RAG 场景下多模型分流导致评估混乱的工程化统一评估平台搭建方案

RAG 场景下多模型分流导致评估混乱的工程化统一评估平台搭建方案

大家好，今天我们来聊聊 RAG（Retrieval-Augmented Generation）场景下，多模型分流带来的评估挑战，以及如何搭建一个工程化的统一评估平台来应对这些挑战。

在 RAG 系统中，我们通常会使用多个模型协同工作，例如：

1. 检索模型 (Retrieval Model): 负责从海量文档中找到与用户查询相关的文档。
2. 排序模型 (Ranking Model): 对检索到的文档进行排序，选出最相关的 Top-N 个文档。
3. 生成模型 (Generation Model): 基于检索到的文档和用户查询，生成最终的答案。

当我们在 RAG 系统中使用多个模型，并且根据不同用户、不同场景、不同数据分布等条件进行模型分流时，评估的复杂度会大大增加。如果我们没有一个统一的评估平台，就会面临以下问题：

• 评估指标不统一: 不同团队、不同模型可能使用不同的评估指标，导致无法进行公平的比较。
• 评估流程不统一: 不同团队可能使用不同的评估流程，例如不同的数据预处理方式、不同的评测标准等，导致评估结果不可靠。
• 评估结果难以复现: 评估代码散落在各个地方，难以维护和复现。
• 无法自动化评估: 每次评估都需要手动运行脚本，效率低下。
• 难以发现模型分流带来的影响: 无法清晰地了解不同模型分流策略对 RAG 系统整体性能的影响。

因此，我们需要搭建一个工程化的统一评估平台，来解决这些问题。

统一评估平台的设计原则

在设计统一评估平台时，我们需要遵循以下原则：

• 统一性: 统一评估指标、评估流程、评估数据。
• 可复现性: 评估代码可复现，评估结果可追溯。
• 可扩展性: 平台易于扩展，可以支持新的模型、新的评估指标、新的评估流程。
• 自动化: 评估流程自动化，减少人工干预。
• 可视化: 评估结果可视化，方便分析和比较。
• 可配置性: 评估参数可配置，可以灵活地调整评估策略。

统一评估平台的架构设计

一个典型的统一评估平台可以包含以下几个模块：

1. 数据管理模块: 负责管理评估数据，包括标注数据、模型输出数据等。
2. 模型管理模块: 负责管理模型，包括模型的版本、模型配置等。
3. 评估任务管理模块: 负责管理评估任务，包括评估任务的配置、评估任务的执行状态等。
4. 评估指标计算模块: 负责计算评估指标，例如召回率、准确率、F1 值等。
5. 报告生成模块: 负责生成评估报告，包括评估指标、评估结果可视化等。
6. API 接口: 提供 API 接口，方便其他系统调用评估平台。

统一评估平台的实现方案

下面我们来详细介绍如何实现各个模块。

1. 数据管理模块

数据管理模块可以使用数据库来存储评估数据，例如 PostgreSQL、MySQL 等。为了方便管理，我们可以将评估数据分为以下几类：

• 标注数据: 包含用户查询、相关文档、标准答案等信息。
• 模型输出数据: 包含检索模型输出的文档、排序模型输出的文档、生成模型生成的答案等信息。
• 评估结果数据: 包含评估指标、评估结果等信息。

我们可以使用 JSON 格式来存储标注数据和模型输出数据。例如，一个标注数据的 JSON 格式如下：

{
  "query": "什么是 RAG?",
  "relevant_documents": [
    {
      "id": "doc1",
      "content": "RAG 是一种结合了检索和生成的技术。"
    },
    {
      "id": "doc2",
      "content": "RAG 可以提高生成模型的准确性和可靠性。"
    }
  ],
  "ground_truth": "RAG 是检索增强生成技术。"
}

2. 模型管理模块

模型管理模块可以使用模型注册表来管理模型，例如 MLflow、Neptune.ai 等。模型注册表可以记录模型的版本、模型配置、模型训练数据等信息。

我们可以在模型注册表中记录模型的名称、版本、模型类型、模型存储路径等信息。例如，我们可以使用以下代码将一个检索模型注册到 MLflow 中：

import mlflow

def register_model(model_name, model_uri, model_type, description):
  """
  注册模型到 MLflow 中。

  Args:
    model_name: 模型名称。
    model_uri: 模型存储路径。
    model_type: 模型类型。
    description: 模型描述。
  """

  with mlflow.start_run() as run:
    mlflow.log_param("model_type", model_type)
    mlflow.set_tag("model_name", model_name)
    mlflow.set_tag("description", description)
    mlflow.register_model(
        model_uri=model_uri,
        name=model_name
    )

# 示例
register_model(
    model_name="retrieval_model",
    model_uri="path/to/retrieval_model",
    model_type="retrieval",
    description="检索模型"
)

3. 评估任务管理模块

评估任务管理模块可以使用任务队列来管理评估任务，例如 Celery、Redis Queue 等。任务队列可以将评估任务异步地执行，提高评估效率。

我们可以将评估任务的信息存储在数据库中，例如评估任务的 ID、评估任务的状态、评估任务的配置等。

我们可以使用以下代码创建一个评估任务：

import celery

# 初始化 Celery
app = celery.Celery('eval_tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def run_evaluation(task_id, model_name, dataset_path, metrics):
  """
  运行评估任务。

  Args:
    task_id: 评估任务 ID。
    model_name: 模型名称。
    dataset_path: 数据集路径。
    metrics: 评估指标列表。
  """
  # 1. 加载模型
  model = load_model(model_name)

  # 2. 加载数据集
  dataset = load_dataset(dataset_path)

  # 3. 运行评估
  results = evaluate(model, dataset, metrics)

  # 4. 保存评估结果
  save_results(task_id, results)

def create_evaluation_task(model_name, dataset_path, metrics):
  """
  创建评估任务。

  Args:
    model_name: 模型名称。
    dataset_path: 数据集路径。
    metrics: 评估指标列表。

  Returns:
    task_id: 评估任务 ID.
  """
  task = run_evaluation.delay(model_name, dataset_path, metrics)
  task_id = task.id

  # 保存任务信息到数据库
  save_task_info(task_id, model_name, dataset_path, metrics)

  return task_id

# 示例
task_id = create_evaluation_task(
    model_name="retrieval_model",
    dataset_path="path/to/dataset.json",
    metrics=["recall", "precision"]
)
print(f"评估任务已创建，任务 ID: {task_id}")

4. 评估指标计算模块

评估指标计算模块可以使用 Python 库来计算评估指标，例如 Scikit-learn、NLTK 等。

我们需要根据不同的模型类型和评估任务选择合适的评估指标。例如，对于检索模型，我们可以使用召回率、准确率、F1 值等指标来评估模型的性能。对于生成模型，我们可以使用 BLEU、ROUGE、METEOR 等指标来评估模型的性能。

下面是一些常用的评估指标的计算代码：

• 召回率 (Recall):

def calculate_recall(relevant_docs, retrieved_docs):
  """
  计算召回率。

  Args:
    relevant_docs: 相关文档列表。
    retrieved_docs: 检索到的文档列表。

  Returns:
    召回率。
  """
  relevant_count = len(relevant_docs)
  retrieved_relevant_count = len(set(relevant_docs) & set(retrieved_docs))
  if relevant_count == 0:
    return 0.0
  return retrieved_relevant_count / relevant_count

• 准确率 (Precision):

def calculate_precision(relevant_docs, retrieved_docs):
  """
  计算准确率。

  Args:
    relevant_docs: 相关文档列表。
    retrieved_docs: 检索到的文档列表。

  Returns:
    准确率。
  """
  retrieved_count = len(retrieved_docs)
  retrieved_relevant_count = len(set(relevant_docs) & set(retrieved_docs))
  if retrieved_count == 0:
    return 0.0
  return retrieved_relevant_count / retrieved_count

• F1 值 (F1 Score):

def calculate_f1_score(recall, precision):
  """
  计算 F1 值。

  Args:
    recall: 召回率。
    precision: 准确率。

  Returns:
    F1 值。
  """
  if recall + precision == 0:
    return 0.0
  return 2 * recall * precision / (recall + precision)

5. 报告生成模块

报告生成模块可以使用 Python 库来生成评估报告，例如 Matplotlib、Seaborn 等。

评估报告可以包含以下内容：

• 评估指标: 例如召回率、准确率、F1 值等。
• 评估结果可视化: 例如柱状图、折线图等。
• 模型性能分析: 例如错误分析、瓶颈分析等。

我们可以使用以下代码生成一个简单的评估报告：

import matplotlib.pyplot as plt

def generate_report(results):
  """
  生成评估报告。

  Args:
    results: 评估结果。
  """
  # 1. 绘制柱状图
  metrics = list(results.keys())
  values = list(results.values())

  plt.bar(metrics, values)
  plt.xlabel("Metrics")
  plt.ylabel("Values")
  plt.title("Evaluation Report")

  # 2. 保存图片
  plt.savefig("evaluation_report.png")

  # 3. 打印评估结果
  print("Evaluation Results:")
  for metric, value in results.items():
    print(f"{metric}: {value}")

# 示例
results = {
    "recall": 0.8,
    "precision": 0.7,
    "f1_score": 0.75
}
generate_report(results)

6. API 接口

API 接口可以使用 Flask、FastAPI 等框架来开发。API 接口可以提供以下功能：

• 创建评估任务: 允许用户创建新的评估任务。
• 查询评估任务状态: 允许用户查询评估任务的执行状态。
• 获取评估结果: 允许用户获取评估结果。
• 注册模型: 允许用户注册新的模型。

我们可以使用以下代码创建一个简单的 API 接口：

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/create_task', methods=['POST'])
def create_task():
  """
  创建评估任务。
  """
  data = request.get_json()
  model_name = data.get('model_name')
  dataset_path = data.get('dataset_path')
  metrics = data.get('metrics')

  task_id = create_evaluation_task(model_name, dataset_path, metrics)
  return jsonify({'task_id': task_id})

@app.route('/task_status/<task_id>', methods=['GET'])
def task_status(task_id):
  """
  查询评估任务状态。
  """
  status = get_task_status(task_id)
  return jsonify({'status': status})

@app.route('/task_result/<task_id>', methods=['GET'])
def task_result(task_id):
  """
  获取评估结果。
  """
  result = get_task_result(task_id)
  return jsonify({'result': result})

if __name__ == '__main__':
  app.run(debug=True)

模型分流的评估策略

在 RAG 场景下，模型分流的评估需要考虑以下几个方面：

• 分流策略: 不同的分流策略可能会影响 RAG 系统的性能。例如，我们可以根据用户画像、查询类型、数据分布等条件进行模型分流。
• 评估数据: 不同的分流策略需要使用不同的评估数据。例如，对于用户画像分流，我们需要使用包含用户画像信息的评估数据。
• 评估指标: 不同的分流策略可能需要使用不同的评估指标。例如，对于查询类型分流，我们需要使用针对不同查询类型的评估指标。

我们可以使用 A/B 测试来评估不同分流策略的性能。A/B 测试可以将用户随机分成两组，分别使用不同的分流策略，然后比较两组用户的 RAG 系统性能。

以下是一个 A/B 测试的例子：

import random

def get_model_version(user_id, query):
  """
  根据用户 ID 和查询内容选择模型版本。

  Args:
    user_id: 用户 ID。
    query: 用户查询。

  Returns:
    模型版本。
  """
  # A/B 测试: 50% 的用户使用模型版本 A, 50% 的用户使用模型版本 B
  if random.random() < 0.5:
    return "model_A"
  else:
    return "model_B"

def process_query(user_id, query):
  """
  处理用户查询。

  Args:
    user_id: 用户 ID。
    query: 用户查询。

  Returns:
    答案。
  """
  model_version = get_model_version(user_id, query)
  model = load_model(model_version)
  answer = model.generate_answer(query)
  return answer

我们可以收集 A/B 测试的数据，然后使用评估平台来评估不同模型版本的性能。

总结

搭建一个统一的评估平台是一个复杂的过程，需要综合考虑数据管理、模型管理、评估任务管理、评估指标计算、报告生成等多个方面。通过统一评估指标、评估流程、评估数据，我们可以更好地评估 RAG 系统的性能，并发现模型分流带来的影响。