JAVA RAG 系统中结合 BM25 + 向量混检策略优化多领域文档的语义召回能力

Java RAG系统中BM25 + 向量混检策略优化多领域文档语义召回

大家好，今天我们来聊聊如何使用 Java 构建一个 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）系统，并重点探讨如何通过结合 BM25 和向量混检策略来优化多领域文档的语义召回能力。

RAG 系统旨在结合信息检索和生成模型，在生成回答之前先从外部知识库中检索相关信息，从而提高生成内容的准确性和相关性。 尤其是在处理多领域文档时，我们需要一个能够高效且准确地召回相关信息的检索系统。

1. RAG系统架构与核心组件

首先，我们来了解一下 RAG 系统的基本架构：

1. 文档加载与预处理： 从各种来源（例如，PDF，网站，数据库）加载文档，并进行文本清洗、分块等预处理。
2. 索引构建： 对预处理后的文档构建索引，以便快速检索。 常见的索引方式包括基于关键词的 BM25 索引和基于向量的向量索引。
3. 检索器： 接收用户查询，并根据索引检索相关文档。
4. 生成器： 将检索到的文档和用户查询一起输入到生成模型（例如，LLM），生成最终的答案。

在这个架构中，检索器的性能至关重要。 如果检索器无法召回相关文档，生成器就无法生成准确的回答。 这就是我们今天要重点讨论如何优化检索器的原因。

2. BM25算法原理与Java实现

BM25 (Best Matching 25) 是一种经典的基于关键词的检索算法。 它通过计算查询词与文档之间的相关性得分来排序文档。BM25 考虑了词频、文档长度等因素，并对高频词进行惩罚，从而避免了简单词频统计带来的偏差。

BM25 的公式如下：

score(Q, D) = Σ IDF(qi) * ((f(qi, D) * (k1 + 1)) / (f(qi, D) + k1 * (1 - b + b * (|D| / avgdl))))

其中：

• Q 是查询
• D 是文档
• qi 是查询中的一个词
• f(qi, D) 是词 qi 在文档 D 中的词频
• |D| 是文档 D 的长度
• avgdl 是所有文档的平均长度
• k1 和 b 是可调参数，通常 k1 = 1.2 和 b = 0.75

下面是一个简单的 Java 实现 BM25 算法的示例：

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class BM25 {

    private double k1 = 1.2;
    private double b = 0.75;
    private List<String> documents;
    private Map<String, Double> idfMap = new HashMap<>();
    private double avgdl;

    public BM25(List<String> documents) {
        this.documents = documents;
        this.avgdl = documents.stream().mapToInt(doc -> doc.split("\s+").length).average().orElse(0.0);
        calculateIdf();
    }

    private void calculateIdf() {
        Map<String, Integer> documentFrequency = new HashMap<>();
        for (String document : documents) {
            String[] terms = document.split("\s+");
            Arrays.stream(terms).distinct().forEach(term -> documentFrequency.put(term, documentFrequency.getOrDefault(term, 0) + 1));
        }

        int N = documents.size();
        documentFrequency.forEach((term, freq) -> {
            double idf = Math.log((N - freq + 0.5) / (freq + 0.5) + 1);
            idfMap.put(term, idf);
        });
    }

    public double score(String query, String document) {
        double score = 0.0;
        String[] queryTerms = query.split("\s+");
        int documentLength = document.split("\s+").length;

        for (String term : queryTerms) {
            if (!idfMap.containsKey(term)) {
                continue; // Skip terms not in the corpus
            }
            double idf = idfMap.get(term);
            long termFrequency = Arrays.stream(document.split("\s+")).filter(term::equals).count();
            score += idf * ((termFrequency * (k1 + 1)) / (termFrequency + k1 * (1 - b + b * (documentLength / avgdl))));
        }
        return score;
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> documents = Arrays.asList(
                "This is the first document.",
                "This document is the second document.",
                "And this is the third one.",
                "Is this the first document?"
        );

        BM25 bm25 = new BM25(documents);
        String query = "first document";

        for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
            double score = bm25.score(query, documents.get(i));
            System.out.println("Document " + (i + 1) + ": " + score);
        }
    }
}

这个例子演示了如何计算每个文档与查询的相关性得分。实际应用中，你需要对文档进行分词、去除停用词等预处理操作，以提高 BM25 的性能。

3. 向量检索原理与Java实现

向量检索通过将文档和查询转换为向量表示，然后在向量空间中查找最相似的文档。 常见的向量表示方法包括：

• TF-IDF 向量： 基于词频-逆文档频率的向量表示。
• Word2Vec / GloVe 向量： 基于词嵌入的向量表示。
• Sentence Transformers： 基于预训练语言模型的句子嵌入。

这里我们使用 Sentence Transformers 来生成句子嵌入。 Sentence Transformers 提供了易于使用的 Python 库，我们可以通过 Java 调用 Python 脚本来实现向量生成。

首先，你需要安装 Sentence Transformers：

pip install sentence-transformers

然后，创建一个 Python 脚本 encode.py：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import sys
import json

def encode_sentences(sentences, model_name="all-mpnet-base-v2"):
    model = SentenceTransformer(model_name)
    embeddings = model.encode(sentences)
    return embeddings.tolist()

if __name__ == "__main__":
    sentences = json.loads(sys.argv[1])
    embeddings = encode_sentences(sentences)
    print(json.dumps(embeddings))

这个 Python 脚本接收一个句子列表作为输入，并返回一个包含句子嵌入的 JSON 字符串。

接下来，我们编写 Java 代码来调用这个 Python 脚本：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.reflect.TypeToken;

public class VectorSearch {

    public static List<List<Double>> encodeSentences(List<String> sentences) throws IOException, InterruptedException {
        ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder("python", "encode.py", new Gson().toJson(sentences));
        processBuilder.redirectErrorStream(true);
        Process process = processBuilder.start();

        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
        StringBuilder output = new StringBuilder();
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            output.append(line);
        }

        int exitCode = process.waitFor();
        if (exitCode != 0) {
            throw new IOException("Python script failed with exit code: " + exitCode + ", output: " + output.toString());
        }

        return new Gson().fromJson(output.toString(), new TypeToken<List<List<Double>>>() {}.getType());
    }

    public static double cosineSimilarity(List<Double> vec1, List<Double> vec2) {
        double dotProduct = 0.0;
        double magnitude1 = 0.0;
        double magnitude2 = 0.0;
        for (int i = 0; i < vec1.size(); i++) {
            dotProduct += vec1.get(i) * vec2.get(i);
            magnitude1 += Math.pow(vec1.get(i), 2);
            magnitude2 += Math.pow(vec2.get(i), 2);
        }
        magnitude1 = Math.sqrt(magnitude1);
        magnitude2 = Math.sqrt(magnitude2);
        return dotProduct / (magnitude1 * magnitude2);
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        List<String> sentences = Arrays.asList(
                "This is the first document.",
                "This document is the second document.",
                "And this is the third one.",
                "Is this the first document?"
        );

        List<List<Double>> embeddings = encodeSentences(sentences);
        String query = "first document";
        List<Double> queryEmbedding = encodeSentences(Arrays.asList(query)).get(0);

        for (int i = 0; i < sentences.size(); i++) {
            double similarity = cosineSimilarity(queryEmbedding, embeddings.get(i));
            System.out.println("Document " + (i + 1) + ": " + similarity);
        }
    }
}

这个例子演示了如何使用 Sentence Transformers 生成句子嵌入，并计算余弦相似度来评估文档与查询的相关性。

4. BM25 + 向量混检策略

现在，我们将 BM25 和向量检索结合起来，以提高语义召回能力。 混检策略的基本思想是：

1. 使用 BM25 检索出 Top-K1 个文档。
2. 使用向量检索检索出 Top-K2 个文档。
3. 将两个结果合并，并根据某种策略（例如，加权平均）重新排序。

这种方法结合了 BM25 的速度和向量检索的语义理解能力，可以有效地提高召回率。

下面是一个简单的 Java 实现 BM25 + 向量混检的示例：

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.PriorityQueue;

public class HybridSearch {

    private BM25 bm25;
    private List<String> documents;

    public HybridSearch(List<String> documents) {
        this.documents = documents;
        this.bm25 = new BM25(documents);
    }

    public List<SearchResult> search(String query, int topK1, int topK2, double bm25Weight) throws IOException, InterruptedException {
        // BM25 search
        PriorityQueue<SearchResult> bm25Results = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingDouble(SearchResult::getScore));
        for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
            double score = bm25.score(query, documents.get(i));
            bm25Results.add(new SearchResult(i, score));
            if (bm25Results.size() > topK1) {
                bm25Results.poll();
            }
        }

        // Vector search
        List<List<Double>> embeddings = VectorSearch.encodeSentences(documents);
        List<Double> queryEmbedding = VectorSearch.encodeSentences(Arrays.asList(query)).get(0);
        PriorityQueue<SearchResult> vectorResults = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingDouble(SearchResult::getScore));
        for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
            double similarity = VectorSearch.cosineSimilarity(queryEmbedding, embeddings.get(i));
            vectorResults.add(new SearchResult(i, similarity));
            if (vectorResults.size() > topK2) {
                vectorResults.poll();
            }
        }

        // Merge and re-rank
        List<SearchResult> mergedResults = new ArrayList<>();
        while (!bm25Results.isEmpty()) {
            mergedResults.add(bm25Results.poll());
        }
        while (!vectorResults.isEmpty()) {
            mergedResults.add(vectorResults.poll());
        }

        // Re-rank with weighted average
        for (SearchResult result : mergedResults) {
            double bm25Score = bm25.score(query, documents.get(result.getDocumentId()));
            List<Double> documentEmbedding = embeddings.get(result.getDocumentId());
            double vectorScore = VectorSearch.cosineSimilarity(queryEmbedding, documentEmbedding);
            result.setScore(bm25Weight * bm25Score + (1 - bm25Weight) * vectorScore);
        }

        // Sort by score
        mergedResults.sort(Comparator.comparingDouble(SearchResult::getScore).reversed());

        return mergedResults.subList(0, Math.min(10, mergedResults.size())); // Return top 10
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        List<String> documents = Arrays.asList(
                "This is the first document about Java programming.",
                "This document discusses the second document.",
                "And this is the third one related to data science.",
                "Is this the first document about Java?",
                "Another document focusing on machine learning algorithms."
        );

        HybridSearch hybridSearch = new HybridSearch(documents);
        String query = "Java programming";

        List<SearchResult> results = hybridSearch.search(query, 5, 5, 0.6);

        System.out.println("Results for query: " + query);
        for (SearchResult result : results) {
            System.out.println("Document " + (result.getDocumentId() + 1) + ": " + result.getScore());
        }
    }

    static class SearchResult {
        private int documentId;
        private double score;

        public SearchResult(int documentId, double score) {
            this.documentId = documentId;
            this.score = score;
        }

        public int getDocumentId() {
            return documentId;
        }

        public double getScore() {
            return score;
        }

        public void setScore(double score) {
            this.score = score;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "SearchResult{" +
                    "documentId=" + documentId +
                    ", score=" + score +
                    '}';
        }
    }
}

在这个例子中，我们首先使用 BM25 和向量检索分别检索出 Top-K1 和 Top-K2 个文档，然后将两个结果合并，并根据加权平均重新排序。 bm25Weight 参数控制 BM25 和向量检索的权重。

5. 多领域文档的优化策略

对于多领域文档，我们需要考虑以下几个优化策略：

1. 领域自适应的向量表示： 使用特定领域的语料库微调 Sentence Transformers 模型，以提高领域相关文档的向量表示质量。
2. 领域分类： 对文档进行领域分类，并为每个领域构建独立的索引。 这样可以避免不同领域文档之间的干扰。
3. 查询扩展： 使用领域相关的词汇对查询进行扩展，以提高召回率。
4. 动态权重调整： 根据查询的领域动态调整 BM25 和向量检索的权重。 例如，对于领域性较强的查询，可以增加向量检索的权重。

6. 评估指标

为了评估检索系统的性能，我们需要使用以下指标：

指标	描述
Precision	检索到的文档中相关文档的比例。 Precision = (检索到的相关文档数) / (检索到的文档总数)
Recall	所有相关文档中被检索到的比例。 Recall = (检索到的相关文档数) / (所有相关文档数)
F1-score	Precision 和 Recall 的调和平均数。 F1-score = 2 (Precision Recall) / (Precision + Recall)
MAP	平均精度均值。 对多个查询的平均精度进行平均。
NDCG	归一化折损累积增益。 考虑了相关文档的排序位置。

7. 总结与展望

我们讨论了如何使用 Java 构建 RAG 系统，并重点介绍了如何通过结合 BM25 和向量混检策略来优化多领域文档的语义召回能力。 同时，我们还讨论了多领域文档的优化策略和评估指标。

未来，我们可以进一步研究以下方向：

• 更先进的向量表示方法： 例如，使用对比学习训练的向量模型。
• 更智能的混检策略： 例如，使用机器学习模型来动态调整 BM25 和向量检索的权重。
• 端到端的 RAG 系统优化： 将检索器和生成器作为一个整体进行优化。

希望今天的分享对大家有所帮助。

混检策略结合领域优化，提升召回效果

通过结合 BM25 和向量检索，并针对多领域文档进行优化，我们可以构建一个高效且准确的 RAG 系统，从而提高生成内容的质量。