相关或冗余的信息注入上下文窗口，导致语言模型无法有效聚焦关键信息。
• 上下文稀释 (Context Dilution): 关键信息被淹没在大量无关信息中，导致模型无法准确提取并利用。
• 位置偏差 (Position Bias): 语言模型倾向于关注上下文窗口的开头和结尾部分，中间部分的信息可能被忽略。著名的 “Lost in the Middle” 现象就体现了这一点。
• 推理复杂度增加: 长上下文增加了模型推理的复杂度，导致生成质量下降，计算成本上升。
• 噪声干扰: 检索到的信息可能包含噪声，例如格式错误、无关的细节或过时的信息，影响生成效果。

这些问题严重限制了 RAG 系统在处理长上下文时的性能。因此，我们需要设计更智能的注入策略，以克服这些挑战。

2. 稳定注入策略的核心原则

设计长上下文稳定注入策略，需要遵循以下核心原则：

• 相关性 (Relevance): 确保注入的信息与用户查询高度相关。
• 简洁性 (Conciseness): 避免注入冗余或重复的信息，尽量保持上下文的简洁性。
• 结构化 (Structure): 将信息以结构化的方式呈现，例如列表、表格或摘要，帮助模型更好地理解和利用。
• 显著性 (Salience): 突出显示关键信息，例如使用标题、加粗或颜色标记。
• 位置优化 (Position Optimization): 将关键信息放置在上下文窗口中更易于被模型关注的位置。

3. 稳定注入策略的设计方法

为了实现以上原则，我们可以采用以下设计方法：

3.1 多阶段检索 (Multi-Stage Retrieval)

多阶段检索将检索过程分解为多个步骤，逐步缩小检索范围，提高检索精度。常见的策略包括：

• 粗粒度检索 (Coarse-Grained Retrieval): 使用简单的检索方法（例如关键词匹配、TF-IDF 或 BM25）快速筛选出与查询相关的文档或段落。
• 细粒度检索 (Fine-Grained Retrieval): 使用更复杂的语义相似度模型（例如 Sentence-BERT、Contriever 或 DPR）对粗粒度检索的结果进行排序和过滤，选择最相关的段落。
• 重排序 (Re-ranking): 使用交叉注意力模型（例如 Cross-Encoder）对细粒度检索的结果进行重排序，进一步提高检索精度。

以下是一个使用 Sentence-BERT 进行细粒度检索的 Python 代码示例：

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
import torch

# 加载预训练的 Sentence-BERT 模型
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')

def fine_grained_retrieval(query, documents, top_k=5):
  """
  使用 Sentence-BERT 进行细粒度检索。

  Args:
    query: 用户查询。
    documents: 候选文档列表。
    top_k: 返回最相关的文档数量。

  Returns:
    一个包含 top_k 个最相关文档的列表。
  """

  # 将查询和文档编码为向量
  query_embedding = model.encode(query, convert_to_tensor=True)
  document_embeddings = model.encode(documents, convert_to_tensor=True)

  # 计算查询和文档之间的余弦相似度
  cosine_scores = util.cos_sim(query_embedding, document_embeddings)[0]

  # 获取 top_k 个最相似的文档的索引
  top_results = torch.topk(cosine_scores, k=top_k)

  # 返回 top_k 个最相关的文档
  results = [documents[i] for i in top_results.indices]
  return results

# 示例用法
query = "什么是人工智能？"
documents = [
  "人工智能是一门综合性的科学技术。",
  "机器学习是人工智能的一个重要分支。",
  "深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。",
  "自然语言处理是人工智能在语言领域的应用。",
  "计算机视觉是人工智能在图像领域的应用。",
  "云计算为人工智能提供了强大的计算资源。"
]

top_documents = fine_grained_retrieval(query, documents)
print(f"与查询 '{query}' 最相关的文档：")
for doc in top_documents:
  print(f"- {doc}")

3.2 摘要生成 (Summarization)

摘要生成技术可以将长文档压缩成更短的摘要，减少信息过载。常见的摘要生成方法包括：

• 抽取式摘要 (Extractive Summarization): 从原文中选择重要的句子组成摘要。
• 生成式摘要 (Abstractive Summarization): 使用语言模型生成新的句子来表达原文的核心内容。

以下是一个使用 Hugging Face Transformers 库进行生成式摘要的 Python 代码示例：

from transformers import pipeline

def generate_summary(text, max_length=150, min_length=30):
  """
  使用 Hugging Face Transformers 库进行生成式摘要。

  Args:
    text: 原始文本。
    max_length: 摘要的最大长度。
    min_length: 摘要的最小长度。

  Returns:
    生成的摘要。
  """

  # 创建摘要生成管道
  summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")

  # 生成摘要
  summary = summarizer(text, max_length=max_length, min_length=min_length, do_sample=False)[0]['summary_text']
  return summary

# 示例用法
text = """
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
"""

summary = generate_summary(text)
print(f"原始文本：n{text}n")
print(f"生成的摘要：n{summary}")

3.3 信息重组 (Information Reorganization)

信息重组是指将检索到的信息以更易于理解和利用的方式重新组织。常见的策略包括：

• 列表 (Lists): 将相关的项目或概念组织成列表，突出显示关键信息。
• 表格 (Tables): 将数据以表格的形式呈现，方便模型进行比较和分析。
• 概念图 (Concept Maps): 使用概念图可视化信息之间的关系，帮助模型更好地理解上下文。
• 问答对 (Question-Answer Pairs): 将信息转化为问答对的形式，方便模型进行检索和推理。

例如，如果检索到关于不同类型机器学习算法的信息，可以将它们组织成一个表格：

算法名称	算法类型	主要应用	优点	缺点
线性回归	监督学习	预测房价	简单易懂	拟合能力有限
逻辑回归	监督学习	垃圾邮件分类	计算效率高	只能解决线性问题
支持向量机	监督学习	图像分类	泛化能力强	参数调整困难
决策树	监督学习	风险评估	可解释性强	容易过拟合
K-近邻算法	监督学习	推荐系统	实现简单	计算复杂度高

3.4 上下文压缩 (Context Compression)

上下文压缩是指在不损失关键信息的前提下，减少上下文的长度。常见的策略包括：

• 提示词压缩 (Prompt Compression): 优化提示词的设计，使其更加简洁和高效。
• 信息过滤 (Information Filtering): 移除不相关或冗余的信息。
• 递归上下文压缩 (Recursive Context Compression): 迭代地压缩上下文，直到达到目标长度。

递归上下文压缩的思想是，首先将长上下文分成多个块，然后使用一个语言模型对每个块进行摘要，再将这些摘要组合成一个新的上下文，并重复这个过程，直到上下文的长度达到目标值。

以下是一个使用递归上下文压缩的伪代码示例：

def recursive_context_compression(context, target_length, summarizer):
  """
  递归地压缩上下文。

  Args:
    context: 原始上下文。
    target_length: 目标上下文长度。
    summarizer: 用于生成摘要的语言模型。

  Returns:
    压缩后的上下文。
  """

  while len(context) > target_length:
    # 将上下文分成多个块
    chunks = split_context(context)

    # 对每个块进行摘要
    summaries = [summarizer(chunk) for chunk in chunks]

    # 将摘要组合成新的上下文
    context = "".join(summaries)

  return context

3.5 位置编码优化 (Position Encoding Optimization)

由于语言模型存在位置偏差，我们需要优化关键信息的位置编码，使其更容易被模型关注。常见的策略包括：

• 突出显示开头和结尾: 将最重要的信息放在上下文的开头和结尾。
• 使用特殊标记: 使用特殊标记（例如 [START_IMPORTANT] 和 [END_IMPORTANT]）标记关键信息。
• 使用位置编码调整: 调整位置编码的权重，使模型更关注特定位置的信息。

例如，我们可以将最重要的信息放在上下文的开头，并使用特殊标记突出显示：

[START_IMPORTANT]
人工智能是一门综合性的科学技术，旨在模拟、延伸和扩展人的智能。
[END_IMPORTANT]

其他相关信息：
机器学习是人工智能的一个重要分支。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。
自然语言处理是人工智能在语言领域的应用。
计算机视觉是人工智能在图像领域的应用。

3.6 融合多种策略

在实际应用中，可以将多种注入策略结合使用，以达到最佳效果。例如，可以先使用多阶段检索选择最相关的文档，然后使用摘要生成技术压缩文档，再使用信息重组技术将信息组织成表格，最后使用位置编码优化突出显示关键信息。

4. 评估指标

为了评估注入策略的性能，需要使用合适的评估指标。常见的指标包括：

• 相关性 (Relevance): 评估注入的信息与用户查询的相关程度。
• 准确性 (Accuracy): 评估生成的答案的准确性。
• 流畅性 (Fluency): 评估生成的文本的流畅程度。
• 完整性 (Completeness): 评估生成的答案是否包含了所有必要的信息。
• 召回率 (Recall): 评估是否检索到了所有相关的信息。
• 精确率 (Precision): 评估检索到的信息的相关程度。

可以使用人工评估或自动评估方法来计算这些指标。

5. 实际案例分析

让我们看一个实际案例：假设我们需要构建一个 RAG 系统，用于回答关于公司内部知识库的问题。知识库包含大量的文档，包括产品手册、技术文档、会议记录等。

问题: 如何使用公司的最新产品解决客户遇到的问题？

设计稳定注入策略:

1. 多阶段检索:
   • 首先使用关键词匹配（例如 BM25）快速筛选出包含 "产品名称"、"客户问题" 等关键词的文档。
   • 然后使用 Sentence-BERT 对筛选出的文档进行语义相似度排序，选择最相关的文档。
2. 摘要生成: 对选择的文档进行摘要，提取关键信息。
3. 信息重组: 将摘要中的信息组织成问答对的形式，例如：
   • 问题: 该产品的最新版本是什么？
   • 答案: 该产品的最新版本是 V2.0。
   • 问题: 如何使用该产品解决客户遇到的问题？
   • 答案: 可以使用该产品的 X 功能来解决客户遇到的问题。
4. 位置编码优化: 将问答对放在上下文的开头，并使用特殊标记突出显示关键信息。

代码示例 (伪代码):

def rag_pipeline(query, knowledge_base):
  """
  RAG 管道。

  Args:
    query: 用户查询。
    knowledge_base: 公司知识库。

  Returns:
    生成的答案。
  """

  # 多阶段检索
  relevant_documents = multi_stage_retrieval(query, knowledge_base)

  # 摘要生成
  summaries = [generate_summary(doc) for doc in relevant_documents]

  # 信息重组
  qa_pairs = create_qa_pairs(summaries)

  # 位置编码优化
  context = optimize_position_encoding(qa_pairs)

  # 使用语言模型生成答案
  answer = generate_answer(query, context)

  return answer

6. 总结

RAG 系统在长上下文处理中面临诸多挑战，包括信息过载、上下文稀释、位置偏差等。为了解决这些问题，我们需要设计稳定的注入策略，遵循相关性、简洁性、结构化、显著性和位置优化等核心原则。 可以采用多阶段检索、摘要生成、信息重组、上下文压缩和位置编码优化等设计方法，并结合实际案例进行分析和优化。通过合理的注入策略，可以显著提升 RAG 系统在长上下文场景下的性能和可靠性。