RAG 中的 Query Rewrite 优化链路构建
大家好，今天我们来深入探讨如何为检索增强生成 (RAG) 系统构建高效的 Query Rewrite 优化链路。Query Rewrite 是 RAG 流程中至关重要的一环，它负责将用户最初提出的问题转化为更适合文档检索的查询语句，从而提高检索的准确性和相关性，最终提升 RAG 系统的整体性能。
1. Query Rewrite 的必要性
直接使用用户提出的原始查询进行检索往往效果不佳，原因如下：
- 用户查询的模糊性： 用户的问题可能不够明确，包含口语化的表达，缺乏关键词，或者存在歧义。
- 文档语料库的特性： 文档库中的文本可能使用与用户查询不同的术语或表达方式。
- 检索系统的限制： 传统的检索系统可能更擅长处理结构化的查询，而用户的自然语言查询需要进行转换。
Query Rewrite 的目标是克服这些挑战，将原始查询转化为更精确、更适合检索的语句。
2. Query Rewrite 的方法
Query Rewrite 的方法多种多样，可以根据 RAG 系统的具体应用场景和文档语料库的特点进行选择和组合。常见的 Query Rewrite 方法包括：
-
关键词提取和扩展：
- 目标： 从原始查询中提取关键信息，并扩展相关的同义词、近义词或上位词。
- 方法：
- 基于规则： 使用预定义的词典或规则，例如停用词过滤、词干提取、词性标注等。
- 基于统计： 使用统计方法，例如 TF-IDF、TextRank 等，识别查询中的重要词汇。
- 基于语言模型： 使用预训练的语言模型，例如 BERT、Word2Vec 等，获取词语的语义信息，进行同义词扩展。
- 代码示例 (Python, 使用 NLTK 和 WordNet 进行关键词提取和同义词扩展):
import nltk from nltk.corpus import wordnet nltk.download('punkt') nltk.download('averaged_perceptron_tagger') nltk.download('wordnet') def keyword_extraction_and_expansion(query): tokens = nltk.word_tokenize(query) tagged_tokens = nltk.pos_tag(tokens) keywords = [word for word, pos in tagged_tokens if pos.startswith('NN')] # 提取名词 expanded_keywords = set(keywords) for keyword in keywords: synsets = wordnet.synsets(keyword) for synset in synsets: for lemma in synset.lemmas(): expanded_keywords.add(lemma.name()) return list(expanded_keywords) query = "What are the side effects of aspirin?" expanded_keywords = keyword_extraction_and_expansion(query) print(f"Original query: {query}") print(f"Expanded keywords: {expanded_keywords}") -
查询改写为更明确的表达：
- 目标： 将模糊的查询转化为更精确的语句，例如补充上下文信息、消除歧义、添加约束条件等。
- 方法：
- 基于模板： 使用预定义的模板，根据查询的类型和意图，生成新的查询语句。
- 基于规则： 使用规则引擎，根据查询的结构和内容，进行改写。
- 基于语言模型： 使用预训练的语言模型，例如 T5、GPT-3 等，生成更清晰、更完整的查询语句。
- 代码示例 (Python, 使用 OpenAI API 进行查询改写):
import openai openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY" def rewrite_query_with_gpt(query): prompt = f"""Rewrite the following question to be more specific and detailed:nn{query}nnRewritten question:""" response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", # 或者其他更合适的模型 prompt=prompt, max_tokens=100, n=1, stop=None, temperature=0.7, ) rewritten_query = response.choices[0].text.strip() return rewritten_query query = "Tell me about apples." rewritten_query = rewrite_query_with_gpt(query) print(f"Original query: {query}") print(f"Rewritten query: {rewritten_query}") -
查询分解：
- 目标： 将复杂的查询分解为多个简单的子查询，分别进行检索，然后将结果合并。
- 方法：
- 基于规则： 根据查询的语法结构和语义信息，将查询分解为多个子查询。
- 基于语言模型： 使用预训练的语言模型，理解查询的意图，自动分解查询。
- 代码示例 (Python, 简化的查询分解示例):
def decompose_query(query): # 简化的示例，实际应用中需要更复杂的逻辑 if "and" in query.lower(): subqueries = query.split("and") return [q.strip() for q in subqueries] else: return [query] query = "What are the symptoms of flu and how to treat it?" subqueries = decompose_query(query) print(f"Original query: {query}") print(f"Subqueries: {subqueries}") -
上下文添加：
- 目标： 将历史对话的上下文信息添加到当前查询中，提高检索的准确性。
- 方法：
- 简单拼接： 将历史查询和当前查询简单地拼接在一起。
- 基于语言模型： 使用预训练的语言模型，理解历史对话的上下文，生成包含上下文信息的查询。
- 代码示例 (Python, 简单的上下文添加示例):
def add_context(current_query, history): # 简单的示例，实际应用中需要更复杂的上下文管理 context = " ".join(history) return context + " " + current_query current_query = "What is the capital of France?" history = ["Tell me about Europe."] contextualized_query = add_context(current_query, history) print(f"Current query: {current_query}") print(f"Contextualized query: {contextualized_query}")
3. Query Rewrite 优化链路的构建
构建一个有效的 Query Rewrite 优化链路需要考虑以下几个方面：
- 选择合适的 Query Rewrite 方法： 根据 RAG 系统的应用场景和文档语料库的特点，选择合适的 Query Rewrite 方法。可以尝试不同的方法，并进行实验，评估其效果。
- 构建 Query Rewrite Pipeline： 将不同的 Query Rewrite 方法组合成一个 Pipeline，依次执行。Pipeline 的顺序和参数需要根据实际情况进行调整。
- 评估 Query Rewrite 的效果： 使用合适的指标评估 Query Rewrite 的效果，例如检索的准确率、召回率、F1 值等。
- 迭代优化： 根据评估结果，不断调整 Query Rewrite 方法和 Pipeline 的参数，进行迭代优化。
一个可能的 Query Rewrite 优化链路示例：
- 停用词过滤： 移除查询中的停用词，例如 "the"、"a"、"is" 等。
- 关键词提取： 从查询中提取关键词。
- 同义词扩展： 使用 WordNet 或其他词典，扩展关键词的同义词。
- 查询改写： 使用 GPT-3 或其他语言模型，将查询改写为更明确的表达。
- 查询分解 (可选)： 如果查询过于复杂，将其分解为多个子查询。
- 上下文添加 (可选)： 如果是对话系统，添加历史对话的上下文信息。
4. Query Rewrite 评估指标
以下是一些常用的 Query Rewrite 评估指标：
| 指标 | 描述 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 检索准确率 (Precision) | 检索结果中相关文档的比例。 | 简单易懂，直接反映检索结果的质量。 | 只考虑了检索结果的相关性，没有考虑文档库中所有相关文档是否都被检索到。 |
| 检索召回率 (Recall) | 文档库中所有相关文档被检索到的比例。 | 能够反映检索系统的查全能力。 | 只考虑了文档库中相关文档是否被检索到，没有考虑检索结果的质量。 |
| F1 值 | 准确率和召回率的调和平均数。 | 综合考虑了准确率和召回率，能够更全面地评估检索系统的性能。 | 需要同时计算准确率和召回率。 |
| MRR (Mean Reciprocal Rank) | 对于每个查询，第一个相关文档的排名的倒数的平均值。 | 关注排名最高的文档，适用于需要快速找到最佳答案的场景。 | 只考虑了排名最高的文档，没有考虑其他相关文档。 |
| NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) | 考虑了检索结果的相关性和排名位置，排名越高的相关文档贡献越大。 | 能够更细致地评估检索系统的性能，特别是对于需要排序的场景。 | 需要标注每个文档的相关性等级。 |
| 用户点击率 (Click-Through Rate) | 用户点击检索结果的比例。 | 直接反映用户对检索结果的满意度。 | 受界面设计、文档标题等因素的影响，不能完全反映检索系统的性能。 |
| 人工评估 (Human Evaluation) | 由人工评估检索结果的相关性和质量。 | 最可靠的评估方法，能够考虑到各种复杂的因素。 | 成本高，耗时较长。 |
5. 实际应用中的挑战与解决方案
- 计算资源限制： 使用大型语言模型进行 Query Rewrite 需要大量的计算资源。
- 解决方案： 使用模型压缩技术，例如剪枝、量化等，减小模型的大小。使用 GPU 或其他加速器，提高计算速度。
- 数据稀疏性： 对于某些特定领域或罕见问题，可能缺乏足够的训练数据。
- 解决方案： 使用数据增强技术，例如同义词替换、回译等，增加训练数据的数量。使用迁移学习，将已有的模型迁移到新的领域。
- 领域知识的缺失： 语言模型可能缺乏特定领域的知识，导致 Query Rewrite 的效果不佳。
- 解决方案： 将领域知识融入到 Query Rewrite 的过程中，例如使用领域词典、知识图谱等。对语言模型进行领域知识的微调。
- 对抗性攻击： 恶意用户可能构造对抗性查询，绕过 Query Rewrite 的防御机制。
- 解决方案： 使用对抗训练，提高 Query Rewrite 的鲁棒性。定期审查 Query Rewrite 的效果，及时发现和修复漏洞。
6. 代码示例：一个完整的 RAG 系统，包含 Query Rewrite
以下是一个简化的 RAG 系统示例，其中包含了 Query Rewrite 步骤：
import openai
import nltk
from nltk.corpus import wordnet
import faiss
import numpy as np
import os
import json
# 确保已下载必要的 NLTK 资源
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('wordnet')
# OpenAI API 密钥
openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
# 1. 文档加载和预处理 (简化的示例)
def load_documents(filepath):
"""从 JSON 文件加载文档."""
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
documents = json.load(f)
return documents
def chunk_documents(documents, chunk_size=500, chunk_overlap=50):
"""将文档分割成块."""
chunks = []
for doc in documents:
text = doc['text']
metadata = doc['metadata']
for i in range(0, len(text), chunk_size - chunk_overlap):
chunk = text[i:i + chunk_size]
chunks.append({
'text': chunk,
'metadata': metadata
})
return chunks
# 2. Query Rewrite
def keyword_extraction_and_expansion(query):
"""提取关键词并进行同义词扩展."""
tokens = nltk.word_tokenize(query)
tagged_tokens = nltk.pos_tag(tokens)
keywords = [word for word, pos in tagged_tokens if pos.startswith('NN')] # 提取名词
expanded_keywords = set(keywords)
for keyword in keywords:
synsets = wordnet.synsets(keyword)
for synset in synsets:
for lemma in synset.lemmas():
expanded_keywords.add(lemma.name())
return list(expanded_keywords)
def rewrite_query_with_gpt(query):
"""使用 GPT-3 重写查询."""
prompt = f"""Rewrite the following question to be more specific and detailed:nn{query}nnRewritten question:"""
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003", # 或者其他更合适的模型
prompt=prompt,
max_tokens=100,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
rewritten_query = response.choices[0].text.strip()
return rewritten_query
def query_rewrite(query):
"""Query Rewrite Pipeline."""
# 1. 关键词提取和扩展
expanded_keywords = keyword_extraction_and_expansion(query)
keyword_query = " ".join(expanded_keywords)
# 2. 使用 GPT 重写查询
rewritten_query = rewrite_query_with_gpt(keyword_query)
return rewritten_query
# 3. Embedding
def get_embedding(text, model="text-embedding-ada-002"):
"""获取文本的 Embedding."""
text = text.replace("n", " ")
response = openai.Embedding.create(input=[text], model=model)
return response['data'][0]['embedding']
def create_embeddings(chunks):
"""为所有文档块创建 Embedding."""
embeddings = []
for chunk in chunks:
embedding = get_embedding(chunk['text'])
embeddings.append(embedding)
return embeddings
# 4. 向量索引
def build_faiss_index(embeddings, dimension):
"""构建 FAISS 索引."""
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(np.array(embeddings).astype('float32'))
return index
def search_faiss_index(index, query_embedding, top_k=5):
"""在 FAISS 索引中搜索."""
query_embedding = np.array([query_embedding]).astype('float32')
D, I = index.search(query_embedding, top_k) # D 是距离，I 是索引
return D, I
# 5. LLM 生成答案
def generate_answer(query, context):
"""使用 LLM 生成答案."""
prompt = f"""Answer the question based on the context below.nnContext:n{context}nnQuestion: {query}nnAnswer:"""
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003", # 或者其他更合适的模型
prompt=prompt,
max_tokens=200,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
return response.choices[0].text.strip()
# 6. RAG 流程
def rag_pipeline(query, documents, index, chunks):
"""完整的 RAG 流程."""
# 1. Query Rewrite
rewritten_query = query_rewrite(query)
print(f"Rewritten Query: {rewritten_query}")
# 2. 获取 Query 的 Embedding
query_embedding = get_embedding(rewritten_query)
# 3. 在 FAISS 索引中搜索
D, I = search_faiss_index(index, query_embedding)
# 4. 获取相关的文档块
context = ""
for i in I[0]:
context += chunks[i]['text'] + "n"
# 5. 使用 LLM 生成答案
answer = generate_answer(query, context)
return answer
# 主程序
if __name__ == '__main__':
# 1. 加载文档
documents = load_documents("your_documents.json") # 替换为你的文档 JSON 文件路径
chunks = chunk_documents(documents)
# 2. 创建 Embedding
embeddings = create_embeddings(chunks)
dimension = len(embeddings[0]) # Embedding 维度
# 3. 构建 FAISS 索引
index = build_faiss_index(embeddings, dimension)
# 4. 用户提问
query = "What are the key features of the new product?"
# 5. 执行 RAG 流程
answer = rag_pipeline(query, documents, index, chunks)
# 6. 输出答案
print(f"Question: {query}")
print(f"Answer: {answer}")
# 示例 JSON 文档格式 (your_documents.json):
#[
# {
# "text": "This is the first document about the new product. It has several key features...",
# "metadata": {"source": "product_documentation.pdf"}
# },
# {
# "text": "The second document describes the benefits of the new product...",
# "metadata": {"source": "marketing_brochure.pdf"}
# }
#]注意:
- 需要安装
openai,nltk,faiss-cpu库.pip install openai nltk faiss-cpu - 需要替换
"YOUR_OPENAI_API_KEY"为你自己的 OpenAI API 密钥. - 需要创建一个包含文档的 JSON 文件
your_documents.json, 并修改代码中的文件路径. - 这只是一个简化的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。
7. 总结
构建 RAG 系统的 Query Rewrite 优化链路是一个迭代的过程，需要不断尝试不同的方法、调整 Pipeline 的参数、评估效果并进行优化。 选择合适的 Query Rewrite 方法，构建 Query Rewrite Pipeline, 并进行效果评估，最终迭代优化，才能构建一个高效的 Query Rewrite 优化链路。
希望这次讲座能够帮助大家更好地理解和应用 Query Rewrite 技术，构建更强大的 RAG 系统。