JAVA 构建可扩展检索链提升 RAG 在海量知识库下的效率与准确度 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

JAVA 构建可扩展检索链提升 RAG 在海量知识库下的效率与准确性

大家好，今天我们来探讨如何利用 Java 构建可扩展的检索链，以提升 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 在海量知识库下的效率和准确性。RAG 是一种结合了信息检索和文本生成的技术，它通过从知识库中检索相关信息，然后利用这些信息来生成答案或完成任务。在大规模知识库的场景下，如何快速、准确地检索到相关信息，直接影响着 RAG 系统的整体性能。

1. RAG 的基本流程与挑战

首先，我们简单回顾一下 RAG 的基本流程：

查询 (Query): 用户输入问题或指令。
检索 (Retrieval): 系统根据查询从知识库中检索相关文档或信息片段。
增强 (Augmentation): 将检索到的信息与原始查询结合，形成增强的上下文。
生成 (Generation): 利用增强的上下文，使用语言模型生成答案或完成任务。

在海量知识库下，RAG 面临的主要挑战包括：

检索效率: 检索速度会随着知识库规模的增长而显著下降，影响系统的响应速度。
检索准确性: 如何从大量信息中准确地找到与查询相关的内容，避免引入噪音信息。
可扩展性: 如何应对知识库的持续增长和变化，保证系统的性能和稳定性。

2. 可扩展检索链的设计原则

为了应对这些挑战，我们需要设计一个可扩展的检索链。以下是一些关键的设计原则：

模块化: 将检索流程分解为多个独立的模块，每个模块负责特定的任务，方便扩展和维护。
分层检索: 使用多层检索策略，先进行粗粒度的筛选，再进行细粒度的匹配，降低计算复杂度。
索引优化: 采用合适的索引技术，提高检索速度。
缓存机制: 缓存频繁访问的数据，减少对底层知识库的访问压力。
异步处理: 将耗时的操作放在后台异步执行，避免阻塞主线程。

3. JAVA 实现可扩展检索链的关键技术

下面，我们结合 Java 代码示例，介绍构建可扩展检索链的关键技术。

3.1 向量数据库与嵌入模型

为了提高检索效率和准确性，我们通常会将知识库中的文本转换为向量表示，并存储在向量数据库中。常用的向量数据库包括 Milvus、Faiss、Pinecone 等。嵌入模型 (Embedding Model) 用于将文本转换为向量，常用的模型包括 Sentence Transformers、OpenAI Embeddings 等。

// 示例：使用 Sentence Transformers 和 Milvus 实现向量检索

import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.grpc.DataType;
import io.milvus.grpc.SearchResults;
import io.milvus.param.ConnectParam;
import io.milvus.param.IndexType;
import io.milvus.param.MetricType;
import io.milvus.param.collection.CreateCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.FieldType;
import io.milvus.param.dml.InsertParam;
import io.milvus.param.dml.SearchParam;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Tokenizer;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.jni.TokenizersLibrary;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class VectorSearchExample {

    private static final String COLLECTION_NAME = "my_collection";
    private static final String HOST = "localhost";
    private static final int PORT = 19530;
    private static final int DIMENSION = 384; // Sentence Transformers embedding dimension

    public static void main(String[] args) throws TranslateException {
        // 1. 连接 Milvus
        MilvusServiceClient milvusClient = new MilvusServiceClient(
                ConnectParam.newBuilder()
                        .withHost(HOST)
                        .withPort(PORT)
                        .build()
        );

        // 2. 创建 Collection
        createCollection(milvusClient);

        // 3. 插入数据
        insertData(milvusClient);

        // 4. 创建索引
        createIndex(milvusClient);

        // 5. 执行搜索
        search(milvusClient, "What is the capital of France?");

        // 6. 关闭连接
        milvusClient.close();
    }

    private static void createCollection(MilvusServiceClient milvusClient) {
        FieldType fieldType1 = FieldType.newBuilder()
                .withName("id")
                .withDataType(DataType.INT64)
                .withPrimaryKey(true)
                .withAutoID(false)
                .build();

        FieldType fieldType2 = FieldType.newBuilder()
                .withName("embedding")
                .withDataType(DataType.FLOAT_VECTOR)
                .withDimension(DIMENSION)
                .build();

        CreateCollectionParam createCollectionReq = CreateCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withDescription("My RAG collection")
                .withFields(Arrays.asList(fieldType1, fieldType2))
                .build();

        milvusClient.createCollection(createCollectionReq);
    }

    private static void insertData(MilvusServiceClient milvusClient) throws TranslateException {
        // Load Sentence Transformers tokenizer
        Tokenizer tokenizer = Tokenizer.newInstance("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2");

        // Sample data
        List<String> sentences = Arrays.asList(
                "Paris is the capital of France.",
                "Berlin is the capital of Germany.",
                "Rome is the capital of Italy."
        );

        List<Long> ids = new ArrayList<>();
        List<List<Float>> embeddings = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < sentences.size(); i++) {
            ids.add((long) i);
            embeddings.add(generateEmbedding(sentences.get(i), tokenizer));
        }

        List<List<?>> vectors = new ArrayList<>();
        vectors.add(embeddings);

        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withFieldsName(Arrays.asList("embedding"))
                .withVectors(vectors)
                .withIds(ids) // Specify IDs explicitly
                .build();

        milvusClient.insert(insertParam);
        milvusClient.flush(COLLECTION_NAME, false); // Ensure data is persisted
    }

    private static void createIndex(MilvusServiceClient milvusClient) {
        milvusClient.createIndex(
                org.milvus.param.index.CreateIndexParam.newBuilder()
                        .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                        .withFieldName("embedding")
                        .withIndexType(IndexType.IVF_FLAT)
                        .withMetricType(MetricType.L2)
                        .withExtraParam("{"nlist":128}") // Adjust nlist for performance
                        .withSyncMode(true)
                        .build()
        );
    }

    private static void search(MilvusServiceClient milvusClient, String query) throws TranslateException {
        // Load Sentence Transformers tokenizer
        Tokenizer tokenizer = Tokenizer.newInstance("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2");

        List<Float> queryEmbedding = generateEmbedding(query, tokenizer);

        List<List<Float>> vectors = new ArrayList<>();
        vectors.add(queryEmbedding);

        SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withVectors(vectors)
                .withTopK(3)
                .withMetricType(MetricType.L2)
                .withVectorFieldName("embedding")
                .build();

        SearchResults searchResults = milvusClient.search(searchParam);

        // Process search results
        System.out.println("Search Results:");
        for (int i = 0; i < searchResults.getResults().getNumQueries(); i++) {
            for (int j = 0; j < searchResults.getResults().getTopks().get(i); j++) {
                long entityID = searchResults.getResults().getIds().getIntId().getData(j);
                float distance = searchResults.getResults().getScores().get(i * searchResults.getResults().getTopks().get(i) + j);
                System.out.println("  Entity ID: " + entityID + ", Distance: " + distance);
            }
        }
    }

    private static List<Float> generateEmbedding(String text, Tokenizer tokenizer) throws TranslateException {
        Encoding encoding = tokenizer.encode(text);
        long[] inputIds = encoding.getIds();

        try (NDManager manager = NDManager.newBaseManager()) {
            NDArray ndInputIds = manager.create(inputIds);

            // Assuming a simple mean pooling over the token embeddings
            // In a real-world scenario, you would use a pre-trained Sentence Transformer model for better embeddings.
            // This is a placeholder for demonstration purposes.
            NDArray embedding = ndInputIds.toFloat().mean();

            // Convert to List<Float>
            List<Float> floatList = new ArrayList<>();
            floatList.add(embedding.getFloat()); // Assuming the mean results in a single float value

            // For a full Sentence Transformer implementation, you'd load the model and use it to generate embeddings.
            // This requires a more complex setup with DJL or a similar deep learning framework.

            return floatList;
        }
    }
}

说明:

这个例子使用了 MilvusServiceClient 来连接 Milvus 向量数据库。
Sentence Transformers 通过 djl 库进行简单使用。
createCollection 方法创建了一个名为 my_collection 的 Collection，包含一个 INT64 类型的 id 字段和一个 FLOAT_VECTOR 类型的 embedding 字段。
insertData 方法将一些示例句子转换为向量，并插入到 Collection 中。
createIndex 方法在 embedding 字段上创建了一个 IVF_FLAT 索引，提高了检索速度。
search 方法根据查询语句生成向量，并在 Collection 中搜索相似的向量。

注意:

需要安装 Milvus 向量数据库，并启动服务。
需要引入 Milvus Java SDK 和 DJL 依赖。
Sentence Transformers 的实现需要更复杂的配置，这里为了简化只进行了简单演示，仅计算了token的平均值。
实际应用中，需要选择合适的嵌入模型，并根据知识库的特点进行调优。

3.2 分层检索策略

分层检索策略可以有效降低计算复杂度，提高检索效率。一种常见的分层检索策略是：

粗粒度检索: 使用关键词或主题标签等元数据，快速筛选出可能相关的文档或信息片段。
细粒度检索: 使用向量相似度等方法，对粗粒度检索的结果进行精细匹配，找到最相关的文本。

// 示例：使用 Elasticsearch 进行粗粒度检索，Milvus 进行细粒度检索

import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
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;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class HierarchicalSearchExample {

    private static final String ELASTICSEARCH_INDEX = "my_index";
    private static final String MILVUS_COLLECTION = "my_collection";

    private RestHighLevelClient elasticsearchClient;
    private MilvusServiceClient milvusClient;

    public HierarchicalSearchExample(RestHighLevelClient elasticsearchClient, MilvusServiceClient milvusClient) {
        this.elasticsearchClient = elasticsearchClient;
        this.milvusClient = milvusClient;
    }

    public List<Long> search(String query) throws IOException {
        // 1. 粗粒度检索 (Elasticsearch)
        List<String> documentIds = coarseGrainedSearch(query);

        // 2. 细粒度检索 (Milvus)
        List<Long> milvusIds = fineGrainedSearch(query, documentIds);

        return milvusIds;
    }

    private List<String> coarseGrainedSearch(String query) throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(ELASTICSEARCH_INDEX);
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("content", query)); // Adjust field name

        searchRequest.source(searchSourceBuilder);

        SearchResponse searchResponse = elasticsearchClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        List<String> documentIds = new ArrayList<>();
        for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) {
            documentIds.add(hit.getId());
        }

        return documentIds;
    }

    private List<Long> fineGrainedSearch(String query, List<String> documentIds) {
        // Generate embedding for the query (using the same model as Milvus)
        // This part is similar to the VectorSearchExample, but we need to filter by documentIds
        // For simplicity, we'll assume documentIds directly correspond to Milvus IDs.
        // In a real scenario, you might need a mapping between Elasticsearch and Milvus IDs.

        // Placeholder - Replace with actual Milvus search logic
        List<Long> milvusIds = new ArrayList<>();
        for (String documentId : documentIds) {
            try {
                milvusIds.add(Long.parseLong(documentId));
            } catch (NumberFormatException e) {
                // Handle the case where documentId is not a valid Long
                System.err.println("Invalid document ID: " + documentId);
            }
        }

        return milvusIds;
    }
}

说明:

这个例子使用了 Elasticsearch 进行粗粒度检索，Milvus 进行细粒度检索。
coarseGrainedSearch 方法使用 Elasticsearch 的全文检索功能，根据查询语句筛选出可能相关的文档 ID。
fineGrainedSearch 方法根据 Elasticsearch 返回的文档 ID，在 Milvus 中搜索对应的向量。
需要安装 Elasticsearch 和 Milvus，并启动服务。
需要引入 Elasticsearch Java High Level REST Client 和 Milvus Java SDK 依赖。
实际应用中，需要根据知识库的特点，选择合适的粗粒度检索和细粒度检索方法。

3.3 缓存机制

缓存机制可以有效减少对底层知识库的访问压力，提高检索速度。常用的缓存策略包括：

查询缓存: 缓存查询语句及其对应的结果，避免重复计算。
向量缓存: 缓存文本的向量表示，避免重复生成。
文档缓存: 缓存文档的内容，避免重复读取。

// 示例：使用 Caffeine 实现查询缓存

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class CachingExample {

    private Cache<String, List<Long>> queryCache;

    public CachingExample() {
        queryCache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(1000) // 设置最大缓存条数
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 设置过期时间
                .build();
    }

    public List<Long> search(String query, HierarchicalSearchExample searcher) throws IOException {
        // 1. 从缓存中查找结果
        List<Long> cachedResult = queryCache.getIfPresent(query);

        // 2. 如果缓存命中，直接返回结果
        if (cachedResult != null) {
            System.out.println("Cache hit for query: " + query);
            return cachedResult;
        }

        // 3. 如果缓存未命中，执行检索操作
        System.out.println("Cache miss for query: " + query);
        List<Long> result = searcher.search(query);

        // 4. 将结果放入缓存
        queryCache.put(query, result);

        return result;
    }
}

说明:

这个例子使用了 Caffeine 缓存库来实现查询缓存。
queryCache 存储查询语句及其对应的结果。
search 方法首先从缓存中查找结果，如果缓存命中，直接返回结果；如果缓存未命中，执行检索操作，并将结果放入缓存。
需要引入 Caffeine 依赖。
实际应用中，需要根据知识库的特点，选择合适的缓存策略和配置。

3.4 异步处理

将耗时的操作放在后台异步执行，可以避免阻塞主线程，提高系统的响应速度。常用的异步处理方式包括：

线程池: 使用线程池来管理并发任务。
消息队列: 使用消息队列来实现异步任务的调度和执行。

// 示例：使用线程池实现异步向量生成

import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.Callable;

public class AsyncEmbeddingExample {

    private ExecutorService executorService;
    private Tokenizer tokenizer; // Sentence Transformers tokenizer

    public AsyncEmbeddingExample(Tokenizer tokenizer) {
        executorService = Executors.newFixedThreadPool(10); // Adjust thread pool size
        this.tokenizer = tokenizer;
    }

    public Future<List<Float>> generateEmbeddingAsync(String text) {
        return executorService.submit(new EmbeddingTask(text, tokenizer));
    }

    private static class EmbeddingTask implements Callable<List<Float>> {
        private String text;
        private Tokenizer tokenizer;

        public EmbeddingTask(String text, Tokenizer tokenizer) {
            this.text = text;
            this.tokenizer = tokenizer;
        }

        @Override
        public List<Float> call() throws Exception {
            // Generate embedding here (same logic as in VectorSearchExample)
            // This is where the time-consuming embedding generation happens
            return generateEmbedding(text, tokenizer);
        }

        private List<Float> generateEmbedding(String text, Tokenizer tokenizer) throws TranslateException {
            Encoding encoding = tokenizer.encode(text);
            long[] inputIds = encoding.getIds();

            try (NDManager manager = NDManager.newBaseManager()) {
                NDArray ndInputIds = manager.create(inputIds);

                // Assuming a simple mean pooling over the token embeddings
                // In a real-world scenario, you would use a pre-trained Sentence Transformer model for better embeddings.
                // This is a placeholder for demonstration purposes.
                NDArray embedding = ndInputIds.toFloat().mean();

                // Convert to List<Float>
                List<Float> floatList = new ArrayList<>();
                floatList.add(embedding.getFloat()); // Assuming the mean results in a single float value

                // For a full Sentence Transformer implementation, you'd load the model and use it to generate embeddings.
                // This requires a more complex setup with DJL or a similar deep learning framework.

                return floatList;
            }
        }
    }

    public void shutdown() {
        executorService.shutdown();
    }
}

说明:

这个例子使用了线程池来实现异步向量生成。
generateEmbeddingAsync 方法将向量生成任务提交到线程池，并返回一个 Future 对象。
EmbeddingTask 类实现了 Callable 接口，负责执行实际的向量生成操作.
需要引入 DJL 依赖。
实际应用中，需要根据知识库的特点，选择合适的异步处理方式和配置。

4. 总结：多技术融合，构建高效准确的RAG检索链

本文介绍了如何利用 Java 构建可扩展的检索链，以提升 RAG 在海量知识库下的效率和准确性。我们讨论了 RAG 的基本流程与挑战，提出了可扩展检索链的设计原则，并结合 Java 代码示例，介绍了向量数据库与嵌入模型、分层检索策略、缓存机制和异步处理等关键技术。这些技术可以帮助我们构建高效、准确、可扩展的 RAG 系统，从而更好地利用海量知识库。

JAVA 构建可扩展检索链提升 RAG 在海量知识库下的效率与准确性

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