JAVA RAG 系统如何利用分片化向量库减少召回误差并提升跨领域知识查询效果 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

JAVA RAG 系统：分片化向量库提升召回与跨领域知识查询

大家好！今天我们来深入探讨如何利用分片化向量库来优化 Java RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统，从而减少召回误差并显著提升跨领域知识查询的效果。RAG 系统的核心在于从外部知识库中检索相关信息，然后将其与用户查询结合，生成更准确、更全面的答案。而向量数据库在 RAG 系统中扮演着知识索引和检索的关键角色。

RAG 系统基础与挑战

首先，我们快速回顾一下 RAG 系统的基本流程：

知识库构建： 将原始文档进行预处理（如文本清洗、分句、分段），然后使用 Embedding 模型（例如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002、Sentence Transformers）将文本转换为向量表示，并将这些向量存储到向量数据库中。
查询向量化： 接收用户查询，使用相同的 Embedding 模型将查询转换为向量。
相似性检索： 在向量数据库中，根据查询向量，使用相似性搜索算法（如余弦相似度、欧氏距离）找到与查询最相关的向量（代表知识片段）。
生成答案： 将检索到的知识片段与原始查询一起输入到语言模型（LLM，例如 GPT-3.5、LLama 2），语言模型利用检索到的信息生成最终答案。

尽管 RAG 系统在许多场景下表现出色，但仍然面临一些挑战：

召回误差： 检索到的知识片段与用户查询的真实意图不符，导致生成的答案不准确或不相关。这可能是由于 Embedding 模型无法完全捕捉到文本的语义信息，或者向量数据库的索引结构不够高效。
跨领域知识查询困难： 当用户查询涉及多个领域时，传统的向量数据库可能难以准确检索到各个领域的相关信息。例如，查询“人工智能在医疗和金融行业的应用”，需要从人工智能、医疗、金融三个领域的文档中检索信息。
知识库更新： 当知识库中的文档发生变化时，需要重新计算所有文档的向量表示，并更新向量数据库。这可能是一个耗时且资源密集型的过程。
长文本处理： 某些文档可能非常长，如果直接将整个文档转换为一个向量，可能会丢失文档中的细节信息。

分片化向量库的概念与优势

为了解决上述挑战，我们可以采用分片化向量库的方案。分片化向量库的核心思想是将知识库中的文档分割成更小的片段（例如句子、段落、或自定义的语义单元），然后分别将这些片段转换为向量，并存储到向量数据库中。

优势：

减少召回误差： 通过将文档分割成更小的片段，可以更精确地捕捉到文本的语义信息，从而提高检索的准确性。
提升跨领域知识查询效果： 可以对不同领域的文档采用不同的分片策略和 Embedding 模型，从而更好地适应不同领域的特点。
知识库更新效率提升： 当知识库中的文档发生变化时，只需要重新计算受影响的片段的向量表示，并更新向量数据库，而不需要重新计算整个知识库。
支持更长的文档： 通过将长文档分割成片段，可以有效地处理长文本，避免丢失文档中的细节信息。

如何实现分片化向量库

在 Java 中，我们可以使用以下技术来实现分片化向量库：

文本分割： 使用现有的 NLP 库（例如 Apache OpenNLP、Stanford CoreNLP、spaCy）将文档分割成句子、段落或自定义的语义单元。
Embedding 模型： 使用 Embedding 模型将文本片段转换为向量表示。可以使用本地模型（例如 Sentence Transformers 的 Java 版本）或远程 API（例如 OpenAI 的 Embedding API）。
向量数据库： 选择合适的向量数据库来存储和检索向量。可以选择开源的向量数据库（例如 Milvus、Weaviate、Qdrant）或云服务提供商提供的向量数据库（例如 AWS Kendra、Azure Cognitive Search、Google Cloud Vertex AI Search）。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用 Sentence Transformers 和 Milvus 实现分片化向量库：

import io.milvus.client.MilvusClient;
import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.common.clientenum.ConsistencyLevel;
import io.milvus.grpc.DataType;
import io.milvus.param.ConnectParam;
import io.milvus.param.IndexType;
import io.milvus.param.MetricType;
import io.milvus.param.collection.CreateCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.FieldType;
import io.milvus.param.collection.LoadCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.ReleaseCollectionParam;
import io.milvus.param.dml.InsertParam;
import io.milvus.param.dml.SearchParam;
import io.milvus.param.index.CreateIndexParam;
import io.milvus.param.partition.CreatePartitionParam;
import io.milvus.response.SearchResults;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer;
import ai.djl.inference.dltypes.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import ai.djl.ndarray.types.Shape;
import ai.djl.training.util.DownloadUtils;

import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class ShardedVectorDB {

    private static final String COLLECTION_NAME = "my_collection";
    private static final String PARTITION_NAME = "my_partition";
    private static final String VECTOR_FIELD = "embedding";
    private static final String ID_FIELD = "id";
    private static final int DIMENSION = 384; // Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2
    private static final String MILVUS_HOST = "localhost"; // 根据你的Milvus地址修改
    private static final int MILVUS_PORT = 19530;  // 根据你的Milvus端口修改

    private MilvusClient milvusClient;
    private HuggingFaceTokenizer tokenizer;

    public ShardedVectorDB() throws Exception {
        // 初始化 Milvus 客户端
        ConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder()
                .withHost(MILVUS_HOST)
                .withPort(MILVUS_PORT)
                .build();
        milvusClient = new MilvusServiceClient(connectParam);

        // 初始化 Sentence Transformers tokenizer
        Path modelDir = Paths.get("models");
        DownloadUtils.download("https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2/resolve/main/tokenizer.json", modelDir.resolve("tokenizer.json").toString());

        tokenizer = HuggingFaceTokenizer.newInstance(modelDir.toAbsolutePath().toString());
    }

    public void createCollection() {
        // 创建 Collection
        FieldType idField = FieldType.newBuilder()
                .withName(ID_FIELD)
                .withDataType(DataType.INT64)
                .withPrimaryKey(true)
                .withAutoID(true)
                .build();

        FieldType vectorField = FieldType.newBuilder()
                .withName(VECTOR_FIELD)
                .withDataType(DataType.FLOAT_VECTOR)
                .withDimension(DIMENSION)
                .build();

        CreateCollectionParam createCollectionParam = CreateCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withFields(Arrays.asList(idField, vectorField))
                .withConsistencyLevel(ConsistencyLevel.STRONG)
                .build();

        milvusClient.createCollection(createCollectionParam);
        System.out.println("Collection created: " + COLLECTION_NAME);
    }

    public void createPartition() {
        // 创建 Partition
        CreatePartitionParam createPartitionParam = CreatePartitionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withPartitionName(PARTITION_NAME)
                .build();

        milvusClient.createPartition(createPartitionParam);
        System.out.println("Partition created: " + PARTITION_NAME);
    }

    public void createIndex() {
        // 创建 Index
        CreateIndexParam createIndexParam = CreateIndexParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withFieldName(VECTOR_FIELD)
                .withIndexType(IndexType.IVF_FLAT)
                .withMetricType(MetricType.COSINE)
                .withExtraParam("{"nlist":128}")
                .withSyncMode(true)
                .build();

        milvusClient.createIndex(createIndexParam);
        System.out.println("Index created on field: " + VECTOR_FIELD);
    }

    public float[] embedText(String text) {
        // 使用 Sentence Transformers tokenizer 进行 tokenize
        Encoding encoding = tokenizer.encode(text);
        List<Integer> tokenIds = encoding.getIds();

        // 将 token IDs 转换为 float 数组 (模拟 embedding)
        float[] embedding = new float[DIMENSION];
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < DIMENSION; i++) {
            embedding[i] = random.nextFloat(); // 实际中这里使用 Embedding模型生成向量
        }
        return embedding;
    }

    public void insertData(List<String> textSegments) {
        // 插入数据
        List<List<Float>> vectors = new ArrayList<>();
        List<Long> ids = new ArrayList<>();

        for (String segment : textSegments) {
            float[] embedding = embedText(segment);
            List<Float> vector = new ArrayList<>();
            for (float value : embedding) {
                vector.add(value);
            }
            vectors.add(vector);
            ids.add(null); // Milvus 会自动生成 ID，这里设置为 null
        }

        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withPartitionName(PARTITION_NAME)
                .withVectors(VECTOR_FIELD, vectors)
                .build();

        milvusClient.insert(insertParam);
        milvusClient.flush(COLLECTION_NAME, false); // 确保数据写入
        System.out.println("Inserted " + textSegments.size() + " vectors.");
    }

    public List<SearchResults.Result> search(String query, int topK) {
        // 搜索
        float[] queryVector = embedText(query);

        List<List<Float>> vectors = new ArrayList<>();
        List<Float> vector = new ArrayList<>();
        for (float value : queryVector) {
            vector.add(value);
        }
        vectors.add(vector);

        SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withPartitionNames(Arrays.asList(PARTITION_NAME))
                .withVectors(VECTOR_FIELD, vectors)
                .withTopK(topK)
                .withMetricType(MetricType.COSINE)
                .withParams("{"nprobe":10}")
                .build();

        milvusClient.loadCollection(LoadCollectionParam.newBuilder().withCollectionName(COLLECTION_NAME).build()); //Load collection before search
        SearchResults searchResults = milvusClient.search(searchParam);
        milvusClient.releaseCollection(ReleaseCollectionParam.newBuilder().withCollectionName(COLLECTION_NAME).build());//Release collection after search

        return searchResults.getResults();
    }

    public void close() {
        milvusClient.close();
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ShardedVectorDB vectorDB = new ShardedVectorDB();

        // 创建 Collection 和 Partition
        vectorDB.createCollection();
        vectorDB.createPartition();

        // 准备数据
        String document = "人工智能是一种模拟人类智能的技术，它涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域。" +
                "人工智能在医疗行业的应用包括疾病诊断、药物研发、个性化治疗等。" +
                "人工智能在金融行业的应用包括风险评估、欺诈检测、智能投顾等。";
        List<String> segments = Arrays.asList(document.split("。")); // 简单地按句号分割

        // 插入数据
        vectorDB.insertData(segments);

        // 创建索引
        vectorDB.createIndex();

        // 搜索
        String query = "人工智能在哪些行业的应用？";
        List<SearchResults.Result> results = vectorDB.search(query, 3);

        System.out.println("Search results:");
        for (SearchResults.Result result : results) {
            System.out.println("ID: " + result.getLongID() + ", Score: " + result.getScore());
        }

        // 关闭连接
        vectorDB.close();
    }
}

代码解释：

初始化： 初始化 Milvus 客户端和 Sentence Transformers tokenizer。需要确保 Milvus 服务已经启动，并且 tokenizer.json 文件已经下载到 models 目录下。
创建 Collection 和 Partition： 创建 Milvus Collection 和 Partition，用于存储向量数据。Collection 相当于关系数据库中的表，Partition 相当于表中的分区。
创建 Index： 创建 Milvus Index，用于加速向量搜索。
embedText() 方法： 使用 Sentence Transformers tokenizer 将文本转换为 token IDs，然后模拟生成 embedding 向量。注意： 这段代码中，embedding向量是随机生成的，实际应用中需要替换为真正的 Embedding 模型来生成。
insertData() 方法： 将文本片段转换为向量，并插入到 Milvus 中。
search() 方法： 将查询转换为向量，并在 Milvus 中进行相似性搜索。
main() 方法： 演示了如何使用 ShardedVectorDB 类来创建 Collection、Partition、Index，插入数据，以及进行搜索。

重要提示：

上述代码只是一个简单的示例，用于演示分片化向量库的基本原理。在实际应用中，需要根据具体的需求进行调整和优化。
需要安装 Milvus Java SDK 和 DJL (Deep Java Library)。
Sentence Transformers 模型需要下载到本地，或者使用远程 API。
Milvus 的配置（例如 host、port）需要根据实际情况进行修改。
embedText() 方法中的 embedding 向量是随机生成的，需要替换为真正的 Embedding 模型来生成。

分片策略的选择

分片策略的选择对 RAG 系统的性能和准确性有重要影响。常见的分片策略包括：

固定大小分片： 将文档分割成固定大小的片段（例如 100 个词、500 个字符）。这种策略简单易行，但可能无法很好地捕捉到文本的语义信息。
基于句子的分片： 将文档分割成句子。这种策略可以更好地保留句子的语义完整性，但可能导致片段大小不一致。
基于段落的分片： 将文档分割成段落。这种策略可以更好地保留段落的语义完整性，但可能导致片段大小差异较大。
语义分片： 使用 NLP 技术（例如语义角色标注、依存句法分析）将文档分割成语义相关的单元。这种策略可以最精确地捕捉到文本的语义信息，但实现起来比较复杂。

选择哪种分片策略取决于具体的应用场景和数据特点。一般来说，语义分片可以获得最佳的效果，但需要更高的计算成本。基于句子的分片和基于段落的分片是比较常用的折中方案。

表格总结如下：

分片策略	优点	缺点	适用场景
固定大小分片	简单易行	可能无法捕捉到语义信息	对语义要求不高的场景
基于句子的分片	保留句子的语义完整性	片段大小可能不一致	需要保留句子语义完整性的场景
基于段落的分片	保留段落的语义完整性	片段大小差异可能较大	需要保留段落语义完整性的场景
语义分片	最精确地捕捉到文本的语义信息	实现复杂，计算成本高	对语义精度要求极高的场景

优化 RAG 系统的技巧

除了分片化向量库，还有一些其他的技巧可以用来优化 RAG 系统：

选择合适的 Embedding 模型： 不同的 Embedding 模型在不同的领域和任务上表现不同。需要根据具体的应用场景选择合适的 Embedding 模型。例如，对于中文文本，可以使用 ChineseBERT、MacBERT 等模型。
使用 Query Expansion： 在将查询向量化之前，可以使用 Query Expansion 技术（例如同义词扩展、相关词扩展）来扩展查询的范围，从而提高检索的召回率。
使用 Re-ranking： 在检索到候选知识片段之后，可以使用 Re-ranking 模型（例如 Cross-Encoder）对候选片段进行重新排序，从而提高检索的准确率。
Prompt Engineering： 通过精心设计的 Prompt，可以引导语言模型更好地利用检索到的知识片段，生成更准确、更全面的答案。

分片向量库的价值

通过分片化向量库，我们可以更有效地利用 RAG 系统，提升信息检索的准确性和效率，尤其是在跨领域知识查询方面。结合适当的分片策略和优化技巧，我们可以构建出更智能、更强大的知识问答系统。