大规模 RAG 项目中文档分片策略不合理导致模型幻觉的工程化修正方法

大家好！今天我们来探讨一个在大规模检索增强生成（RAG）项目中经常遇到的问题：文档分片策略不合理导致的模型幻觉，并着重讨论如何通过工程化的手段来修正这个问题。

RAG 的核心在于从外部知识库检索相关信息，并将其融入到生成模型的输入中，从而提高生成内容的准确性和可靠性。然而，如果文档分片策略不合理，会导致检索到的信息不完整、不准确，甚至与用户查询无关，进而诱发模型幻觉，生成不真实或不符合逻辑的内容。

一、理解幻觉的成因：不合理分片带来的问题

模型幻觉的根源多种多样，但在 RAG 项目中，文档分片是关键一环。不合理的分片策略可能导致以下问题：

上下文信息丢失： 将包含关键信息的句子或段落分割开，导致模型无法获得完整的上下文，从而错误理解信息的含义。例如，将一个描述因果关系的句子拆分到两个不同的分片中，模型可能无法正确推断因果关系。
语义完整性破坏： 将语义相关的文本分割到不同的分片中，导致模型无法理解文本的整体意义。例如，将一个包含重要定义的段落分割开，模型可能无法正确理解定义的含义。
检索质量下降： 不合理的分片可能导致检索到的分片与用户查询的相关性降低。例如，如果一个分片只包含一个孤立的关键词，而没有相关的上下文，那么即使该分片与用户查询匹配，也可能不是用户真正需要的信息。
噪声引入： 分片过小，可能导致包含大量无关信息，引入噪声，降低检索的准确性，增加模型生成错误信息的概率。

二、常见的分片策略及其优缺点

在深入讨论修正方法之前，我们先来回顾一下常见的文档分片策略，并分析它们的优缺点。

分片策略	优点	缺点	适用场景
固定长度分片	实现简单，易于管理。	可能破坏语义完整性，导致上下文信息丢失。	文本结构简单，对语义完整性要求不高的情况。
基于字符的分片	易于实现，可以控制分片大小。	容易破坏语义完整性，无法保证分片的质量。	对语义完整性要求不高，对分片大小有严格限制的情况。
基于句子的分片	相对保留语义完整性，分片质量较高。	句子长度差异大，可能导致分片大小不一致。	对语义完整性有一定要求，文本结构相对规范的情况。
基于段落的分片	能够较好地保留语义完整性，分片质量较高。	段落长度差异大，可能导致分片大小不一致。	对语义完整性要求较高，文本结构规范的情况。
基于语义的分片	能够最大限度地保留语义完整性，分片质量最高。	实现复杂，需要进行语义分析，计算成本高。	对语义完整性要求极高，对分片质量要求极高的场景，例如法律、金融等领域。
递归分割（Recursive Splitting）	能够处理复杂的文档结构，可以根据内容动态调整分片大小。	实现复杂，需要进行复杂的逻辑判断，计算成本较高。	适用于复杂的文档结构，需要根据内容动态调整分片大小的情况。

三、工程化修正方法：多管齐下，减少幻觉

针对不合理分片导致的幻觉问题，我们可以从以下几个方面入手进行工程化的修正：

优化分片策略：
- 根据文档类型选择合适的策略： 针对不同类型的文档，选择最适合的分片策略。例如，对于结构化的文档（如 Markdown、HTML），可以优先考虑基于段落或标题的分片；对于非结构化的文档，可以考虑基于句子或语义的分片。
- 动态调整分片大小： 不要一概而论地使用固定长度的分片。可以根据文档的内容动态调整分片大小，确保每个分片包含完整的语义信息。例如，可以使用滑动窗口的方法，在保证分片长度不超过上限的前提下，尽可能包含更多的上下文信息。
- 利用语义分割工具： 借助自然语言处理（NLP）工具，如句子分割器、依存句法分析器等，对文档进行语义分析，从而更准确地进行分片。例如，可以使用 spaCy 或 NLTK 等库进行句子分割。
```
import spacy

nlp = spacy.load("zh_core_web_sm") # 加载中文模型

def split_by_sentences(text):
    doc = nlp(text)
    sentences = [sent.text for sent in doc.sents]
    return sentences

text = "这是一个测试句子。这是另一个测试句子。"
sentences = split_by_sentences(text)
print(sentences)
```

增强检索效果：

引入元数据： 在分片中添加元数据，如标题、关键词、文档来源等，可以帮助模型更好地理解分片的含义，提高检索的准确性。
使用更强大的嵌入模型： 选择更强大的嵌入模型，如 Sentence-BERT 或 OpenAI 的 embeddings，可以更好地捕捉文本的语义信息，提高检索的召回率。
优化检索算法： 使用更先进的检索算法，如向量相似度检索或混合检索（结合关键词检索和向量检索），可以提高检索的准确性和效率。

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2') # 使用多语言模型

def get_embedding(text):
    embedding = model.encode(text)
    return embedding

text1 = "这是一个测试句子。"
text2 = "这是另一个测试句子。"

embedding1 = get_embedding(text1)
embedding2 = get_embedding(text2)

# 计算余弦相似度
def cosine_similarity(a, b):
    return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

similarity = cosine_similarity(embedding1, embedding2)
print(f"余弦相似度: {similarity}")

优化生成模型：

微调生成模型： 使用特定领域的语料库对生成模型进行微调，可以提高模型生成内容的准确性和流畅性。
引入提示工程： 通过精心设计的提示（Prompt），引导模型生成更准确、更可靠的内容。例如，可以在提示中明确要求模型引用检索到的信息，并避免生成未经证实的信息。
控制生成过程： 使用解码策略，如温度采样或 Top-K 采样，可以控制生成内容的多样性和可靠性。

from transformers import pipeline

# 使用预训练模型
generator = pipeline('text-generation', model='uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall')

def generate_text(prompt, max_length=50, temperature=0.7):
    generated_text = generator(prompt, max_length=max_length, num_return_sequences=1, temperature=temperature)[0]['generated_text']
    return generated_text

prompt = "根据以下信息，总结一下：这是一个测试句子。这是另一个测试句子。"
generated_text = generate_text(prompt)
print(generated_text)

后处理和验证：
- 事实核查： 使用事实核查工具，对生成的内容进行验证，确保其与检索到的信息一致。
- 一致性检查： 检查生成的内容是否与已有的知识库一致，避免生成矛盾或冲突的信息。
- 人工审核： 对于关键领域的应用，可以引入人工审核，对生成的内容进行最终的把关。

四、代码示例：基于语义的分片策略

下面是一个基于语义的分片策略的示例代码，使用了 sentence-transformers 库来计算文本的语义嵌入，并根据语义相似度将文本分片。

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

class SemanticSplitter:
    def __init__(self, model_name='paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2', chunk_size=256, overlap=32, threshold=0.7):
        """
        基于语义的分片器

        Args:
            model_name (str): SentenceTransformer 模型名称.
            chunk_size (int): 每个分片的最大长度 (字符数).
            overlap (int): 分片之间的重叠长度 (字符数).
            threshold (float): 语义相似度阈值.
        """
        self.model = SentenceTransformer(model_name)
        self.chunk_size = chunk_size
        self.overlap = overlap
        self.threshold = threshold

    def split_text(self, text):
        """
        将文本分割成语义相关的分片

        Args:
            text (str): 要分割的文本.

        Returns:
            list: 分片列表.
        """
        sentences = self._split_into_sentences(text)
        chunks = []
        current_chunk = ""
        current_embedding = None

        for sentence in sentences:
            if len(current_chunk) + len(sentence) <= self.chunk_size:
                if current_chunk == "":
                    current_chunk = sentence
                    current_embedding = self.model.encode(sentence)
                else:
                    sentence_embedding = self.model.encode(sentence)
                    similarity = self._cosine_similarity(current_embedding, sentence_embedding)
                    if similarity >= self.threshold:
                        current_chunk += " " + sentence
                        current_embedding = self.model.encode(current_chunk) # Update embedding
                    else:
                        chunks.append(current_chunk)
                        current_chunk = sentence
                        current_embedding = self.model.encode(sentence)
            else:
                # Current chunk is full, create a new chunk with overlap
                chunks.append(current_chunk)
                current_chunk = sentence
                current_embedding = self.model.encode(sentence)

        if current_chunk:
            chunks.append(current_chunk)

        return chunks

    def _split_into_sentences(self, text):
        """
        将文本分割成句子.  简单实现，可以替换为更复杂的句子分割器
        """
        return text.split("。") # 简单用句号分割，需要根据实际情况优化

    def _cosine_similarity(self, a, b):
        """
        计算两个向量的余弦相似度.
        """
        return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

# 示例用法
text = "这是一个关于自然语言处理的文档。自然语言处理是人工智能的一个重要分支。它涉及计算机对人类语言的理解和生成。深度学习在自然语言处理领域取得了显著的进展。例如，Transformer 模型在机器翻译和文本生成方面表现出色。不相关的句子。另一个不相关的句子。"
splitter = SemanticSplitter()
chunks = splitter.split_text(text)

for i, chunk in enumerate(chunks):
    print(f"Chunk {i+1}: {chunk}")

五、案例分析：实际项目中的应用

假设我们正在开发一个法律问答系统，用户可以提问法律相关的问题，系统会从法律法规和案例库中检索相关信息，并生成答案。

问题： "公司如何注册？"
不合理分片： 如果我们将法律法规按照固定长度进行分片，可能会将 "公司" 和 "注册" 分割到不同的分片中，导致系统无法正确理解用户的问题，从而检索到不相关的信息。
修正方法： 我们可以使用基于语义的分片策略，将包含 "公司注册" 相关信息的段落作为一个分片。同时，可以引入元数据，如法律法规的名称、章节等，帮助模型更好地理解分片的含义。此外，可以使用更强大的嵌入模型，如法律领域的专业模型，提高检索的准确性。

六、总结：持续优化，提升RAG系统的可靠性

减少RAG系统中幻觉的产生，需要从多个层面入手，包括优化分片策略、增强检索效果、优化生成模型以及进行后处理和验证。需要根据具体的应用场景和数据特点，选择合适的策略，并持续进行优化和改进。通过工程化的手段，我们可以有效地减少RAG系统中幻觉的产生，提高系统的可靠性和可用性。选择合适的分片策略，优化检索和生成过程，并通过后处理进行验证是关键。

大规模 RAG 项目中文档分片策略不合理导致模型幻觉的工程化修正方法

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