JAVA RAG 中多跳检索链的优化策略：跨段落召回与重写
大家好，今天我们来深入探讨一下在 Java RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统中，多跳检索链的性能优化问题。特别地，我们会聚焦于如何改进跨段落召回策略和重写策略，以提升整体的问答质量。
1. 多跳检索链的挑战
多跳检索链，顾名思义，是指需要经过多次检索才能找到最终答案的 RAG 系统。例如，用户提问“莎士比亚的哈姆雷特是哪一年创作的？哈姆雷特又影响了哪些作品？”。要回答这个问题，系统需要：
- 第一次检索： 找到关于莎士比亚和哈姆雷特的文档。
- 推理/重写： 从第一次检索的结果中提取关键信息（例如，哈姆雷特是一部戏剧），并生成一个新的查询，例如“哈姆雷特的影响”。
- 第二次检索： 根据新的查询找到关于哈姆雷特影响的文档。
- 生成： 将两次检索的结果整合，生成最终答案。
多跳检索链的性能瓶颈主要体现在以下几个方面：
- 信息损失： 在每次检索和重写过程中，可能会丢失重要的信息，导致后续检索方向错误。
- 误差累积： 每次检索的误差都会累积，最终导致答案的准确性下降。
- 计算成本： 多次检索会增加计算成本，降低系统的响应速度。
- 跨段落理解： 传统RAG系统在召回阶段通常以固定大小的文本块（chunk）为单位，难以捕捉跨多个chunk的信息依赖关系。
2. 跨段落召回策略
传统的 RAG 系统通常将文档分割成固定大小的文本块（chunks），然后使用向量检索找到与查询最相关的块。这种方法在处理简单问题时效果不错，但当问题需要跨多个段落的信息才能回答时，就会出现问题。
2.1 滑动窗口与上下文扩展
一个简单的改进方法是使用滑动窗口。即，在将文档分割成块时，允许相邻的块之间存在重叠。这样，可以减少信息被分割的可能性。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ChunkingUtils {
public static List<String> chunkWithOverlap(String document, int chunkSize, int overlapSize) {
List<String> chunks = new ArrayList<>();
int start = 0;
while (start < document.length()) {
int end = Math.min(start + chunkSize, document.length());
chunks.add(document.substring(start, end));
start = end - overlapSize;
}
return chunks;
}
public static void main(String[] args) {
String document = "This is a long document with multiple sentences. " +
"It contains information about different topics. " +
"We want to chunk it with some overlap to capture context. " +
"This is the last sentence.";
List<String> chunks = chunkWithOverlap(document, 50, 10); // Example: Chunk size 50, overlap 10
for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
System.out.println("Chunk " + (i + 1) + ": " + chunks.get(i));
}
}
}另一个方法是上下文扩展。在检索到与查询相关的块之后，将该块周围的若干个块也包含进来，形成一个更大的上下文窗口。这可以帮助模型更好地理解问题并找到答案。
2.2 语义块划分
滑动窗口和上下文扩展虽然简单有效，但它们仍然是基于固定大小的块。一个更高级的方法是使用语义块划分。即，根据文档的语义结构，将文档分割成有意义的块。例如，可以将文档分割成段落、章节，或者根据句子的主题进行分割。
可以使用自然语言处理 (NLP) 技术来实现语义块划分。例如，可以使用句子分割器将文档分割成句子，然后使用主题模型或句子嵌入来判断句子的主题，并将具有相同主题的句子组合成一个块。
import edu.stanford.nlp.pipeline.CoreDocument;
import edu.stanford.nlp.pipeline.CoreSentence;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
public class SemanticChunking {
public static List<String> chunkBySentence(String document) {
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit"); // Sentence Splitting
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
CoreDocument coreDocument = new CoreDocument(document);
pipeline.annotate(coreDocument);
List<String> sentences = new ArrayList<>();
for (CoreSentence sentence : coreDocument.sentences()) {
sentences.add(sentence.text());
}
return sentences;
}
public static void main(String[] args) {
String document = "This is the first sentence. This is the second sentence. " +
"And this is the third sentence.";
List<String> sentences = chunkBySentence(document);
for (String sentence : sentences) {
System.out.println(sentence);
}
}
}2.3 图神经网络 (GNN)
更进一步，可以将文档表示为一个图，其中节点代表句子或段落，边代表句子或段落之间的关系。可以使用 GNN 来学习节点之间的关系，并根据节点之间的关系进行召回。例如，可以使用 PageRank 算法来计算节点的重要性，并选择重要性最高的节点作为召回结果。或者，可以使用图卷积网络 (GCN) 来学习节点的嵌入表示，并使用节点嵌入的相似度来判断节点之间的相关性。
这种方法可以更好地捕捉文档的整体结构和语义关系，从而提高召回的准确性。
3. 重写策略优化
重写策略是指在每次检索之后，如何根据检索结果生成一个新的查询。一个好的重写策略应该能够：
- 保留重要的信息。
- 消除歧义。
- 引导后续检索的方向。
3.1 基于规则的重写
最简单的重写策略是基于规则的。例如，可以定义一些规则，将用户的原始查询转换为更具体的查询。例如，可以将“莎士比亚的哈姆雷特”转换为“莎士比亚的哈姆雷特的创作年份”。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class RuleBasedRewriter {
private static final Map<Pattern, String> rewriteRules = new HashMap<>();
static {
// Example rules (can be extended)
rewriteRules.put(Pattern.compile("莎士比亚的哈姆雷特"), "莎士比亚的哈姆雷特的创作年份");
rewriteRules.put(Pattern.compile("哈姆雷特的影响"), "哈姆雷特对后世作品的影响");
}
public static String rewriteQuery(String query) {
for (Map.Entry<Pattern, String> entry : rewriteRules.entrySet()) {
Pattern pattern = entry.getKey();
Matcher matcher = pattern.matcher(query);
if (matcher.find()) {
return entry.getValue();
}
}
return query; // If no rule matches, return the original query
}
public static void main(String[] args) {
String query1 = "莎士比亚的哈姆雷特";
String query2 = "哈姆雷特的影响";
String query3 = "其他问题";
System.out.println("Original Query: " + query1 + ", Rewritten: " + rewriteQuery(query1));
System.out.println("Original Query: " + query2 + ", Rewritten: " + rewriteQuery(query2));
System.out.println("Original Query: " + query3 + ", Rewritten: " + rewriteQuery(query3));
}
}3.2 基于检索结果的重写
一个更高级的重写策略是基于检索结果的。即，根据第一次检索的结果，提取关键信息，并将其添加到新的查询中。例如，如果第一次检索的结果包含“哈姆雷特是一部戏剧”，那么可以将新的查询设置为“哈姆雷特这部戏剧的影响”。
可以使用 NLP 技术来实现基于检索结果的重写。例如，可以使用命名实体识别 (NER) 技术来识别检索结果中的实体，然后使用关系抽取技术来抽取实体之间的关系，最后将实体和关系添加到新的查询中。
import edu.stanford.nlp.pipeline.CoreDocument;
import edu.stanford.nlp.pipeline.CoreEntityMention;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
public class ResultBasedRewriter {
public static String rewriteQuery(String originalQuery, String retrievalResult) {
// 1. Extract Entities from Retrieval Result using Stanford CoreNLP
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner");
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
CoreDocument document = new CoreDocument(retrievalResult);
pipeline.annotate(document);
List<CoreEntityMention> entityMentions = document.entityMentions();
StringBuilder entities = new StringBuilder();
for (CoreEntityMention entity : entityMentions) {
entities.append(entity.text()).append(" ");
}
// 2. Create a rewritten query based on original query and extracted entities.
// This is a simplified example. A real-world implementation would be more sophisticated.
String rewrittenQuery = originalQuery + " 关于 " + entities.toString().trim() + " 的信息";
return rewrittenQuery;
}
public static void main(String[] args) {
String originalQuery = "哈姆雷特的影响";
String retrievalResult = "哈姆雷特是一部著名的戏剧，由莎士比亚创作。";
String rewrittenQuery = rewriteQuery(originalQuery, retrievalResult);
System.out.println("Original Query: " + originalQuery);
System.out.println("Rewritten Query: " + rewrittenQuery);
}
}3.3 基于语言模型的重写
更高级的重写策略是基于语言模型的。即，使用语言模型来生成新的查询。例如，可以使用预训练的语言模型，如 BERT 或 GPT，来生成与原始查询和检索结果相关的查询。
具体来说，可以将原始查询和检索结果作为输入，输入到语言模型中，然后让语言模型生成一个新的查询。可以使用不同的生成策略，例如，可以使用贪婪解码或束搜索来生成查询。
这种方法可以更好地利用语言模型的语义理解能力，从而生成更准确和更有效的查询。
4. 提升跨段落多跳检索链性能的综合策略
仅仅依靠单一的跨段落召回或重写策略往往难以达到最佳效果。我们需要将多种策略结合起来，形成一个完整的优化方案。
| 策略 | 描述 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 滑动窗口 | 在分割文档时，允许相邻的块之间存在重叠。 | 简单易用，能够减少信息被分割的可能性。 | 仍然基于固定大小的块，无法捕捉文档的语义结构。 | 适用于文档结构简单，信息密度较高的场景。 |
| 上下文扩展 | 在检索到与查询相关的块之后，将该块周围的若干个块也包含进来。 | 能够提供更全面的上下文信息，帮助模型更好地理解问题。 | 可能会引入无关信息，增加计算成本。 | 适用于需要上下文信息的场景，例如，需要理解指代关系或推理关系的场景。 |
| 语义块划分 | 根据文档的语义结构，将文档分割成有意义的块。 | 能够更好地捕捉文档的语义结构，提高召回的准确性。 | 实现较为复杂，需要使用 NLP 技术。 | 适用于文档结构复杂，信息分布不均匀的场景。 |
| 图神经网络 (GNN) | 将文档表示为一个图，使用 GNN 来学习节点之间的关系，并根据节点之间的关系进行召回。 | 能够更好地捕捉文档的整体结构和语义关系，提高召回的准确性。 | 实现非常复杂，需要大量的计算资源。 | 适用于对召回准确性要求非常高的场景，例如，需要回答复杂问题的场景。 |
| 基于规则的重写 | 定义一些规则，将用户的原始查询转换为更具体的查询。 | 简单易用，能够快速地改进查询。 | 规则的定义需要人工干预，难以覆盖所有情况。 | 适用于查询模式比较固定的场景。 |
| 基于检索结果的重写 | 根据第一次检索的结果，提取关键信息，并将其添加到新的查询中。 | 能够利用检索结果的信息，提高查询的准确性。 | 需要使用 NLP 技术来提取关键信息，实现较为复杂。 | 适用于需要根据检索结果进行推理的场景。 |
| 基于语言模型的重写 | 使用语言模型来生成新的查询。 | 能够更好地利用语言模型的语义理解能力，生成更准确和更有效的查询。 | 需要大量的计算资源，并且可能会生成不相关的查询。 | 适用于对查询质量要求非常高的场景。 |
示例：结合滑动窗口、语义块划分和基于检索结果的重写
假设我们需要回答一个关于某个历史人物生平和成就的问题。
- 文档预处理：
- 使用滑动窗口将文档分割成块，窗口大小为 500 字，重叠率为 100 字。
- 使用 Stanford CoreNLP 将每个块分割成句子。
- 将具有相同主题的句子组合成语义块。
- 第一次检索：
- 使用用户的原始查询，例如“爱因斯坦的生平和成就”，在文档中进行向量检索，找到与查询最相关的语义块。
- 重写：
- 使用 Stanford CoreNLP 从检索结果中提取命名实体和关系。
- 根据提取的实体和关系，生成一个新的查询，例如“爱因斯坦的相对论”。
- 第二次检索：
- 使用新的查询在文档中进行向量检索，找到与查询最相关的语义块。
- 生成：
- 将两次检索的结果整合，生成最终答案。
5. 代码示例：整合多种策略
以下代码示例展示了如何整合滑动窗口、语义块划分和基于检索结果的重写策略。
import edu.stanford.nlp.pipeline.CoreDocument;
import edu.stanford.nlp.pipeline.CoreEntityMention;
import edu.stanford.nlp.pipeline.CoreSentence;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
public class IntegratedRag {
public static List<String> chunkWithOverlap(String document, int chunkSize, int overlapSize) {
List<String> chunks = new ArrayList<>();
int start = 0;
while (start < document.length()) {
int end = Math.min(start + chunkSize, document.length());
chunks.add(document.substring(start, end));
start = end - overlapSize;
}
return chunks;
}
public static List<String> chunkBySentence(String document) {
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit"); // Sentence Splitting
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
CoreDocument coreDocument = new CoreDocument(document);
pipeline.annotate(coreDocument);
List<String> sentences = new ArrayList<>();
for (CoreSentence sentence : coreDocument.sentences()) {
sentences.add(sentence.text());
}
return sentences;
}
public static String rewriteQuery(String originalQuery, String retrievalResult) {
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner");
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
CoreDocument document = new CoreDocument(retrievalResult);
pipeline.annotate(document);
List<CoreEntityMention> entityMentions = document.entityMentions();
StringBuilder entities = new StringBuilder();
for (CoreEntityMention entity : entityMentions) {
entities.append(entity.text()).append(" ");
}
String rewrittenQuery = originalQuery + " 关于 " + entities.toString().trim() + " 的更多信息";
return rewrittenQuery;
}
public static void main(String[] args) {
String document = "Albert Einstein was a German-born theoretical physicist who developed the theory of relativity, one of the two pillars of modern physics. His work is also known for its influence on the philosophy of science. He received the 1921 Nobel Prize in Physics for his services to theoretical physics, and especially for his discovery of the law of the photoelectric effect, a crucial step in the development of quantum theory. Einstein's theory of relativity had a profound impact on science. His later work attempted to unify all forces.";
String originalQuery = "爱因斯坦的生平和成就";
// 1. Chunking with overlap
List<String> overlappedChunks = chunkWithOverlap(document, 200, 50);
// 2. Semantic Chunking (Sentence Splitting)
List<List<String>> semanticChunks = new ArrayList<>();
for(String chunk : overlappedChunks){
semanticChunks.add(chunkBySentence(chunk));
}
//Simplified Retrieval - just taking the first chunk for demonstration
String retrievalResult = overlappedChunks.get(0);
// 3. Query Rewriting based on retrieval result
String rewrittenQuery = rewriteQuery(originalQuery, retrievalResult);
System.out.println("Original Query: " + originalQuery);
System.out.println("Rewritten Query: " + rewrittenQuery);
}
}6. 性能评估
在优化多跳检索链之后，需要对系统的性能进行评估，以确保优化策略的有效性。可以使用以下指标来评估系统的性能：
- 准确率 (Accuracy)： 系统生成的答案的准确程度。
- 召回率 (Recall)： 系统能够找到的答案的数量。
- F1 值 (F1-score)： 准确率和召回率的调和平均值。
- 响应时间 (Response Time)： 系统生成答案所需的时间。
可以使用人工评估或自动评估的方法来评估系统的性能。人工评估需要人工判断系统生成的答案是否准确。自动评估可以使用一些预定义的指标来自动评估系统生成的答案的质量。
7. 其他优化技巧
除了上述策略之外，还有一些其他的优化技巧可以用来提升多跳检索链的性能：
- 使用更强大的语言模型： 更强大的语言模型可以更好地理解问题和生成答案。
- 使用更有效的向量检索算法： 更有效的向量检索算法可以更快地找到与查询相关的文档。
- 使用缓存： 可以将检索结果缓存起来，以避免重复检索。
- 使用并行计算： 可以使用并行计算来加速检索和生成过程。
结语
通过上述介绍，相信大家对 JAVA RAG 中多跳检索链的优化策略有了更深入的了解。在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的策略，并不断进行调整和优化，才能达到最佳效果。希望今天的分享能够帮助大家在构建高效的 RAG 系统中取得更大的成功。
关键技术回顾
我们讨论了如何通过跨段落召回策略（包括滑动窗口、语义块划分和图神经网络）以及重写策略（基于规则、检索结果和语言模型）来优化 Java RAG 系统中的多跳检索链。结合使用这些策略，可以显著提高系统的准确性和效率。
未来研究方向
未来的研究方向包括探索更先进的 NLP 技术来改进语义块划分和重写策略，以及开发更高效的向量检索算法和并行计算方法。