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讲座：JAVA 中构建 Token 高敏感度的段落切片算法，优化 RAG 召回的上下文覆盖能力
今天我们来探讨一个在检索增强生成 (RAG) 系统中至关重要的问题：如何构建一个 Token 高敏感度的段落切片算法，以优化 RAG 系统的上下文覆盖能力。RAG 系统的核心在于准确高效地检索相关文档，而段落切片是影响检索效果的关键环节。传统的基于固定大小的段落切片方法往往无法很好地捕捉语义边界，导致检索到的上下文信息不完整，影响生成质量。因此，我们需要一种更智能的切片方法。
1. RAG 系统与段落切片的挑战
RAG 系统的目标是利用外部知识来增强生成模型的性能。其基本流程如下：
- 检索 (Retrieval)：根据用户查询，从外部知识库中检索相关文档。
- 增强 (Augmentation)：将检索到的文档与用户查询一起输入生成模型。
- 生成 (Generation)：生成模型利用检索到的知识来生成最终答案。
段落切片在检索阶段扮演着重要角色。知识库通常由大量文档组成，为了提高检索效率，需要将文档切分成更小的单元，即段落。然而，如何切分段落是一个需要仔细考虑的问题。
挑战：
- 固定大小切片的问题： 简单的将文档切分成固定大小的段落（例如，每 100 个 token 一个段落）可能会破坏语义完整性。例如，一个重要的句子可能被分割到两个段落中，导致 RAG 系统无法检索到完整的上下文信息。
- 语义边界的识别： 如何自动识别文档中的语义边界是一个难题。简单的标点符号分割方法往往不够准确。
- 上下文覆盖与信息冗余的平衡： 段落切片的目标是在保证上下文覆盖的同时，尽量减少信息冗余。过小的段落会导致信息分散，过大的段落会导致检索效率下降。
- 高敏感度要求： 某些RAG应用对token的敏感度要求非常高，例如处理法律、金融等专业领域的文档时，哪怕一个token的缺失都可能导致严重的错误。
2. Token 高敏感度段落切片算法的设计思路
我们的目标是设计一种 Token 高敏感度的段落切片算法，该算法能够：
- 尽可能保留语义完整性。
- 准确识别语义边界。
- 平衡上下文覆盖与信息冗余。
- 能够处理高敏感度的文本，确保关键token不被丢失。
为此，我们可以采用以下思路：
- 基于滑动窗口的切片方法： 使用滑动窗口来扫描文档，并根据一定的规则来判断是否需要切分段落。
- 结合语义信息的切分规则： 在切分规则中引入语义信息，例如句子边界、关键词等。
- 重叠切片： 为了保证上下文覆盖，可以允许段落之间存在一定的重叠。
- Token级别的控制： 精确控制每个段落的token数量，避免关键token被截断。
3. JAVA 实现 Token 高敏感度段落切片算法
下面我们用 JAVA 代码来实现一个 Token 高敏感度的段落切片算法。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class TokenSensitiveChunker {
private final int maxChunkSize; // 最大段落大小（token数）
private final int overlapSize; // 重叠大小（token数）
private final String sentenceBoundaryRegex = "(?<=[.?!])\s+"; // 句子边界的正则表达式
private final String tokenRegex = "\s+"; // Token的正则表达式
public TokenSensitiveChunker(int maxChunkSize, int overlapSize) {
this.maxChunkSize = maxChunkSize;
this.overlapSize = overlapSize;
}
public List<String> chunk(String document) {
List<String> chunks = new ArrayList<>();
String[] sentences = document.split(sentenceBoundaryRegex); // 将文档分割成句子
StringBuilder currentChunk = new StringBuilder();
int currentChunkTokenCount = 0;
for (int i = 0; i < sentences.length; i++) {
String sentence = sentences[i];
String[] tokens = sentence.split(tokenRegex);
int sentenceTokenCount = tokens.length;
if (currentChunkTokenCount + sentenceTokenCount <= maxChunkSize) {
// 如果当前段落加上当前句子不超过最大段落大小，则将当前句子添加到当前段落
if (currentChunk.length() > 0) {
currentChunk.append(" ");
}
currentChunk.append(sentence);
currentChunkTokenCount += sentenceTokenCount;
} else {
// 如果当前段落加上当前句子超过最大段落大小，则将当前段落添加到结果列表，并创建一个新的段落
if (currentChunk.length() > 0) {
chunks.add(currentChunk.toString());
// 创建重叠段落
String overlapChunk = createOverlapChunk(currentChunk.toString(), overlapSize);
currentChunk = new StringBuilder(overlapChunk);
currentChunkTokenCount = overlapSize;
} else {
// 如果是第一个句子就超过了最大长度,需要进行强制分割
currentChunk = splitLargeSentence(sentence, maxChunkSize, chunks);
currentChunkTokenCount = 0; // 重置计数器，因为splitLargeSentence已经处理了句子的切分
}
// 将当前句子添加到新的段落
if (currentChunk.length() > 0) {
currentChunk.append(" ");
}
currentChunk.append(sentence);
String[] newSentenceTokens = sentence.split(tokenRegex); // 重新计算tokens
currentChunkTokenCount += newSentenceTokens.length;
}
}
// 添加最后一个段落
if (currentChunk.length() > 0) {
chunks.add(currentChunk.toString());
}
return chunks;
}
private StringBuilder splitLargeSentence(String sentence, int maxChunkSize, List<String> chunks){
String[] tokens = sentence.split(tokenRegex);
StringBuilder currentChunk = new StringBuilder();
int currentChunkTokenCount = 0;
StringBuilder overlapChunkBuilder = new StringBuilder();
int overlapTokenCount = 0;
for(String token : tokens){
if (currentChunkTokenCount + 1 <= maxChunkSize){
if (currentChunk.length() > 0) {
currentChunk.append(" ");
}
currentChunk.append(token);
currentChunkTokenCount++;
//构建overlap chunk
if (overlapTokenCount < overlapSize){
if (overlapChunkBuilder.length() > 0) {
overlapChunkBuilder.append(" ");
}
overlapChunkBuilder.append(token);
overlapTokenCount++;
} else {
//overlap已经构建完成，不再添加
}
} else {
//当前chunk已经满了
chunks.add(currentChunk.toString());
//重置chunk
currentChunk = new StringBuilder();
currentChunk.append(token);
currentChunkTokenCount = 1;
// overlap需要重新构建
overlapChunkBuilder = new StringBuilder();
overlapChunkBuilder.append(token);
overlapTokenCount = 1;
}
}
//返回重叠chunk
return overlapChunkBuilder;
}
private String createOverlapChunk(String chunk, int overlapSize) {
String[] tokens = chunk.split(tokenRegex);
int tokenCount = tokens.length;
if (tokenCount <= overlapSize) {
return chunk; // 如果段落长度小于等于重叠大小，则直接返回整个段落
}
StringBuilder overlapChunk = new StringBuilder();
for (int i = tokenCount - overlapSize; i < tokenCount; i++) {
if (overlapChunk.length() > 0) {
overlapChunk.append(" ");
}
overlapChunk.append(tokens[i]);
}
return overlapChunk.toString();
}
public static void main(String[] args) {
String document = "This is a sample document. This document has multiple sentences. Some sentences are very long. This is to test the chunking algorithm. The quick brown fox jumps over the lazy dog. This sentence is specifically designed to be longer than the max chunk size to test sentence splitting. Therefore, the algorithm needs to handle cases where a single sentence exceeds the maximum chunk length. Here is another short sentence. And another one! This one is also a bit longer, aiming to demonstrate the effectiveness of the overlap mechanism. A very very very very very very very very very very very very very very very very very very very long sentence.";
TokenSensitiveChunker chunker = new TokenSensitiveChunker(10, 3); // 最大段落大小为 10 个 token，重叠大小为 3 个 token
List<String> chunks = chunker.chunk(document);
for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
System.out.println("Chunk " + (i + 1) + ": " + chunks.get(i));
}
}
}代码解释：
TokenSensitiveChunker类： 包含段落切片的核心逻辑。maxChunkSize和overlapSize变量： 分别表示最大段落大小和重叠大小。sentenceBoundaryRegex变量： 定义了句子边界的正则表达式。这里使用(?<=[.?!])\s+，它表示匹配句号、问号或感叹号后面的一个或多个空格。tokenRegex变量： 定义了 token 的正则表达式。这里使用\s+，它表示匹配一个或多个空格。chunk(String document)方法： 接收一个文档作为输入，返回一个包含所有段落的列表。- 首先，将文档分割成句子。
- 然后，遍历每个句子，并将其添加到当前段落中，直到当前段落的大小超过
maxChunkSize。 - 如果当前段落的大小超过
maxChunkSize，则将当前段落添加到结果列表，并创建一个新的段落。新的段落包含前一个段落的overlapSize个 token，以保证上下文覆盖。
createOverlapChunk(String chunk, int overlapSize)方法： 创建一个重叠段落，包含给定段落的最后overlapSize个 token。splitLargeSentence(String sentence, int maxChunkSize, List<String> chunks)方法： 处理超过maxChunkSize的句子，强制分割句子，并构建重叠chunk。
算法流程：
- 将输入文档按句子分割。
- 维护一个当前段落 (currentChunk) 和当前段落的 token 计数器 (currentChunkTokenCount)。
- 遍历每个句子：
- 如果将当前句子添加到 currentChunk 后，token 数量不超过 maxChunkSize，则将当前句子添加到 currentChunk。
- 否则，将 currentChunk 添加到结果列表 (chunks)。
- 创建一个重叠段落，并将其设置为新的 currentChunk。
- 将当前句子添加到新的 currentChunk。
- 将最后一个 currentChunk 添加到结果列表。
4. 优化方向
上述代码提供了一个基本的 Token 高敏感度的段落切片算法的实现。为了进一步优化该算法，可以考虑以下方向：
- 更复杂的句子边界识别： 使用更高级的自然语言处理技术，例如依存句法分析，来更准确地识别句子边界。
- 关键词识别： 识别文档中的关键词，并在切分段落时尽量保证关键词的完整性。可以使用 TF-IDF、TextRank 等算法来识别关键词。
- 主题建模： 使用主题建模技术，例如 LDA，将文档分成不同的主题，并在切分段落时尽量保证每个段落包含一个完整的主题。
- 动态调整
overlapSize： 根据文档的内容和 RAG 系统的需求，动态调整overlapSize的大小。例如，对于包含大量专业术语的文档，可以适当增加overlapSize的大小。 - 使用 Tokenizer： 使用专业的 Tokenizer (例如，来自 Hugging Face 的 Tokenizer) 来更准确地分割文本成 token。这可以更好地处理特殊字符、标点符号和多语言文本。
5. 算法效果评估
为了评估算法的效果，可以采用以下指标：
- 检索准确率 (Retrieval Accuracy)： 衡量 RAG 系统检索到的文档与用户查询的相关程度。
- 生成质量 (Generation Quality)： 衡量 RAG 系统生成的答案的质量，例如流畅度、准确性和相关性。
- 上下文覆盖率 (Context Coverage)： 衡量 RAG 系统检索到的文档是否包含足够的信息来回答用户查询。可以通过人工评估或者使用一些自动化的指标来衡量上下文覆盖率。
- 信息冗余度 (Information Redundancy)： 衡量 RAG 系统检索到的文档中包含的冗余信息的程度。
可以使用 A/B 测试来比较不同段落切片算法的效果。将用户分成两组，分别使用不同的段落切片算法，并比较两组用户的检索准确率、生成质量、上下文覆盖率和信息冗余度。
6. 实际应用案例
Token 高敏感度的段落切片算法可以应用于各种 RAG 系统中，例如：
- 问答系统： 用于提高问答系统检索相关文档的准确率和上下文覆盖率，从而生成更准确、更完整的答案。
- 文档摘要系统： 用于提取文档的关键信息，并生成简洁、准确的摘要。
- 代码生成系统： 用于检索相关的代码片段，并生成高质量的代码。
- 金融风控系统： 提高金融风控系统检索相关信息的准确性，降低风险。
- 法律咨询系统： 确保法律咨询系统检索到的信息完整准确，避免因信息缺失导致的误判。
表格：不同切片策略的对比
| 切片策略 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 固定大小切片 | 简单易实现，计算效率高 | 容易破坏语义完整性，上下文覆盖率低 | 对上下文覆盖率要求不高，计算资源有限的场景 |
| 基于句子切片 | 能够保留语义完整性，上下文覆盖率较高 | 段落大小不均匀，可能导致信息冗余 | 对上下文覆盖率有一定要求，但对段落大小没有严格限制的场景 |
| 重叠切片 | 能够提高上下文覆盖率，减少信息丢失 | 增加信息冗余，计算成本较高 | 对上下文覆盖率要求很高，可以容忍一定信息冗余的场景 |
| Token敏感度切片 | 能够最大程度保留语义完整性，处理高敏感度文本，上下文覆盖率高 | 实现复杂度较高，计算成本较高，需要精细调整参数 | 对上下文覆盖率要求极高，需要处理高敏感度文本，可以承受较高计算成本的场景 |
| 结合语义信息的切片 | 能够更好地平衡上下文覆盖率和信息冗余，提高检索准确率和生成质量 | 需要进行语义分析，实现复杂度较高，对自然语言处理技术有一定要求 | 对检索准确率和生成质量有较高要求，希望在上下文覆盖率和信息冗余之间取得平衡的场景 |
Token 高敏感度的段落切片算法核心
我们详细讨论了Token 高敏感度的段落切片算法的设计思路和实现方法，并探讨了如何评估算法的效果和优化算法的性能。通过合理的段落切片策略，可以有效提高 RAG 系统的检索准确率和上下文覆盖率，从而提升生成质量。
优化 RAG 系统上下文覆盖的策略
Token 高敏感度的段落切片算法能够优化 RAG 系统召回的上下文覆盖能力，提升生成质量和检索准确率。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的段落切片策略，并不断优化算法的性能。
构建更智能的 RAG 系统展望
构建一个 Token 高敏感度的段落切片算法，对于提高 RAG 系统的性能至关重要。随着自然语言处理技术的不断发展，我们可以期待未来出现更智能、更高效的段落切片算法，从而构建更强大的 RAG 系统。