好的，以下是一篇关于Java RAG中构建无监督语义聚类优化召回范围，提高检索精度与速度的技术文章，以讲座模式呈现。
Java RAG中的无监督语义聚类优化：提升检索精度与速度
大家好！今天我们来探讨一个在Java RAG（Retrieval Augmented Generation）应用中至关重要的话题：如何利用无监督语义聚类来优化召回范围，从而显著提高检索精度与速度。RAG的核心在于从庞大的知识库中检索出与用户查询最相关的文档片段，然后将其与语言模型结合，生成高质量的答案。优化召回是RAG成功的基石。
1. RAG架构回顾与召回挑战
首先，让我们简单回顾一下RAG架构。一个典型的RAG系统包含以下几个关键组件：
- 知识库（Knowledge Base）: 存储结构化的或非结构化的数据，例如文档、网页、数据库记录等。
- 文本嵌入模型（Text Embedding Model）: 将文本转换为向量表示，捕捉语义信息。常见的模型有Sentence Transformers, OpenAI Embeddings, Hugging Face Transformers等。
- 向量数据库（Vector Database）: 用于高效存储和检索文本嵌入向量。例如FAISS, Milvus, Pinecone, Weaviate等。
- 检索器（Retriever）: 根据用户查询，在向量数据库中找到最相似的文档片段。
- 生成器（Generator）: 一个大型语言模型（LLM），接收检索到的文档片段和用户查询，生成最终答案。
召回环节的挑战在于：
- 语义鸿沟: 简单的关键词匹配无法准确捕捉用户查询的真实意图。
- 噪音数据: 知识库中可能包含大量与用户查询无关的信息，降低检索效率。
- 长尾效应: 某些罕见但重要的信息可能被埋没在大量常见信息中，难以被检索到。
2. 无监督语义聚类的原理与优势
无监督语义聚类是一种将相似文本自动分组的方法，无需人工标注。其核心思想是：
- 文本嵌入: 将知识库中的每个文档片段转换为向量表示。
- 聚类算法: 使用聚类算法（如K-Means, DBSCAN, HDBSCAN）将向量分组，形成不同的簇。每个簇代表一个语义主题。
- 簇代表向量: 计算每个簇的中心向量，作为该簇的代表。
无监督语义聚类的优势在于：
- 无需标注数据: 降低了构建和维护知识库的成本。
- 自动发现主题: 可以自动发现知识库中隐藏的语义主题。
- 提升检索效率: 通过先检索簇，再在簇内检索，可以显著缩小检索范围。
- 提高检索精度: 可以提高与用户查询语义相关的文档片段被检索到的概率。
3. Java实现无监督语义聚类
接下来，我们通过一个实际的Java示例来演示如何实现无监督语义聚类。这里我们使用Hugging Face Transformers进行文本嵌入，使用K-Means算法进行聚类，使用FAISS作为向量数据库。
3.1 环境搭建
首先，我们需要添加必要的依赖。使用Maven或Gradle：
<!-- Maven -->
<dependency>
<groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
<artifactId>pytorch-native-auto</artifactId>
<version>2.3.0</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
<artifactId>pytorch-model-zoo</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ai.djl.sentencepiece</groupId>
<artifactId>sentencepiece</artifactId>
<version>0.1.99</version>
</dependency>
<!-- For FAISS -->
<dependency>
<groupId>com.github.jbellis</groupId>
<artifactId>jvector</artifactId>
<version>0.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-simple</artifactId>
<version>2.0.9</version>
</dependency>// Gradle
dependencies {
runtimeOnly 'ai.djl.pytorch:pytorch-native-auto:2.3.0'
implementation 'ai.djl.pytorch:pytorch-model-zoo:2.3.0'
implementation 'ai.djl.sentencepiece:sentencepiece:0.1.99'
// For FAISS
implementation 'com.github.jbellis:jvector:0.4.0'
implementation 'org.slf4j:slf4j-simple:2.0.9'
}3.2 文本嵌入
使用Hugging Face Transformers模型进行文本嵌入：
import ai.djl.ModelException;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import ai.djl.training.util.PairList;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import ai.djl.training.dataset.ArrayDataset;
import ai.djl.training.dataset.Dataset;
import ai.djl.training.dataset.RandomAccessDataset;
import ai.djl.training.util.ArrayUtils;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class TextEmbedder {
private Predictor<String, float[]> predictor;
public TextEmbedder(String modelName) throws ModelException, IOException {
Criteria<String, float[]> criteria = Criteria.builder()
.setTypes(String.class, float[].class)
.optModelName(modelName) // 例如 "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
.optTranslatorFactory(new ai.djl.sentencepiece.SentencePieceTranslatorFactory())
.build();
ZooModel<String, float[]> model = criteria.loadModel();
predictor = model.newPredictor();
}
public float[] embed(String text) throws TranslateException {
return predictor.predict(text);
}
public static void main(String[] args) throws ModelException, IOException, TranslateException {
TextEmbedder embedder = new TextEmbedder("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2");
String text = "This is a sample sentence.";
float[] embedding = embedder.embed(text);
System.out.println("Embedding length: " + embedding.length);
System.out.println("First 10 embedding values: " + Arrays.toString(Arrays.copyOfRange(embedding, 0, 10)));
}
}3.3 K-Means聚类
使用Java实现K-Means聚类算法。这里为了简化，我们手动实现一个简单的K-Means。实际应用中可以使用更成熟的库，例如Weka。
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class KMeans {
private int k;
private int maxIterations;
private float[][] centroids;
private List<List<float[]>> clusters;
public KMeans(int k, int maxIterations) {
this.k = k;
this.maxIterations = maxIterations;
}
public List<List<float[]>> cluster(float[][] data) {
// 1. 初始化质心
centroids = initializeCentroids(data, k);
clusters = new ArrayList<>(k);
for (int i = 0; i < k; i++) {
clusters.add(new ArrayList<>());
}
// 2. 迭代更新质心和簇
for (int iteration = 0; iteration < maxIterations; iteration++) {
// 清空簇
for (List<float[]> cluster : clusters) {
cluster.clear();
}
// 将每个数据点分配到最近的簇
for (float[] dataPoint : data) {
int closestCentroidIndex = findClosestCentroid(dataPoint, centroids);
clusters.get(closestCentroidIndex).add(dataPoint);
}
// 更新质心
float[][] newCentroids = calculateNewCentroids(clusters);
// 检查质心是否收敛
if (converged(centroids, newCentroids)) {
System.out.println("Converged after " + iteration + " iterations.");
break;
}
centroids = newCentroids;
}
return clusters;
}
private float[][] initializeCentroids(float[][] data, int k) {
Random random = new Random();
float[][] centroids = new float[k][data[0].length];
for (int i = 0; i < k; i++) {
int randomIndex = random.nextInt(data.length);
centroids[i] = data[randomIndex];
}
return centroids;
}
private int findClosestCentroid(float[] dataPoint, float[][] centroids) {
int closestCentroidIndex = 0;
double minDistance = euclideanDistance(dataPoint, centroids[0]);
for (int i = 1; i < centroids.length; i++) {
double distance = euclideanDistance(dataPoint, centroids[i]);
if (distance < minDistance) {
minDistance = distance;
closestCentroidIndex = i;
}
}
return closestCentroidIndex;
}
private double euclideanDistance(float[] point1, float[] point2) {
double sum = 0;
for (int i = 0; i < point1.length; i++) {
sum += Math.pow(point1[i] - point2[i], 2);
}
return Math.sqrt(sum);
}
private float[][] calculateNewCentroids(List<List<float[]>> clusters) {
float[][] newCentroids = new float[k][centroids[0].length];
for (int i = 0; i < k; i++) {
List<float[]> cluster = clusters.get(i);
if (cluster.isEmpty()) {
// 如果簇为空，则随机选择一个数据点作为新的质心
Random random = new Random();
newCentroids[i] = centroids[random.nextInt(centroids.length)];
} else {
newCentroids[i] = calculateMean(cluster);
}
}
return newCentroids;
}
private float[] calculateMean(List<float[]> cluster) {
float[] mean = new float[centroids[0].length];
for (float[] dataPoint : cluster) {
for (int i = 0; i < mean.length; i++) {
mean[i] += dataPoint[i];
}
}
for (int i = 0; i < mean.length; i++) {
mean[i] /= cluster.size();
}
return mean;
}
private boolean converged(float[][] oldCentroids, float[][] newCentroids) {
double threshold = 1e-6; // 设置一个阈值，用于判断质心是否收敛
for (int i = 0; i < oldCentroids.length; i++) {
if (euclideanDistance(oldCentroids[i], newCentroids[i]) > threshold) {
return false;
}
}
return true;
}
public static void main(String[] args) {
// 示例数据
float[][] data = {
{1.0f, 2.0f},
{1.5f, 1.8f},
{5.0f, 8.0f},
{8.0f, 8.0f},
{1.0f, 0.6f},
{9.0f, 11.0f}
};
int k = 2; // 簇的数量
int maxIterations = 100; // 最大迭代次数
KMeans kmeans = new KMeans(k, maxIterations);
List<List<float[]>> clusters = kmeans.cluster(data);
// 打印结果
for (int i = 0; i < clusters.size(); i++) {
System.out.println("Cluster " + (i + 1) + ":");
for (float[] dataPoint : clusters.get(i)) {
System.out.println(Arrays.toString(dataPoint));
}
}
}
}3.4 FAISS向量数据库
使用FAISS存储文本嵌入向量，并进行相似度检索。
import com.github.jbellis.jvector.graph.GraphIndexBuilder;
import com.github.jbellis.jvector.graph.OnDiskGraphIndex;
import com.github.jbellis.jvector.pq.ProductQuantization;
import com.github.jbellis.jvector.vector.VectorSimilarityFunction;
import com.github.jbellis.jvector.graph.RandomAccessVectorValues;
import com.github.jbellis.jvector.graph.ListRandomAccessVectorValues;
import com.github.jbellis.jvector.search.GraphSearcher;
import com.github.jbellis.jvector.search.TopK;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
public class FAISSExample {
public static void main(String[] args) throws IOException {
int dimension = 128; // 向量维度
int numVectors = 1000; // 向量数量
int topK = 10; // 检索Top K个最相似的向量
Path indexPath = Paths.get("faiss_index"); // 索引存储路径
// 1. 生成随机向量数据
List<float[]> vectors = generateRandomVectors(numVectors, dimension);
// 2. 构建向量索引
buildIndex(vectors, dimension, indexPath);
// 3. 加载向量索引
OnDiskGraphIndex<float[]> index = loadIndex(indexPath);
// 4. 生成查询向量
float[] queryVector = generateRandomVector(dimension);
// 5. 执行相似度检索
TopK results = search(index, queryVector, topK, vectors);
// 6. 打印检索结果
System.out.println("Top " + topK + " nearest neighbors:");
for (int i = 0; i < results.size(); i++) {
int docId = results.docID(i);
float score = results.score(i);
System.out.println("Document ID: " + docId + ", Score: " + score);
}
}
private static List<float[]> generateRandomVectors(int numVectors, int dimension) {
List<float[]> vectors = new ArrayList<>(numVectors);
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < numVectors; i++) {
vectors.add(generateRandomVector(dimension));
}
return vectors;
}
private static float[] generateRandomVector(int dimension) {
float[] vector = new float[dimension];
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < dimension; i++) {
vector[i] = random.nextFloat();
}
return vector;
}
private static void buildIndex(List<float[]> vectors, int dimension, Path indexPath) throws IOException {
// 使用HNSW算法构建索引
int M = 16; // HNSW参数，每个节点的最大连接数
int efConstruction = 200; // HNSW参数，构建索引时的搜索范围
// 将向量数据转换为RandomAccessVectorValues
RandomAccessVectorValues<float[]> vectorValues = new ListRandomAccessVectorValues<>(vectors, dimension);
// 创建HNSW图索引构建器
GraphIndexBuilder<float[]> builder = new GraphIndexBuilder<>(vectorValues, VectorSimilarityFunction.DOT_PRODUCT, null, M, efConstruction, ThreadLocalRandom.current());
// 构建索引
var hnswGraph = builder.build();
// 将索引保存到磁盘
new OnDiskGraphIndex.Writer(indexPath).write(hnswGraph);
}
private static OnDiskGraphIndex<float[]> loadIndex(Path indexPath) throws IOException {
return new OnDiskGraphIndex<>(indexPath);
}
private static TopK search(OnDiskGraphIndex<float[]> index, float[] queryVector, int topK, List<float[]> vectors) throws IOException {
// HNSW搜索参数
int efSearch = 100; // 搜索时的搜索范围
// 执行搜索
TopK topResults = new TopK(topK);
GraphSearcher.search(queryVector, topResults, index, VectorSimilarityFunction.DOT_PRODUCT, efSearch, null);
return topResults;
}
}3.5 整合与优化
现在，我们将上述组件整合起来，构建一个基于无监督语义聚类的RAG系统。
-
离线聚类:
- 加载知识库中的所有文档片段。
- 使用文本嵌入模型将每个文档片段转换为向量表示。
- 使用K-Means算法将向量聚类成K个簇。
- 计算每个簇的中心向量，作为该簇的代表。
- 将每个簇的中心向量及其对应的文档片段列表存储到向量数据库中。
-
在线检索:
- 接收用户查询。
- 使用文本嵌入模型将用户查询转换为向量表示。
- 在向量数据库中，检索与用户查询向量最相似的K’个簇中心向量（K’ << K）。
- 从检索到的K’个簇中，提取所有文档片段。
- 计算用户查询向量与每个文档片段向量的相似度。
- 选择Top N个最相似的文档片段，作为检索结果。
- 将检索结果传递给LLM，生成最终答案。
通过这种方式，我们将检索范围从整个知识库缩小到少数几个相关的簇，从而显著提高了检索效率和精度。
4. 性能评估与调优
为了评估无监督语义聚类对RAG系统性能的影响，我们需要进行以下实验：
- 检索精度: 使用不同的聚类算法、簇的数量、文本嵌入模型等参数，评估检索结果的准确率、召回率和F1值。
- 检索速度: 比较使用聚类和不使用聚类时的检索延迟。
- 生成质量: 评估LLM基于不同检索结果生成的答案的质量，例如流畅度、相关性和准确性。
根据实验结果，我们可以调整以下参数来优化系统性能：
- 簇的数量 (K): K值过小会导致簇过于宽泛，降低检索精度；K值过大会导致簇过于细分，增加检索时间。
- 聚类算法: 选择适合数据集特点的聚类算法。例如，对于高密度数据集，DBSCAN可能比K-Means更有效。
- 文本嵌入模型: 选择能够准确捕捉语义信息的文本嵌入模型。
- 向量数据库: 选择具有高吞吐量和低延迟的向量数据库。
- 相似度度量: 选择合适的相似度度量方法，例如余弦相似度、欧氏距离等。
5. 代码示例：整合聚类和检索
以下是一个简化的代码示例，展示了如何将聚类和检索整合在一起。
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
public class RAGWithClustering {
private TextEmbedder embedder;
private KMeans kmeans;
private float[][] clusterCentroids;
private List<List<String>> clusterDocuments;
private int topN; // 返回文档数量
public RAGWithClustering(TextEmbedder embedder, int k, int maxIterations, int topN) throws Exception {
this.embedder = embedder;
this.kmeans = new KMeans(k, maxIterations);
this.topN = topN;
this.clusterCentroids = null;
this.clusterDocuments = null;
}
// 离线聚类过程
public void buildIndex(List<String> documents) throws Exception {
// 1. 嵌入文档
float[][] documentEmbeddings = new float[documents.size()][];
for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
documentEmbeddings[i] = embedder.embed(documents.get(i));
}
// 2. 聚类
List<List<float[]>> clusters = kmeans.cluster(documentEmbeddings);
// 3. 计算簇中心
this.clusterCentroids = new float[clusters.size()][];
this.clusterDocuments = new ArrayList<>(clusters.size());
for (int i = 0; i < clusters.size(); i++) {
List<float[]> cluster = clusters.get(i);
if (!cluster.isEmpty()) {
clusterCentroids[i] = kmeans.calculateMean(cluster); //假设KMeans类里有这个方法
}else{
// 如果簇为空，则随机选择一个数据点作为新的质心
Random random = new Random();
clusterCentroids[i] = documentEmbeddings[random.nextInt(documentEmbeddings.length)];
}
// 关联文档到簇
List<String> documentsInCluster = new ArrayList<>();
for (int j = 0; j < documentEmbeddings.length; j++) {
//找到每个embedding所属的簇，然后把文档加进去
for(int clusterIndex=0;clusterIndex<clusters.size();clusterIndex++){
if(clusters.get(clusterIndex).contains(documentEmbeddings[j])){
documentsInCluster.add(documents.get(j));
}
}
}
clusterDocuments.add(documentsInCluster);
}
}
// 在线检索过程
public List<String> retrieve(String query) throws Exception {
// 1. 嵌入查询
float[] queryEmbedding = embedder.embed(query);
// 2. 查找最近的簇
PriorityQueue<Integer> closestClusters = new PriorityQueue<>(
Comparator.comparingDouble(i -> -euclideanDistance(queryEmbedding, clusterCentroids[i])) //最小堆
);
for (int i = 0; i < clusterCentroids.length; i++) {
closestClusters.add(i);
if (closestClusters.size() > 3) { // Top 3 簇
closestClusters.poll();
}
}
// 3. 从簇中检索文档
PriorityQueue<DocumentScore> scoredDocuments = new PriorityQueue<>(
Comparator.comparingDouble(DocumentScore::getScore)
);
while (!closestClusters.isEmpty()) {
int clusterIndex = closestClusters.poll();
List<String> documentsInCluster = clusterDocuments.get(clusterIndex);
for (String doc : documentsInCluster) {
float[] docEmbedding = embedder.embed(doc);
double score = euclideanDistance(queryEmbedding, docEmbedding);
scoredDocuments.add(new DocumentScore(doc, score));
if (scoredDocuments.size() > topN) {
scoredDocuments.poll();
}
}
}
// 4. 返回文档
List<String> results = new ArrayList<>();
while (!scoredDocuments.isEmpty()) {
results.add(0, scoredDocuments.poll().getDocument()); // Reverse order
}
return results;
}
private double euclideanDistance(float[] point1, float[] point2) {
double sum = 0;
for (int i = 0; i < point1.length; i++) {
sum += Math.pow(point1[i] - point2[i], 2);
}
return Math.sqrt(sum);
}
// 辅助类，用于存储文档和分数
private static class DocumentScore {
private String document;
private double score;
public DocumentScore(String document, double score) {
this.document = document;
this.score = score;
}
public String getDocument() {
return document;
}
public double getScore() {
return score;
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 初始化
TextEmbedder embedder = new TextEmbedder("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"); //你的嵌入模型
int k = 5; // 簇的数量
int maxIterations = 100;
int topN = 3; // 返回Top 3文档
RAGWithClustering rag = new RAGWithClustering(embedder, k, maxIterations, topN);
// 2. 准备文档
List<String> documents = Arrays.asList(
"Java is a popular programming language.",
"Python is also a very popular language.",
"Machine learning is a subfield of artificial intelligence.",
"Deep learning is a type of machine learning.",
"RAG combines retrieval and generation."
);
// 3. 构建索引
rag.buildIndex(documents);
// 4. 查询
String query = "What is RAG?";
List<String> results = rag.retrieve(query);
// 5. 打印结果
System.out.println("Query: " + query);
System.out.println("Results:");
for (String doc : results) {
System.out.println("- " + doc);
}
}
}6. 高级优化技巧
除了上述基本方法，我们还可以采用一些高级优化技巧来进一步提升系统性能：
- 层次聚类: 构建层次化的簇结构，从粗粒度到细粒度地进行检索。
- 动态聚类: 随着知识库的更新，动态调整簇的结构，保持聚类的有效性。
- 混合索引: 结合倒排索引和向量索引，利用倒排索引进行关键词过滤，再利用向量索引进行语义检索。
- 查询扩展: 利用LLM生成与用户查询相关的扩展词，提高检索的覆盖范围。
- 相关性排序: 使用LLM对检索结果进行相关性排序，选择最相关的文档片段。
7.总结：利用聚类优化RAG架构
通过引入无监督语义聚类，我们可以有效地优化RAG架构的召回范围，显著提高检索精度和速度。选择合适的聚类算法、调整簇的数量、优化文本嵌入模型、使用高效的向量数据库，是构建高性能RAG系统的关键。
8. 未来展望：持续探索RAG优化方案
RAG技术仍在快速发展。未来，我们可以期待更多创新的优化方案，例如：基于transformer的聚类方法、自适应聚类算法、端到端可训练的RAG模型等。通过持续探索和实践，我们可以构建更加智能、高效、可靠的RAG系统，为各种应用场景提供强大的知识支持。