好的，下面是一篇关于利用知识图谱增强 Java RAG 召回链，提升实体级别与关系级别的高精度检索能力的技术文章。
利用知识图谱增强 Java RAG 召回链，提升实体级别与关系级别的高精度检索能力
大家好，今天我们来聊聊如何利用知识图谱来增强 Java RAG (Retrieval-Augmented Generation) 召回链，从而提升实体级别和关系级别的高精度检索能力。在RAG架构中，召回阶段负责从海量数据中检索出与用户查询相关的文档片段，其准确性直接影响最终生成结果的质量。传统的基于关键词或语义相似度的召回方法在处理复杂查询，尤其是涉及实体及其关系的查询时，往往表现不足。而知识图谱能够显式地表达实体及其之间的关系，因此可以有效提升召回的精度和覆盖率。
RAG 架构回顾与挑战
RAG 架构的核心思想是在生成内容之前，先从外部知识库中检索相关信息，然后将检索到的信息作为上下文提供给生成模型。一个典型的 RAG 流程如下：
- 用户查询 (Query): 用户输入自然语言查询。
- 召回 (Retrieval): 根据查询，从外部知识库中检索相关文档片段。
- 增强 (Augmentation): 将检索到的文档片段与用户查询拼接，形成增强后的输入。
- 生成 (Generation): 将增强后的输入传递给生成模型，生成最终的答案或内容。
RAG 架构的优势在于能够利用外部知识库，避免生成模型产生幻觉，并能够提供更准确、更全面的答案。然而，RAG 的性能很大程度上取决于召回阶段的质量。如果召回阶段无法检索到相关的文档片段，那么生成模型也无法生成高质量的答案。
传统的召回方法，例如基于 TF-IDF、BM25 或向量相似度的方法，主要存在以下几个挑战：
- 实体识别困难： 难以准确识别用户查询中的实体，尤其是对于长尾实体或具有歧义的实体。
- 关系理解不足： 难以理解用户查询中实体之间的关系，导致检索结果与用户的真实意图不符。
- 上下文信息缺失： 难以利用文档中的上下文信息，导致检索结果不够全面或准确。
例如，用户查询 "谁是比尔·盖茨的妻子，她创立了什么基金会？"。传统方法可能只检索到包含 "比尔·盖茨" 和 "基金会" 的文档，而无法准确识别 "比尔·盖茨的妻子" 这个实体，也无法理解 "创立" 这个关系，从而导致检索结果不准确。
知识图谱的优势
知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它以图的形式表示实体及其之间的关系。知识图谱的节点表示实体，边表示关系。例如，我们可以用一个知识图谱来表示以下信息：
- 实体：比尔·盖茨，梅琳达·弗兰奇·盖茨，比尔及梅琳达·盖茨基金会
- 关系：配偶 (比尔·盖茨 -> 梅琳达·弗兰奇·盖茨)，创始人 (比尔·盖茨 -> 比尔及梅琳达·盖茨基金会)，创始人 (梅琳达·弗兰奇·盖茨 -> 比尔及梅琳达·盖茨基金会)
知识图谱的优势在于：
- 显式知识表示： 能够显式地表示实体及其之间的关系，方便计算机理解和推理。
- 强大的推理能力： 能够通过图的遍历和推理，发现实体之间隐含的关系。
- 丰富的上下文信息： 能够利用知识图谱中的上下文信息，提升检索的准确性和全面性。
利用知识图谱来增强 RAG 召回链，可以有效解决传统方法面临的挑战，提升实体级别和关系级别的高精度检索能力。
基于知识图谱增强的 RAG 召回链设计
基于知识图谱增强的 RAG 召回链主要包含以下几个步骤：
- 查询解析与实体识别： 对用户查询进行解析，识别出其中的实体。
- 知识图谱查询： 利用识别出的实体，在知识图谱中查询相关信息，包括实体及其关系。
- 文档检索与排序： 根据知识图谱查询结果，从文档库中检索相关文档片段，并根据相关性进行排序。
- 文档片段增强： 将检索到的文档片段与知识图谱查询结果进行融合，形成增强后的文档片段。
- 生成模型输入： 将增强后的文档片段作为输入，传递给生成模型。
下面我们将详细介绍每个步骤的具体实现。
1. 查询解析与实体识别
首先，我们需要对用户查询进行解析，识别出其中的实体。可以使用现有的自然语言处理 (NLP) 工具包，例如 Stanford CoreNLP, spaCy 或 AllenNLP。这些工具包提供了命名实体识别 (NER) 功能，可以自动识别文本中的实体，例如人名、地名、组织机构名等。
import edu.stanford.nlp.pipeline.*;
import edu.stanford.nlp.ling.*;
import java.util.*;
public class EntityRecognizer {
public static List<CoreLabel> recognizeEntities(String text) {
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner");
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
CoreDocument document = new CoreDocument(text);
pipeline.annotate(document);
List<CoreLabel> entities = new ArrayList<>();
for (CoreMap sentence : document.sentences()) {
for (CoreLabel token : sentence.tokens()) {
String ner = token.get(CoreAnnotations.NamedEntityTagAnnotation.class);
if (!ner.equals("O")) { // O means "other" which is not an entity
entities.add(token);
}
}
}
return entities;
}
public static void main(String[] args) {
String text = "Who is Bill Gates's wife, and what foundation did she create?";
List<CoreLabel> entities = recognizeEntities(text);
System.out.println("Entities in the text:");
for (CoreLabel entity : entities) {
System.out.println(entity.word() + " - " + entity.get(CoreAnnotations.NamedEntityTagAnnotation.class));
}
}
}这段代码使用了 Stanford CoreNLP 工具包来识别文本中的实体。首先，我们创建一个 StanfordCoreNLP 对象，并指定需要使用的 annotator，包括 tokenize (分词), ssplit (断句), pos (词性标注), lemma (词形还原) 和 ner (命名实体识别)。然后，我们创建一个 CoreDocument 对象，并将文本传递给它。接下来，我们调用 pipeline.annotate(document) 方法来对文本进行标注。最后，我们遍历每个句子中的每个 token，如果 token 的 NER 标签不为 "O" (表示不是实体)，则将其添加到实体列表中。
运行这段代码，可以得到以下输出：
Entities in the text:
Bill - PERSON
Gates - PERSON可以看到，代码成功识别出了 "Bill Gates" 这个实体，并将其标记为 PERSON (人名)。
2. 知识图谱查询
接下来，我们需要利用识别出的实体，在知识图谱中查询相关信息。可以使用现有的知识图谱数据库，例如 Neo4j, JanusGraph 或 Amazon Neptune。这里我们以 Neo4j 为例，介绍如何进行知识图谱查询。
首先，我们需要安装 Neo4j 数据库，并创建一个包含实体和关系的知识图谱。可以使用 Neo4j 的 Cypher 查询语言来创建节点和关系。例如，以下 Cypher 查询语句可以创建一个包含 "比尔·盖茨" 和 "梅琳达·弗兰奇·盖茨" 两个实体，以及 "配偶" 关系的知识图谱：
CREATE (bill:Person {name: "Bill Gates"})
CREATE (melinda:Person {name: "Melinda French Gates"})
CREATE (bill)-[:SPOUSE]->(melinda)
CREATE (foundation:Organization {name: "Bill & Melinda Gates Foundation"})
CREATE (bill)-[:FOUNDER]->(foundation)
CREATE (melinda)-[:FOUNDER]->(foundation)这段 Cypher 查询语句首先创建了两个类型为 Person 的节点，分别表示 "比尔·盖茨" 和 "梅琳达·弗兰奇·盖茨"。然后，创建了一个类型为 SPOUSE 的关系，连接 "比尔·盖茨" 和 "梅琳达·弗兰奇·盖茨"，表示他们是配偶关系。 接着创建了一个组织机构节点，表示 "比尔及梅琳达·盖茨基金会"，并创建了 FOUNDER 关系，表示比尔·盖茨和梅琳达·弗兰奇·盖茨都是该基金会的创始人。
接下来，我们可以使用 Neo4j 的 Java Driver 来连接 Neo4j 数据库，并执行 Cypher 查询。
import org.neo4j.driver.*;
import static org.neo4j.driver.Values.parameters;
public class KnowledgeGraphQuery {
public static void main(String[] args) {
Driver driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", AuthTokens.basic("neo4j", "your_neo4j_password"));
try (Session session = driver.session()) {
String name = "Bill Gates";
String query = "MATCH (p:Person {name: $name})-[:SPOUSE]->(spouse:Person) " +
"MATCH (spouse)-[:FOUNDER]->(foundation:Organization) " +
"RETURN spouse.name AS spouse, foundation.name AS foundation";
Result result = session.run(query, parameters("name", name));
while (result.hasNext()) {
Record record = result.next();
String spouseName = record.get("spouse").asString();
String foundationName = record.get("foundation").asString();
System.out.println(name + "'s spouse is " + spouseName + ", who co-founded " + foundationName);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
driver.close();
}
}
}这段代码首先创建了一个 Driver 对象，用于连接 Neo4j 数据库。需要替换 "your_neo4j_password" 为你自己的 Neo4j 密码。然后，创建一个 Session 对象，用于执行 Cypher 查询。我们定义了一个 Cypher 查询语句，用于查找与 "比尔·盖茨" 有 "配偶" 关系的人，以及这个人 "创立" 的 "基金会"。最后，我们执行 Cypher 查询，并遍历结果集，输出 "比尔·盖茨" 的配偶和她创立的基金会的名字。
运行这段代码，可以得到以下输出：
Bill Gates's spouse is Melinda French Gates, who co-founded Bill & Melinda Gates Foundation可以看到，代码成功从知识图谱中查询到了 "比尔·盖茨" 的配偶是 "梅琳达·弗兰奇·盖茨"，以及她创立的基金会是 "比尔及梅琳达·盖茨基金会"。
3. 文档检索与排序
接下来，我们需要根据知识图谱查询结果，从文档库中检索相关文档片段，并根据相关性进行排序。可以使用现有的信息检索工具包，例如 Lucene, Elasticsearch 或 Solr。这里我们以 Elasticsearch 为例，介绍如何进行文档检索和排序。
首先，我们需要安装 Elasticsearch 数据库，并创建一个包含文档的索引。可以使用 Elasticsearch 的 REST API 来创建索引和添加文档。例如，以下命令可以创建一个名为 "documents" 的索引：
PUT /documents
{
"mappings": {
"properties": {
"content": {
"type": "text"
}
}
}
}这段命令创建了一个名为 "documents" 的索引，并定义了一个名为 "content" 的字段，其类型为 "text"。
接下来，我们可以使用 Elasticsearch 的 REST API 来添加文档。例如，以下命令可以添加一个包含 "比尔·盖茨" 和 "梅琳达·弗兰奇·盖茨" 信息的文档：
POST /documents/_doc
{
"content": "Bill Gates is married to Melinda French Gates. They co-founded the Bill & Melinda Gates Foundation."
}接下来，我们可以使用 Elasticsearch 的 Java REST Client 来连接 Elasticsearch 数据库，并执行文档检索和排序。
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import java.io.IOException;
public class DocumentSearch {
public static void main(String[] args) throws IOException {
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
String query = "Bill Gates Melinda French Gates Foundation"; // 构建查询语句，包含实体信息
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("documents");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("content", query));
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) {
System.out.println("Score: " + hit.getScore() + ", Content: " + hit.getSourceAsMap().get("content"));
}
client.close();
}
}这段代码首先创建了一个 RestHighLevelClient 对象，用于连接 Elasticsearch 数据库。然后，我们构建一个包含实体信息的查询语句。接下来，我们创建一个 SearchRequest 对象，并指定要查询的索引为 "documents"。然后，创建一个 SearchSourceBuilder 对象，并指定查询语句。最后，我们执行文档检索，并遍历结果集，输出文档的内容和相关性得分。
运行这段代码，可以得到以下输出：
Score: 0.9808292, Content: Bill Gates is married to Melinda French Gates. They co-founded the Bill & Melinda Gates Foundation.可以看到，代码成功从文档库中检索到了包含 "比尔·盖茨"、"梅琳达·弗兰奇·盖茨" 和 "基金会" 信息的文档，并返回了相关性得分。
4. 文档片段增强
接下来，我们需要将检索到的文档片段与知识图谱查询结果进行融合，形成增强后的文档片段。可以将知识图谱中的实体和关系信息添加到文档片段中，从而提供更丰富的上下文信息。例如，可以将 "比尔·盖茨" 的配偶信息添加到包含 "比尔·盖茨" 的文档片段中，从而增强文档片段的语义信息。
public class DocumentEnhancer {
public static String enhanceDocument(String document, String spouseName, String foundationName) {
String enhancedDocument = document + " His spouse is " + spouseName + ", who co-founded " + foundationName + ".";
return enhancedDocument;
}
public static void main(String[] args) {
String document = "Bill Gates is a famous entrepreneur.";
String spouseName = "Melinda French Gates";
String foundationName = "Bill & Melinda Gates Foundation";
String enhancedDocument = enhanceDocument(document, spouseName, foundationName);
System.out.println("Enhanced Document: " + enhancedDocument);
}
}这段代码定义了一个 enhanceDocument 方法，用于将知识图谱中的实体和关系信息添加到文档片段中。该方法接受文档片段、配偶姓名和基金会名称作为输入，并将这些信息添加到文档片段的末尾，形成增强后的文档片段。
运行这段代码，可以得到以下输出：
Enhanced Document: Bill Gates is a famous entrepreneur. His spouse is Melinda French Gates, who co-founded Bill & Melinda Gates Foundation.可以看到，代码成功将 "比尔·盖茨" 的配偶信息和基金会信息添加到文档片段中，从而增强了文档片段的语义信息。
5. 生成模型输入
最后，我们需要将增强后的文档片段作为输入，传递给生成模型。生成模型可以使用现有的预训练语言模型，例如 BERT, GPT 或 T5。可以使用这些模型来生成最终的答案或内容。
这部分代码涉及到具体的生成模型的选择和使用，以及与 Java RAG 框架的集成，会根据具体选择的模型而有所不同，此处省略具体代码，重点在于如何利用知识图谱来增强召回效果。
案例分析：提升复杂查询的召回精度
让我们通过一个具体的案例来分析如何利用知识图谱来提升复杂查询的召回精度。
用户查询： "在微软工作过的，并且后来创办了电动汽车公司的CEO有哪些？"
传统方法： 如果使用传统的基于关键词的召回方法，可能会检索到包含 "微软"、"电动汽车" 和 "CEO" 的文档。但是，这些文档可能并没有提到具体的人名，或者没有明确说明这些人既在微软工作过，又创办了电动汽车公司。
基于知识图谱的方法：
- 实体识别： 识别出 "微软" 和 "电动汽车公司" 两个实体。
- 知识图谱查询： 在知识图谱中查询与 "微软" 有 "工作经历" 关系，并且与 "电动汽车公司" 有 "创始人" 或 "CEO" 关系的人。
- 文档检索： 根据知识图谱查询结果，检索包含这些人的信息的文档。
通过这种方法，我们可以更准确地检索到与用户查询相关的文档，例如包含 "里德·黑斯廷斯" 信息的文档。里德·黑斯廷斯曾在微软工作，后来创办了 Netflix (虽然不是电动汽车公司，但可以作为相似案例)。
总结
本文介绍了如何利用知识图谱来增强 Java RAG 召回链，从而提升实体级别和关系级别的高精度检索能力。通过对用户查询进行解析，识别出其中的实体，并利用知识图谱查询相关信息，可以更准确地检索到与用户查询相关的文档片段。然后，可以将检索到的文档片段与知识图谱查询结果进行融合，形成增强后的文档片段，从而提供更丰富的上下文信息。最后，可以将增强后的文档片段作为输入，传递给生成模型，生成最终的答案或内容。 这种方法可以有效解决传统召回方法面临的挑战，提升复杂查询的召回精度，从而提高 RAG 架构的整体性能。
知识图谱驱动的召回链，提升RAG效果
知识图谱的引入，使得RAG的召回阶段能够更好地理解用户query中的实体关系，从而实现更精准的检索。 这种方法通过融合实体信息，增强文档上下文，最终提升了RAG生成内容的质量和相关性。