如何通过回溯召回链加强 JAVA RAG 的推理稳定性，提升最终回答质量

回溯召回链：提升 Java RAG 推理稳定性和回答质量

各位开发者朋友，大家好！今天我们来深入探讨一个关键话题：如何通过回溯召回链来加强 Java RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统的推理稳定性，并最终提升其回答质量。RAG 系统，简单来说，就是先从外部知识库检索相关信息，然后利用这些信息来辅助生成答案。这个过程中，召回的准确性和相关性直接影响最终答案的质量。而回溯召回链，则是提升召回效果的一种重要策略。

RAG 系统的基本架构与挑战

首先，让我们回顾一下 RAG 系统的基本架构：

1. 索引构建 (Indexing): 将外部知识库（例如文档、网页、数据库）的内容进行向量化表示，并存储到向量数据库中。
2. 检索 (Retrieval): 接收用户查询，将其向量化，然后在向量数据库中查找最相关的文档片段。
3. 生成 (Generation): 将检索到的文档片段和用户查询一起输入到大型语言模型 (LLM)，生成最终的答案。

RAG 系统面临的主要挑战包括：

• 召回不准确: 检索到的文档片段与用户查询的相关性较低，或者遗漏了关键信息。
• 噪声干扰: 检索到的文档片段包含大量无关信息，干扰 LLM 的推理过程。
• 推理不稳定: 即使检索到相关的文档片段，LLM 也可能因为上下文理解偏差、知识冲突等原因，生成不准确或不一致的答案。

回溯召回链的目标，就是解决上述挑战，特别是提高召回的准确性和相关性，从而增强 LLM 的推理稳定性。

什么是回溯召回链？

回溯召回链是一种迭代式的检索方法，它通过多次检索和反馈，逐步优化召回结果。其核心思想是：

1. 初始检索: 使用初始查询从向量数据库中检索文档片段。
2. 评估与反馈: 评估检索结果的质量，并根据评估结果调整查询，例如修改查询词、增加约束条件等。
3. 再次检索: 使用调整后的查询再次从向量数据库中检索文档片段。
4. 迭代循环: 重复步骤 2 和 3，直到满足一定的停止条件，例如达到最大迭代次数或检索结果的质量达到预期水平。

通过多次迭代，回溯召回链可以有效地过滤掉噪声信息，召回更相关的文档片段，并逐步逼近用户查询的真实意图。

如何在 Java 中实现回溯召回链？

下面，我们通过一个示例来演示如何在 Java 中实现回溯召回链。假设我们有一个简单的文档库，存储了关于 Java 编程的各种知识。

1. 向量数据库的准备 (使用 Faiss4J 示例):

import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Tokenizer;
import ai.djl.inference.streaming.ChunkedBytesSupplier;
import ai.djl.util.JsonUtils;
import com.google.gson.reflect.TypeToken;
import io.github.cdimascio.dotenv.Dotenv;
import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.client.MilvusServiceClientBuilder;
import io.milvus.grpc.DataType;
import io.milvus.grpc.DescribeCollectionResponse;
import io.milvus.grpc.FieldSchema;
import io.milvus.grpc.IndexType;
import io.milvus.grpc.MetricType;
import io.milvus.grpc.MutationResult;
import io.milvus.grpc.SearchResults;
import io.milvus.grpc.StringArray;
import io.milvus.param.CollectionParam;
import io.milvus.param.ConnectParam;
import io.milvus.param.IndexParam;
import io.milvus.param.InsertParam;
import io.milvus.param.MetricTypeParam;
import io.milvus.param.SearchParam;
import io.milvus.param.VectorParam;
import io.milvus.param.collection.CreateCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.DropCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.FieldType;
import io.milvus.param.collection.LoadCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.ReleaseCollectionParam;
import io.milvus.param.dml.InsertParam;
import io.milvus.param.index.CreateIndexParam;
import io.milvus.param.partition.CreatePartitionParam;
import io.milvus.param.partition.DropPartitionParam;
import io.milvus.param.partition.HasPartitionParam;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URL;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;

public class MilvusExample {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MilvusExample.class);
    private static final String COLLECTION_NAME = "java_rag_example";
    private static final String EMBEDDING_FIELD_NAME = "embedding";
    private static final String TEXT_FIELD_NAME = "text";
    private static final int DIMENSION = 384; // 嵌入向量维度
    private static MilvusServiceClient milvusClient;

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 1. 初始化 Milvus 客户端
        Dotenv dotenv = Dotenv.load();
        String milvusHost = dotenv.get("MILVUS_HOST");
        String milvusPort = dotenv.get("MILVUS_PORT");

        ConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder()
                .withHost(milvusHost)
                .withPort(Integer.parseInt(milvusPort))
                .build();

        milvusClient = new MilvusServiceClient(connectParam);

        // 2. 创建 Collection
        createCollection();

        // 3. 准备数据 (示例数据)
        List<String> documents = Arrays.asList(
                "Java 是一种广泛使用的编程语言。",
                "Spring Framework 是一个流行的 Java 框架。",
                "Java 中的多线程编程可以提高程序的性能。",
                "JVM (Java Virtual Machine) 是 Java 程序的运行环境。",
                "垃圾回收是 JVM 的一个重要功能。"
        );

        // 4. 生成嵌入向量 (这里只是一个占位符，需要替换成真实的嵌入模型)
        List<List<Float>> embeddings = generateEmbeddings(documents);

        // 5. 插入数据
        insertData(documents, embeddings);

        // 6. 创建索引
        createIndex();

        // 7. 加载 Collection
        loadCollection();

        // 8. 执行查询
        String query = "什么是 Java 框架？";
        List<String> retrievedDocuments = search(query);
        System.out.println("Retrieved Documents: " + retrievedDocuments);

        // 9. 清理资源
        releaseCollection();
        dropCollection();

        // 关闭客户端
        milvusClient.close();
    }

    private static void createCollection() {
        // Define the schema for the collection.
        FieldType textId = FieldType.newBuilder()
                .withName("id")
                .withDataType(DataType.INT64)
                .withPrimaryKey(true)
                .withAutoID(true)
                .build();

        FieldType vector = FieldType.newBuilder()
                .withName(EMBEDDING_FIELD_NAME)
                .withDataType(DataType.FLOAT_VECTOR)
                .withDimension(DIMENSION)
                .build();

        FieldType text = FieldType.newBuilder()
                .withName(TEXT_FIELD_NAME)
                .withDataType(DataType.VARCHAR)
                .withMaxLength(65535)
                .build();

        CreateCollectionParam createCollectionReq = CreateCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withDescription("Java RAG Example Collection")
                .withFields(Arrays.asList(textId, vector, text))
                .build();

        milvusClient.createCollection(createCollectionReq);
        System.out.println("Collection created successfully.");
    }

    private static List<List<Float>> generateEmbeddings(List<String> documents) {
        // 替换成真实的嵌入模型，例如 Sentence Transformers
        // 这里为了演示，生成随机向量
        Random random = new Random();
        List<List<Float>> embeddings = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
            List<Float> embedding = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < DIMENSION; j++) {
                embedding.add(random.nextFloat());
            }
            embeddings.add(embedding);
        }
        return embeddings;
    }

    private static void insertData(List<String> documents, List<List<Float>> embeddings) {
        List<List<?>> rowData = new ArrayList<>();
        rowData.add(embeddings);
        rowData.add(documents);

        List<String> fieldNames = Arrays.asList(EMBEDDING_FIELD_NAME, TEXT_FIELD_NAME);

        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withFieldNames(fieldNames)
                .withRows(rowData)
                .build();

        MutationResult insertResult = milvusClient.insert(insertParam);

        if (insertResult.getInsertCount() > 0) {
            System.out.println("Data inserted successfully.");
        } else {
            System.err.println("Failed to insert data: " + insertResult.getErrMsg());
        }
    }

    private static void createIndex() {
        CreateIndexParam createIndexReq = CreateIndexParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withFieldName(EMBEDDING_FIELD_NAME)
                .withIndexType(IndexType.IVF_FLAT)
                .withMetricType(MetricType.L2)
                .withExtraParam("{"nlist":128}")
                .withSyncMode(Boolean.FALSE)
                .build();

        milvusClient.createIndex(createIndexReq);
        System.out.println("Index created successfully.");
    }

    private static void loadCollection() {
        LoadCollectionParam loadCollectionReq = LoadCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .build();

        milvusClient.loadCollection(loadCollectionReq);
        System.out.println("Collection loaded successfully.");
    }

    private static List<String> search(String query) {
        // 1. Generate embedding for the query
        List<Float> queryEmbedding = generateEmbeddings(Collections.singletonList(query)).get(0);

        // 2. Define search parameters
        int topK = 5; // Number of results to return
        SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withVectors(Collections.singletonList(queryEmbedding))
                .withTopK(topK)
                .withParams("{"nprobe":10}")
                .build();

        List<String> outputFields = Collections.singletonList(TEXT_FIELD_NAME);

        // 3. Execute the search
        SearchResults searchResults = milvusClient.search(searchParam, outputFields);

        // 4. Process the results
        List<String> retrievedDocuments = new ArrayList<>();
        List<List<ByteBuffer>> results = searchResults.getResults().getFieldDataArrays();
        for (List<ByteBuffer> fieldData : results) {
            for (ByteBuffer buffer : fieldData) {
                byte[] bytes = new byte[buffer.remaining()];
                buffer.get(bytes);
                String text = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
                retrievedDocuments.add(text);
            }
        }

        return retrievedDocuments;
    }

    private static void releaseCollection() {
        ReleaseCollectionParam releaseCollectionReq = ReleaseCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .build();

        milvusClient.releaseCollection(releaseCollectionReq);
        System.out.println("Collection released successfully.");
    }

    private static void dropCollection() {
        DropCollectionParam dropCollectionReq = DropCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .build();

        milvusClient.dropCollection(dropCollectionReq);
        System.out.println("Collection dropped successfully.");
    }
}

注意： 这段代码使用了 Milvus 作为向量数据库，你需要安装 Milvus 并配置好连接信息。同时，generateEmbeddings 方法只是一个占位符，你需要替换成真实的嵌入模型，例如使用 Sentence Transformers 的 Java 绑定。

2. 实现回溯召回链的框架:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class BacktrackingRetrievalChain {

    private final VectorDatabase vectorDatabase;
    private final QueryRewriter queryRewriter;
    private final int maxIterations;

    public BacktrackingRetrievalChain(VectorDatabase vectorDatabase, QueryRewriter queryRewriter, int maxIterations) {
        this.vectorDatabase = vectorDatabase;
        this.queryRewriter = queryRewriter;
        this.maxIterations = maxIterations;
    }

    public List<String> retrieve(String initialQuery) {
        String currentQuery = initialQuery;
        List<String> retrievedDocuments = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < maxIterations; i++) {
            // 1. 检索
            List<String> currentResults = vectorDatabase.search(currentQuery);

            // 2. 评估 (这里简化为简单判断是否为空)
            if (currentResults != null && !currentResults.isEmpty()) {
                retrievedDocuments.addAll(currentResults);
                break; // 找到结果，停止迭代
            }

            // 3. 重写查询
            currentQuery = queryRewriter.rewriteQuery(currentQuery, currentResults);

            // 4. 打印迭代信息
            System.out.println("Iteration " + (i + 1) + ": Rewritten query: " + currentQuery);
        }

        return retrievedDocuments;
    }

    // 接口：向量数据库
    public interface VectorDatabase {
        List<String> search(String query);
    }

    // 接口：查询重写器
    public interface QueryRewriter {
        String rewriteQuery(String currentQuery, List<String> retrievedDocuments);
    }

    // 示例实现：向量数据库 (使用上面的 MilvusExample 作为示例)
    public static class MilvusVectorDatabase implements VectorDatabase {
        @Override
        public List<String> search(String query) {
            return MilvusExample.search(query); // 调用 MilvusExample 的 search 方法
        }
    }

    // 示例实现：查询重写器 (基于关键词提取)
    public static class KeywordBasedQueryRewriter implements QueryRewriter {
        @Override
        public String rewriteQuery(String currentQuery, List<String> retrievedDocuments) {
            // 1. 提取关键词 (这里只是一个简单的示例，实际应用中可以使用更复杂的算法)
            List<String> keywords = extractKeywords(currentQuery);

            // 2. 添加关键词到查询中
            StringBuilder newQuery = new StringBuilder(currentQuery);
            for (String keyword : keywords) {
                if (!currentQuery.contains(keyword)) {
                    newQuery.append(" ").append(keyword);
                }
            }

            return newQuery.toString();
        }

        private List<String> extractKeywords(String query) {
            // 简单的关键词提取示例：提取长度大于 3 的单词
            List<String> keywords = new ArrayList<>();
            String[] words = query.split("\s+");
            for (String word : words) {
                if (word.length() > 3) {
                    keywords.add(word);
                }
            }
            return keywords;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化组件
        MilvusVectorDatabase milvusVectorDatabase = new MilvusVectorDatabase();
        KeywordBasedQueryRewriter keywordBasedQueryRewriter = new KeywordBasedQueryRewriter();
        BacktrackingRetrievalChain retrievalChain = new BacktrackingRetrievalChain(milvusVectorDatabase, keywordBasedQueryRewriter, 3);

        // 执行查询
        String initialQuery = "Java 编程";
        List<String> retrievedDocuments = retrievalChain.retrieve(initialQuery);

        // 打印结果
        System.out.println("Final Retrieved Documents: " + retrievedDocuments);
    }
}

3. 详细解释:

• BacktrackingRetrievalChain 类: 实现了回溯召回链的核心逻辑。它接收一个 VectorDatabase 接口和一个 QueryRewriter 接口作为参数，分别用于执行检索和重写查询。
• VectorDatabase 接口: 定义了向量数据库的抽象接口，包含一个 search 方法，用于执行检索。
• QueryRewriter 接口: 定义了查询重写器的抽象接口，包含一个 rewriteQuery 方法，用于根据当前查询和检索结果重写查询。
• MilvusVectorDatabase 类: VectorDatabase 接口的示例实现，使用了上面 MilvusExample 中的 search 方法来执行检索。
• KeywordBasedQueryRewriter 类: QueryRewriter 接口的示例实现，基于关键词提取来重写查询。它提取查询中的关键词，并将它们添加到查询中，以扩大检索范围。
• retrieve 方法: 回溯召回链的核心方法。它接收一个初始查询，然后循环执行检索和重写查询，直到找到结果或达到最大迭代次数。

4. 运行示例:

运行 BacktrackingRetrievalChain 类的 main 方法，你可以看到回溯召回链的执行过程。程序首先使用初始查询 "Java 编程" 进行检索，如果没有找到结果，则会提取关键词 "Java" 和 "编程"，并将它们添加到查询中，形成新的查询 "Java 编程 Java 编程"，然后再次进行检索。这个过程会重复执行，直到找到结果或达到最大迭代次数。

注意： 上述示例代码只是一个简单的演示，实际应用中需要根据具体场景进行调整和优化。例如，可以使用更复杂的查询重写算法，或者使用更精确的评估指标来判断检索结果的质量。

提升回溯召回链效果的策略

除了上述基本实现之外，我们还可以采用一些策略来进一步提升回溯召回链的效果：

• 更智能的查询重写: 使用 LLM 来进行查询重写，例如使用 LLM 来生成更自然、更全面的查询，或者使用 LLM 来进行 query expansion。
• 多路召回: 使用多种不同的召回策略，例如基于关键词的召回、基于语义的召回、基于实体的召回等。
• 排序与过滤: 对检索到的文档片段进行排序和过滤，例如根据相关性得分、权威性得分等指标进行排序，并过滤掉噪声信息。
• 使用上下文信息: 在重写查询时，考虑用户之前的查询历史和上下文信息，以更好地理解用户的意图。

下面是一些具体的策略示例：

策略	描述	示例
LLM 查询重写	使用 LLM 来生成更自然、更全面的查询。	初始查询: "Java 性能优化"，LLM 重写后的查询: "如何提高 Java 程序的运行速度？有哪些常用的 Java 性能优化技巧？"
多路召回	使用多种不同的召回策略。	同时使用基于关键词的召回和基于语义的召回。基于关键词的召回可以快速找到包含关键词的文档片段，而基于语义的召回可以找到语义相关的文档片段。
排序与过滤	对检索到的文档片段进行排序和过滤。	根据相关性得分对检索到的文档片段进行排序，并过滤掉相关性得分低于某个阈值的文档片段。
上下文信息	在重写查询时，考虑用户之前的查询历史和上下文信息。	用户第一次查询: "什么是 Spring Framework？"，第二次查询: "Spring Boot 和 Spring Framework 的区别"，在第二次查询时，可以结合第一次查询的结果，将查询重写为: "Spring Boot 和 Spring Framework 的区别，基于 Spring Framework 的理解。"

代码示例：使用 LLM 进行查询重写 (需要集成 LLM API)

import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;
import com.theokanning.openai.service.OpenAiService;

public class LLMQueryRewriter implements BacktrackingRetrievalChain.QueryRewriter {

    private final OpenAiService openAiService;
    private final String promptTemplate;

    public LLMQueryRewriter(String apiKey, String promptTemplate) {
        this.openAiService = new OpenAiService(apiKey);
        this.promptTemplate = promptTemplate;
    }

    @Override
    public String rewriteQuery(String currentQuery, List<String> retrievedDocuments) {
        // 构建 Prompt
        String prompt = String.format(promptTemplate, currentQuery, retrievedDocuments);

        // 调用 LLM API
        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()
                .prompt(prompt)
                .model("text-davinci-003") // 选择合适的 LLM 模型
                .maxTokens(200)
                .temperature(0.7)
                .build();

        String rewrittenQuery = openAiService.createCompletion(completionRequest).getChoices().get(0).getText();

        return rewrittenQuery.trim();
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例用法
        String apiKey = "YOUR_OPENAI_API_KEY"; // 替换成你的 OpenAI API Key
        String promptTemplate = "请根据以下用户查询和已检索到的文档，生成一个更准确、更全面的查询，以便更好地找到用户需要的信息。n" +
                "用户查询: %sn" +
                "已检索到的文档: %sn" +
                "重写后的查询:";

        LLMQueryRewriter llmQueryRewriter = new LLMQueryRewriter(apiKey, promptTemplate);

        String currentQuery = "Java 性能优化";
        List<String> retrievedDocuments = List.of("Java 性能优化的一些基本原则", "JVM 调优技巧");

        String rewrittenQuery = llmQueryRewriter.rewriteQuery(currentQuery, retrievedDocuments);

        System.out.println("Original Query: " + currentQuery);
        System.out.println("Rewritten Query: " + rewrittenQuery);
    }
}

注意： 上述代码需要集成 OpenAI API，你需要注册 OpenAI 账号并获取 API Key。同时，你需要根据具体场景调整 Prompt Template，以获得最佳的查询重写效果。

回溯召回链的优势与局限性

优势：

• 提高召回准确率: 通过多次迭代和反馈，可以逐步优化召回结果，减少噪声信息，召回更相关的文档片段。
• 增强推理稳定性: 通过提供更准确、更全面的上下文信息，可以增强 LLM 的推理稳定性，减少生成错误答案的可能性。
• 适应复杂查询: 可以处理更复杂的查询，例如需要多次推理才能得到答案的查询。

局限性：

• 增加计算成本: 多次迭代会增加计算成本，可能导致响应时间延长。
• 需要精心设计: 需要精心设计查询重写策略和评估指标，才能获得最佳效果。
• 可能陷入循环: 如果查询重写策略不当，可能导致回溯召回链陷入循环，无法找到有效的结果。

选择合适的回溯召回链策略

选择合适的回溯召回链策略需要考虑以下因素：

• 知识库的特点: 知识库的大小、结构、内容质量等都会影响回溯召回链的效果。
• 用户查询的特点: 用户查询的复杂程度、模糊程度、领域范围等都会影响回溯召回链的设计。
• 计算资源的限制: 计算资源的限制会影响回溯召回链的迭代次数和查询重写策略的选择。

一般来说，对于简单的知识库和简单的用户查询，可以使用简单的回溯召回链策略，例如基于关键词提取的查询重写。对于复杂的知识库和复杂的用户查询，可以使用更复杂的策略，例如基于 LLM 的查询重写和多路召回。

总结：迭代优化，提升 RAG 系统性能

回溯召回链是提升 Java RAG 系统推理稳定性和回答质量的一种有效策略。通过多次迭代和反馈，可以逐步优化召回结果，增强 LLM 的推理能力。实际应用中，需要根据具体场景选择合适的回溯召回链策略，并不断进行优化和调整。通过持续的迭代优化，我们可以构建出更加智能、更加可靠的 RAG 系统，为用户提供更好的服务。