JAVA RAG 中使用多维标签增强召回链，提高模型对领域知识的锁定效率

JAVA RAG 中使用多维标签增强召回链，提高模型对领域知识的锁定效率

大家好，今天我们来深入探讨如何在 Java RAG（Retrieval Augmented Generation）系统中，利用多维标签增强召回链，从而显著提升模型对特定领域知识的锁定效率。RAG 是一种强大的技术，它允许大型语言模型（LLM）在生成答案时，从外部知识库中检索相关信息，从而减少幻觉并提高准确性。但传统的 RAG 方法在处理复杂、多面的领域知识时，可能会遇到召回精度不足的问题。多维标签的引入，正是为了解决这一痛点。

RAG 系统回顾与挑战

在深入多维标签之前，我们先简单回顾一下 RAG 系统的基本流程：

1. 索引 (Indexing)： 将知识库中的文档进行处理，例如分块 (Chunking)、嵌入 (Embedding)，然后存储到向量数据库中。
2. 检索 (Retrieval)： 接收用户查询，将其转换为向量，并在向量数据库中搜索最相关的文档块。
3. 生成 (Generation)： 将检索到的文档块与原始查询一起传递给 LLM，LLM 基于这些信息生成最终答案。

RAG 系统的核心在于检索环节。如果检索到的文档与用户的查询意图不符，那么后续的生成环节也无法产生高质量的答案。传统的 RAG 系统通常依赖于单一维度的语义相似度来进行检索，例如使用余弦相似度比较查询向量和文档向量。然而，在处理复杂领域时，仅仅依赖语义相似度是不够的。

举个例子，假设我们有一个关于医疗领域的知识库，其中包含关于疾病、药物、治疗方法等信息。用户提问：“治疗糖尿病的最新药物有哪些，有哪些副作用？”。如果仅仅依赖语义相似度，系统可能检索到大量关于糖尿病的文档，但这些文档可能包含过时的信息，或者没有明确指出药物的副作用。

因此，我们需要一种更精细的检索方法，能够根据多个维度的信息来筛选文档，从而提高召回的准确性和效率。

多维标签的概念与优势

多维标签是指为知识库中的文档添加多个标签，每个标签代表文档在不同维度上的属性。这些维度可以是：

• 主题 (Topic)： 文档的主要内容，例如疾病名称、药物名称、技术术语。
• 时间 (Time)： 文档的创建或更新时间，例如年份、季度。
• 来源 (Source)： 文档的来源，例如医学期刊、新闻报道、临床试验报告。
• 适用人群 (Target Audience)： 文档的目标读者，例如医生、患者、研究人员。
• 信息类型 (Information Type)： 文档包含的信息类型，例如药物副作用、治疗方案、诊断方法。

通过为文档添加这些多维标签，我们可以更精确地描述文档的内容，并在检索时根据用户的查询意图，结合多个维度的信息进行筛选。

多维标签的优势在于：

• 提高召回精度： 通过结合多个维度的信息进行检索，可以过滤掉不相关的文档，提高召回的准确性。
• 提升检索效率： 通过标签过滤，可以减少需要进行语义相似度计算的文档数量，提升检索效率。
• 增强可解释性： 标签可以清晰地展示文档的属性，方便用户理解检索结果。
• 支持复杂查询： 可以支持包含多个条件的复杂查询，例如“查找 2023 年发表的关于治疗高血压的新药的临床试验报告”。

JAVA 实现多维标签 RAG

现在我们来看一下如何在 Java 中实现一个基于多维标签的 RAG 系统。我们将重点关注索引和检索环节的实现。

1. 数据准备与标签生成

首先，我们需要准备好知识库中的文档，并为每个文档生成多维标签。标签的生成可以采用以下方法：

• 手动标注： 由人工阅读文档并添加标签。这种方法精度高，但成本也高。
• 规则引擎： 基于预定义的规则，自动从文档中提取标签。这种方法效率高，但精度可能较低。
• 机器学习： 使用机器学习模型，例如命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER) 或文本分类，自动识别文档中的实体和类别，并将其作为标签。这种方法可以在精度和效率之间取得平衡。

这里我们假设已经完成了标签生成，并将文档和标签存储在数据库中。

示例数据结构：

class Document {
    private String id;
    private String content;
    private Map<String, Set<String>> labels; // 多维标签，例如 {"topic": {"diabetes", "drug"}, "time": {"2023"}}

    // Getters and setters
    public Document(String id, String content, Map<String, Set<String>> labels) {
        this.id = id;
        this.content = content;
        this.labels = labels;
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public String getContent() {
        return content;
    }

    public Map<String, Set<String>> getLabels() {
        return labels;
    }
}

2. 索引 (Indexing)

索引环节主要包括：

• 文档分块 (Chunking)： 将文档分割成更小的块，以便于检索。
• 向量化 (Embedding)： 将文档块转换为向量表示，以便于进行语义相似度计算。
• 存储： 将文档块、向量和标签存储到向量数据库中。

import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.grpc.DataType;
import io.milvus.param.*;
import io.milvus.param.collection.CreateCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.FieldType;
import io.milvus.param.dml.InsertParam;
import io.milvus.param.index.CreateIndexParam;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class Indexer {

    private final MilvusServiceClient milvusClient;
    private final String collectionName;
    private final String embeddingFieldName = "embedding";
    private final String idFieldName = "id";
    private final String contentFieldName = "content";
    private final String topicFieldName = "topic"; // 示例标签字段
    private final String timeFieldName = "time";   // 示例标签字段
    private final String sourceFieldName = "source"; //示例标签字段

    public Indexer(MilvusServiceClient milvusClient, String collectionName) {
        this.milvusClient = milvusClient;
        this.collectionName = collectionName;
    }

    public void createCollection() {
        // 定义字段
        FieldType idField = FieldType.newBuilder()
                .withName(idFieldName)
                .withDataType(DataType.VARCHAR)
                .withMaxLength(256)
                .withPrimaryKey(true)
                .build();

        FieldType embeddingField = FieldType.newBuilder()
                .withName(embeddingFieldName)
                .withDataType(DataType.FLOAT_VECTOR)
                .withDimension(1536) // 根据你的 embedding 模型调整维度
                .build();

        FieldType contentField = FieldType.newBuilder()
                .withName(contentFieldName)
                .withDataType(DataType.VARCHAR)
                .withMaxLength(65535)
                .build();

        FieldType topicField = FieldType.newBuilder()
                .withName(topicFieldName)
                .withDataType(DataType.VARCHAR)
                .withMaxLength(256)
                .build();

        FieldType timeField = FieldType.newBuilder()
                .withName(timeFieldName)
                .withDataType(DataType.VARCHAR)
                .withMaxLength(256)
                .build();

        FieldType sourceField = FieldType.newBuilder()
                .withName(sourceFieldName)
                .withDataType(DataType.VARCHAR)
                .withMaxLength(256)
                .build();

        // 创建 Collection
        CreateCollectionParam createCollectionReq = CreateCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .withFields(List.of(idField, embeddingField, contentField, topicField, timeField, sourceField))
                .build();

        milvusClient.createCollection(createCollectionReq);
    }

    public void createIndex() {
        // 创建向量索引
        CreateIndexParam createIndexReq = CreateIndexParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .withFieldName(embeddingFieldName)
                .withIndexType(IndexType.HNSW)
                .withMetricType(MetricType.COSINE)
                .withParam(new HNSWParam.Builder().withM(16).withEfConstruction(200).build())
                .withSyncMode(Boolean.FALSE)
                .build();

        milvusClient.createIndex(createIndexReq);
        milvusClient.loadCollection(LoadCollectionParam.newBuilder().withCollectionName(collectionName).build()); // 加载collection
    }

    public void indexDocuments(List<Document> documents, EmbeddingService embeddingService) {
        List<String> ids = new ArrayList<>();
        List<List<Float>> embeddings = new ArrayList<>();
        List<String> contents = new ArrayList<>();
        List<String> topics = new ArrayList<>();
        List<String> times = new ArrayList<>();
        List<String> sources = new ArrayList<>();

        for (Document document : documents) {
            ids.add(document.getId());
            embeddings.add(embeddingService.getEmbedding(document.getContent())); // 使用 embedding 服务获取向量
            contents.add(document.getContent());

            // 将 Set<String> 转换为字符串
            topics.add(document.getLabels().getOrDefault("topic", Collections.emptySet()).stream().collect(Collectors.joining(",")));
            times.add(document.getLabels().getOrDefault("time", Collections.emptySet()).stream().collect(Collectors.joining(",")));
            sources.add(document.getLabels().getOrDefault("source", Collections.emptySet()).stream().collect(Collectors.joining(",")));
        }

        List<List<?>> insertData = List.of(ids, embeddings, contents, topics, times, sources);

        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .withFields(List.of(
                        new InsertParam.Field(idFieldName, ids),
                        new InsertParam.Field(embeddingFieldName, embeddings),
                        new InsertParam.Field(contentFieldName, contents),
                        new InsertParam.Field(topicFieldName, topics),
                        new InsertParam.Field(timeFieldName, times),
                        new InsertParam.Field(sourceFieldName, sources)
                ))
                .build();

        milvusClient.insert(insertParam);
        milvusClient.flush(FlushParam.newBuilder().withCollectionName(collectionName).build());
    }

    // 假设的 EmbeddingService 接口
    interface EmbeddingService {
        List<Float> getEmbedding(String text);
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例用法
        MilvusServiceClient milvusClient = new MilvusServiceClient(
                ConnectParam.newBuilder()
                        .withHost("localhost")
                        .withPort(19530)
                        .build()
        );

        String collectionName = "medical_knowledge";
        Indexer indexer = new Indexer(milvusClient, collectionName);

        // 创建 collection 和 index
        indexer.createCollection();
        indexer.createIndex();

        // 创建一些示例文档
        List<Document> documents = new ArrayList<>();
        Map<String, Set<String>> labels1 = new HashMap<>();
        labels1.put("topic", new HashSet<>(Arrays.asList("diabetes", "drug")));
        labels1.put("time", new HashSet<>(Arrays.asList("2023")));
        labels1.put("source", new HashSet<>(Arrays.asList("medical_journal")));
        documents.add(new Document("doc1", "New drug for diabetes treatment shows promising results.", labels1));

        Map<String, Set<String>> labels2 = new HashMap<>();
        labels2.put("topic", new HashSet<>(Arrays.asList("hypertension", "treatment")));
        labels2.put("time", new HashSet<>(Arrays.asList("2022")));
        labels2.put("source", new HashSet<>(Arrays.asList("clinical_trial")));
        documents.add(new Document("doc2", "Clinical trial on new hypertension treatment.", labels2));

        // 假设的 EmbeddingService 实现
        EmbeddingService embeddingService = text -> {
            // 替换为真正的 embedding 模型调用
            Random random = new Random();
            List<Float> embedding = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < 1536; i++) {
                embedding.add(random.nextFloat());
            }
            return embedding;
        };

        // 索引文档
        indexer.indexDocuments(documents, embeddingService);

        System.out.println("Documents indexed successfully.");

        milvusClient.close();
    }
}

代码解释：

• Indexer 类负责创建 Collection，创建索引，以及将文档插入到 Milvus 中。
• createCollection() 方法定义了 Collection 的 schema，包括 id (主键), embedding (向量), content (文本内容) 以及多个标签字段 topic, time, source。
• createIndex() 方法在 embedding 字段上创建 HNSW 索引，以加速向量搜索。
• indexDocuments() 方法接收一个 Document 列表，计算每个文档的 embedding 向量，并将文档数据和标签数据插入到 Milvus 中。 注意这里将Set的标签集合转换为字符串，通过逗号分隔。
• 代码使用了 Milvus Java SDK，你需要根据你的 Milvus 集群配置修改 ConnectParam。
• EmbeddingService 接口是一个假设的 Embedding 服务，你需要替换为真正的 embedding 模型调用，例如 OpenAI API 或者 Sentence Transformers。
• 请确保你的 Milvus 服务已经启动，并且已经安装了 Milvus Java SDK。

3. 检索 (Retrieval)

检索环节主要包括：

• 查询向量化： 将用户查询转换为向量表示。
• 标签过滤： 根据用户指定的标签条件，过滤掉不相关的文档。
• 向量搜索： 在过滤后的文档中，使用向量相似度搜索最相关的文档块。
• 排序： 对检索到的文档块进行排序，例如按照相似度或相关性排序。

import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.grpc.SearchResults;
import io.milvus.param.ConnectParam;
import io.milvus.param.MetricType;
import io.milvus.param.R;
import io.milvus.param.SearchParam;
import io.milvus.response.SearchResultsWrapper;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class Retriever {

    private final MilvusServiceClient milvusClient;
    private final String collectionName;
    private final String embeddingFieldName = "embedding";
    private final String idFieldName = "id";
    private final String contentFieldName = "content";
    private final String topicFieldName = "topic";
    private final String timeFieldName = "time";
    private final String sourceFieldName = "source";

    public Retriever(MilvusServiceClient milvusClient, String collectionName) {
        this.milvusClient = milvusClient;
        this.collectionName = collectionName;
    }

    public List<String> retrieveDocuments(String query, Map<String, Set<String>> filterLabels, EmbeddingService embeddingService, int topK) {
        // 1. 将查询转换为向量
        List<Float> queryEmbedding = embeddingService.getEmbedding(query);

        // 2. 构建查询参数
        List<String> outputFields = List.of(idFieldName, contentFieldName, topicFieldName, timeFieldName, sourceFieldName); // 返回的字段

        // 3. 构建过滤条件
        String filterExpression = buildFilterExpression(filterLabels);

        // 4. 执行向量搜索
        SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .withVectors(List.of(queryEmbedding))
                .withVectorFieldName(embeddingFieldName)
                .withTopK(topK)
                .withMetricType(MetricType.COSINE)
                .withOutFields(outputFields)
                .withExpr(filterExpression) // 添加过滤条件
                .build();

        R<SearchResults> searchResults = milvusClient.search(searchParam);

        // 5. 处理搜索结果
        SearchResultsWrapper wrapper = new SearchResultsWrapper(searchResults.getData().getResults());

        List<String> retrievedDocuments = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < wrapper.getRowRecord(0).size(); i++) {
            String id = wrapper.getFieldData(idFieldName, 0).get(i).toString();
            String content = wrapper.getFieldData(contentFieldName, 0).get(i).toString();
            String topic = wrapper.getFieldData(topicFieldName, 0).get(i).toString();
            String time = wrapper.getFieldData(timeFieldName, 0).get(i).toString();
            String source = wrapper.getFieldData(sourceFieldName, 0).get(i).toString();

            retrievedDocuments.add("ID: " + id + ", Content: " + content + ", Topic: " + topic + ", Time: " + time + ", Source: " + source);
        }

        return retrievedDocuments;
    }

    // 构建 Milvus 过滤表达式
    private String buildFilterExpression(Map<String, Set<String>> filterLabels) {
        List<String> conditions = new ArrayList<>();
        for (Map.Entry<String, Set<String>> entry : filterLabels.entrySet()) {
            String fieldName = entry.getKey();
            Set<String> values = entry.getValue();
            if (values != null && !values.isEmpty()) {
                // 对于每个值，构建一个 "fieldName like '%value%'" 的条件
                List<String> valueConditions = values.stream()
                        .map(value -> String.format("like(%s, "%s")", fieldName, "%" + value + "%"))  // 使用 like 函数
                        .collect(Collectors.toList());

                // 将所有值条件用 "or" 连接
                String combinedCondition = "(" + String.join(" or ", valueConditions) + ")";
                conditions.add(combinedCondition);
            }
        }

        // 将所有字段条件用 "and" 连接
        return String.join(" and ", conditions);
    }

    // 假设的 EmbeddingService 接口
    interface EmbeddingService {
        List<Float> getEmbedding(String text);
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例用法
        MilvusServiceClient milvusClient = new MilvusServiceClient(
                ConnectParam.newBuilder()
                        .withHost("localhost")
                        .withPort(19530)
                        .build()
        );

        String collectionName = "medical_knowledge";
        Retriever retriever = new Retriever(milvusClient, collectionName);

        // 假设的 EmbeddingService 实现
        EmbeddingService embeddingService = text -> {
            // 替换为真正的 embedding 模型调用
            Random random = new Random();
            List<Float> embedding = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < 1536; i++) {
                embedding.add(random.nextFloat());
            }
            return embedding;
        };

        // 用户查询
        String query = "New treatment for diabetes";

        // 过滤条件，例如只搜索 2023 年发表的关于 diabetes 的文档
        Map<String, Set<String>> filterLabels = new HashMap<>();
        filterLabels.put("topic", new HashSet<>(Arrays.asList("diabetes")));
        filterLabels.put("time", new HashSet<>(Arrays.asList("2023")));

        // 执行检索
        List<String> retrievedDocuments = retriever.retrieveDocuments(query, filterLabels, embeddingService, 5);

        // 打印检索结果
        System.out.println("Retrieved documents:");
        for (String document : retrievedDocuments) {
            System.out.println(document);
        }

        milvusClient.close();
    }
}

代码解释：

• Retriever 类负责根据用户查询和过滤条件，从 Milvus 中检索文档。
• retrieveDocuments() 方法接收用户查询、过滤标签和 embedding 服务作为参数。
• buildFilterExpression() 方法根据过滤标签构建 Milvus 的过滤表达式。 这里使用了 like 函数进行模糊匹配，因为标签在存储的时候转换成了字符串。
• search() 方法执行向量搜索，并返回搜索结果。
• 代码使用了 Milvus Java SDK，你需要根据你的 Milvus 集群配置修改 ConnectParam。
• EmbeddingService 接口是一个假设的 Embedding 服务，你需要替换为真正的 embedding 模型调用，例如 OpenAI API 或者 Sentence Transformers。
• 请确保你的 Milvus 服务已经启动，并且已经安装了 Milvus Java SDK。

4. 生成 (Generation)

生成环节与传统 RAG 系统类似，将检索到的文档块与原始查询一起传递给 LLM，LLM 基于这些信息生成最终答案。这部分代码与多维标签关系不大，这里不再赘述。

优化与改进

上述代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要进行一些优化和改进：

• 标签权重： 可以为不同的标签维度设置不同的权重，以便于更灵活地控制检索结果。例如，可以认为主题标签比时间标签更重要。
• 标签相似度： 可以计算标签之间的相似度，例如使用 WordNet 或其他知识图谱来计算疾病名称之间的相似度。这样可以扩展检索范围，召回更多相关的文档。
• 查询扩展： 可以使用查询扩展技术，例如使用同义词或相关词来扩展用户查询，从而提高召回率。
• 混合检索： 可以结合向量搜索和关键词搜索，以便于更全面地检索文档。例如，可以使用向量搜索找到语义相关的文档，然后使用关键词搜索过滤掉包含特定关键词的文档。
• 动态标签： 有些标签的值可能不是固定的，而是随着时间变化的。 例如，药物的副作用信息可能会随着新的研究结果而更新。 在这种情况下，我们需要定期更新标签，并重新索引文档。
• 复杂过滤条件的构建: Milvus 支持更复杂的过滤表达式，例如使用 in 运算符来匹配多个值，使用 not 运算符来排除某些值，以及使用 and 和 or 运算符来组合多个条件。 你需要根据你的实际需求，构建更复杂的过滤表达式。

总结

通过在 Java RAG 系统中引入多维标签，我们可以更精确地描述知识库中的文档，并在检索时根据用户的查询意图，结合多个维度的信息进行筛选，从而提高召回的准确性和效率，增强模型对领域知识的锁定效率。 这种方法特别适用于处理复杂、多面的领域知识，例如医疗、金融、法律等。 然而，多维标签的生成和维护需要一定的成本，需要根据实际情况选择合适的标签生成方法和优化策略。 并且，需要根据实际情况构建复杂的过滤条件。