对比不同训练策略在 RAG 系统召回质量上的影响并构建评估平台 - 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

好的，下面开始本次讲座：

讲座主题：RAG 系统召回质量的训练策略对比与评估平台构建

大家好，今天我们来深入探讨 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统中召回质量的训练策略，并介绍如何构建一个评估平台来衡量这些策略的效果。RAG 系统的核心在于能够从外部知识库中检索相关信息，并将其融入到生成模型的输出中，从而提高生成内容的质量、准确性和可信度。而召回阶段的质量，直接决定了后续生成阶段的基础，因此至关重要。

一、RAG 系统召回阶段的核心概念

在深入训练策略之前，我们首先需要明确 RAG 系统召回阶段的关键概念：

Query (查询)： 用户提出的问题或需求，需要 RAG 系统进行响应。
Knowledge Base (知识库)： 包含大量文本信息的数据库，RAG 系统从中检索相关信息。知识库的质量（信息密度、准确性、组织方式）对召回效果有直接影响。
Retrieval Model (检索模型)： 用于将 Query 与 Knowledge Base 中的文档进行匹配，并返回最相关的文档。检索模型的选择和训练是提升召回质量的关键。
Relevant Documents (相关文档)： 知识库中与 Query 相关的文档，是 RAG 系统期望召回的结果。
Irrelevant Documents (无关文档)： 知识库中与 Query 无关的文档，RAG 系统应该避免召回。
Recall Rate (召回率)： 在所有相关的文档中，被检索模型成功召回的文档所占的比例。它是评估召回质量的重要指标。
Precision Rate (精确率)： 在所有被检索模型召回的文档中，真正相关的文档所占的比例。
NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)： 一种常用的排序评价指标，用于衡量检索结果的排序质量。

二、影响召回质量的关键因素

召回质量受多种因素影响，主要包括：

知识库的构建： 知识库的内容质量、组织方式、更新频率等都会影响召回效果。如果知识库中包含大量噪声数据、过时信息或信息组织混乱，则很难获得高质量的召回结果。
检索模型的选择： 不同的检索模型适用于不同的场景。例如，基于关键词的检索模型适合处理结构化数据，而基于语义的检索模型更适合处理非结构化文本。
检索模型的训练： 检索模型的训练数据、训练方法、超参数设置等都会影响其性能。
Query 的质量： Query 的表达方式、清晰程度、完整性等都会影响召回效果。如果 Query 过于模糊或包含歧义，则很难获得准确的召回结果。
索引策略： 如何对知识库中的文档进行索引，以便快速检索，也会影响召回效率和质量。

三、不同的训练策略对比

接下来，我们重点讨论几种常见的检索模型训练策略，并对比它们在召回质量上的影响。

基于关键词的检索模型训练

方法： 利用关键词匹配算法（例如，TF-IDF、BM25）训练检索模型。
训练数据： 需要标注 Query 与相关文档之间的关键词关系。
优点： 实现简单，计算效率高。
缺点： 无法理解 Query 和文档的语义信息，容易受到关键词歧义和同义词的影响。
适用场景： 结构化数据检索、对检索效率要求高的场景。
代码示例 (使用 scikit-learn 的 TF-IDF):

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设 documents 是知识库文档列表，query 是用户查询
documents = [
    "This is the first document.",
    "This document is the second document.",
    "And this is the third one.",
    "Is this the first document?",
]
query = "first document"

# 构建 TF-IDF 向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 将文档和查询转换为 TF-IDF 向量
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents + [query])

# 计算查询向量与文档向量之间的余弦相似度
cosine_similarities = cosine_similarity(tfidf_matrix[-1], tfidf_matrix[:-1]).flatten()

# 获取最相关的文档索引
related_docs_indices = cosine_similarities.argsort()[-2:][::-1]  # Top 2

# 输出结果
print("Query:", query)
print("Related documents:")
for i in related_docs_indices:
    print(f"- {documents[i]}")

基于语义的检索模型训练

方法： 利用深度学习模型（例如，BERT、Sentence-BERT、双塔模型）训练检索模型，学习 Query 和文档的语义表示。
训练数据： 需要标注 Query 与相关文档之间的语义关系（例如，相关、不相关）。
优点： 能够理解 Query 和文档的语义信息，提高召回的准确率。
缺点： 实现复杂，计算成本高。
适用场景： 非结构化文本检索、对召回准确率要求高的场景。
代码示例 (使用 Sentence-Transformers):

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设 documents 是知识库文档列表，query 是用户查询
documents = [
    "This is the first document.",
    "This document is the second document.",
    "And this is the third one.",
    "Is this the first document?",
    "A cat sat on the mat." # 添加一个无关的文档
]
query = "first document"

# 加载 Sentence-BERT 模型
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')  # 选择一个预训练模型

# 将文档和查询转换为 embedding 向量
document_embeddings = model.encode(documents)
query_embedding = model.encode(query)

# 计算查询向量与文档向量之间的余弦相似度
cosine_similarities = cosine_similarity(query_embedding.reshape(1, -1), document_embeddings).flatten()

# 获取最相关的文档索引
related_docs_indices = cosine_similarities.argsort()[-2:][::-1]  # Top 2

# 输出结果
print("Query:", query)
print("Related documents:")
for i in related_docs_indices:
    print(f"- {documents[i]} (Similarity: {cosine_similarities[i]:.4f})")

基于混合的检索模型训练

方法： 结合关键词检索和语义检索的优点，构建混合检索模型。例如，先使用关键词检索过滤掉大量无关文档，然后使用语义检索对剩余文档进行排序。
训练数据： 需要同时标注 Query 与相关文档之间的关键词关系和语义关系。
优点： 兼顾检索效率和准确率。
缺点： 实现复杂，需要仔细权衡关键词检索和语义检索的权重。
适用场景： 大规模知识库检索、对检索效率和准确率都有要求的场景。
代码示例 (混合方法 – 先 TF-IDF 过滤，再 Sentence-Transformers 排序):

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 假设 documents 是知识库文档列表，query 是用户查询
documents = [
    "This is the first document.",
    "This document is the second document.",
    "And this is the third one.",
    "Is this the first document?",
    "A cat sat on the mat."
]
query = "first document"

# --- 关键词检索 (TF-IDF) ---
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents + [query])
cosine_similarities_tfidf = cosine_similarity(tfidf_matrix[-1], tfidf_matrix[:-1]).flatten()

# 过滤：只保留 TF-IDF 相似度大于阈值的文档
tfidf_threshold = 0.1  # 可以根据实际情况调整阈值
filtered_indices = [i for i, sim in enumerate(cosine_similarities_tfidf) if sim > tfidf_threshold]
filtered_documents = [documents[i] for i in filtered_indices]

# --- 语义检索 (Sentence-Transformers) ---
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')
query_embedding = model.encode(query)
document_embeddings = model.encode(filtered_documents)

# 计算语义相似度
cosine_similarities_semantic = cosine_similarity(query_embedding.reshape(1, -1), document_embeddings).flatten()

# 对过滤后的文档进行排序
related_docs_indices = cosine_similarities_semantic.argsort()[::-1]

# 输出结果
print("Query:", query)
print("Related documents (after hybrid retrieval):")
for i in related_docs_indices:
    original_index = filtered_indices[i] # 找到文档在原始列表中的索引
    print(f"- {documents[original_index]} (TF-IDF: {cosine_similarities_tfidf[original_index]:.4f}, Semantic: {cosine_similarities_semantic[i]:.4f})")

负采样策略 (Negative Sampling)

目的： 在训练语义检索模型时，平衡正样本（Query 与相关文档）和负样本（Query 与无关文档）的数量，防止模型过度拟合正样本。
方法： 从知识库中随机选择与 Query 无关的文档作为负样本。更高级的负采样方法会选择“hard negatives”，即那些与 Query 在语义上比较接近，但实际上不相关的文档。
影响： 提高模型区分相关文档和无关文档的能力，从而提高召回的准确率。
代码示例 (在 Sentence-Transformers 训练中使用负采样):

from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample, losses
from torch.utils.data import DataLoader

# 假设 train_data 是一个列表，每个元素是一个元组 (query, positive_document, negative_document)
train_data = [
    ("first document", "This is the first document.", "A cat sat on the mat."),
    ("second document", "This document is the second document.", "Apples are fruits."),
    # 更多训练数据...
]

# 构建 InputExample 对象
train_examples = [InputExample(texts=[query, positive, negative]) for query, positive, negative in train_data]

# 加载 Sentence-BERT 模型
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')

# 构建 DataLoader
train_dataloader = DataLoader(train_examples, shuffle=True, batch_size=16)

# 定义损失函数 (TripletLoss 是一种常用的用于学习排序的损失函数)
train_loss = losses.TripletLoss(model=model)

# 训练模型
model.fit(
    train_objectives=[(train_dataloader, train_loss)],
    epochs=1,  # 调整 epochs
    warmup_steps=100, # 调整 warmup_steps
    output_path='trained_model' # 保存训练好的模型
)

print("Model trained and saved to trained_model")

困难样本挖掘 (Hard Negative Mining)

目的: 更有效地利用负样本，提升模型的区分能力。
方法: 在训练过程中，动态地选择那些模型容易混淆的负样本（即“困难负样本”）进行训练。这些样本通常与查询在语义上比较接近，因此模型需要更努力才能区分它们。
影响: 显著提升模型的召回准确率，尤其是在面对语义相似的干扰项时。
代码示例 (模拟 Hard Negative Mining，实际应用中需要在训练循环中实现):

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import torch

# 假设有一个预训练好的模型
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')

def find_hard_negatives(query, positive_document, candidate_negatives, model, top_k=1):
    """
    找到与 query 最相似的 top_k 个负样本
    """
    query_embedding = model.encode(query)
    negative_embeddings = model.encode(candidate_negatives)
    similarities = cosine_similarity(query_embedding.reshape(1, -1), negative_embeddings).flatten()
    hard_negative_indices = similarities.argsort()[-top_k:][::-1]
    return [candidate_negatives[i] for i in hard_negative_indices]

# 示例数据
query = "information retrieval systems"
positive_document = "This document discusses different information retrieval systems and their evaluation."
candidate_negatives = [
    "This document is about natural language processing techniques.",
    "This document describes machine learning algorithms for image recognition.",
    "This document explores the concepts of data mining.",
    "This document covers the basics of computer networking." #一个可能被误判为相关的文档
]

# 找到 hard negatives
hard_negatives = find_hard_negatives(query, positive_document, candidate_negatives, model, top_k=2)
print("Hard Negatives:", hard_negatives)

# 注意：这只是一个示例，实际应用中需要将 hard negative mining 集成到训练循环中。
# 训练时，每次迭代都动态地选择 hard negatives，并用它们来更新模型参数。

四、构建评估平台

为了客观地评估不同训练策略对召回质量的影响，我们需要构建一个评估平台。该平台应具备以下功能：

数据准备： 收集和标注用于评估的数据集。数据集应包含 Query、相关文档和不相关文档。
模型部署： 将训练好的检索模型部署到平台上，以便进行在线评估。
评估指标： 实现常用的召回质量评估指标，例如，Recall Rate、Precision Rate、NDCG。
可视化： 将评估结果以图表的形式进行可视化，方便用户分析和比较不同训练策略的效果。
自动化： 能够自动化地运行评估流程，并生成评估报告。

评估平台架构示例:

组件	功能	技术选型
数据集	存储标注好的 Query、相关文档、不相关文档。	CSV, JSON, 数据库 (MySQL, PostgreSQL)
模型服务	部署训练好的检索模型，提供在线检索服务。	FastAPI, Flask, gRPC + Sentence-Transformers, PyTorch, TensorFlow
评估模块	计算 Recall Rate、Precision Rate、NDCG 等评估指标。	Python + scikit-learn, numpy
可视化模块	将评估结果以图表的形式进行可视化。	Python + matplotlib, seaborn, Plotly, Streamlit
自动化流程	自动化地运行评估流程，并生成评估报告。	Python + Airflow, Celery
Web 界面 (可选)	提供用户友好的 Web 界面，方便用户上传数据集、选择模型、运行评估、查看结果。	Python + Flask, Django, Streamlit, Gradio + HTML, CSS, JavaScript

代码示例 (使用 Python 和 scikit-learn 计算 Recall Rate 和 Precision Rate):

from sklearn.metrics import recall_score, precision_score

# 假设：
# - relevant_doc_ids 是一个列表，包含所有相关文档的 ID
# - retrieved_doc_ids 是一个列表，包含检索模型召回的文档的 ID

def evaluate_retrieval(relevant_doc_ids, retrieved_doc_ids):
    """
    评估检索模型的召回率和精确率
    """
    # 构建 ground truth 标签 (1 表示相关，0 表示不相关)
    y_true = [1 if doc_id in relevant_doc_ids else 0 for doc_id in retrieved_doc_ids + list(set(relevant_doc_ids) - set(retrieved_doc_ids))]
    y_pred = [1 if doc_id in retrieved_doc_ids else 0 for doc_id in retrieved_doc_ids + list(set(relevant_doc_ids) - set(retrieved_doc_ids))]

    recall = recall_score(y_true, y_pred)
    precision = precision_score(y_true, y_pred)

    return recall, precision

# 示例数据
relevant_doc_ids = [1, 2, 3, 4, 5]
retrieved_doc_ids = [2, 4, 6, 8]

# 评估
recall, precision = evaluate_retrieval(relevant_doc_ids, retrieved_doc_ids)

print(f"Recall Rate: {recall:.4f}")
print(f"Precision Rate: {precision:.4f}")

五、总结本次讲座的主要内容

我们讨论了 RAG 系统召回阶段的核心概念和影响因素，详细对比了基于关键词、基于语义和混合的检索模型训练策略，以及负采样和困难样本挖掘策略。我们还介绍了如何构建一个评估平台来衡量这些策略的效果。通过本次讲座，希望大家能够对 RAG 系统的召回质量有更深入的理解，并能够根据实际需求选择合适的训练策略，构建高性能的 RAG 系统。

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