上下文窗口不足导致 RAG 内容截断问题的工程化数据增强方案设计

RAG 中上下文窗口不足的内容截断问题及其工程化数据增强方案设计

大家好！今天我们来探讨一个在检索增强生成（RAG）系统中常见且棘手的问题：上下文窗口不足导致的内容截断。我们将深入分析问题根源，并提出一系列工程化的数据增强方案，旨在缓解甚至消除这种截断现象，从而提升 RAG 系统的性能和用户体验。

问题定义：上下文窗口与内容截断

RAG 系统的核心思想是利用外部知识库来增强生成模型的知识，使其能够回答超出自身训练数据的复杂问题。这个过程通常分为两个阶段：检索 (Retrieval) 和生成 (Generation)。在检索阶段，系统根据用户查询从知识库中找到相关文档；在生成阶段，系统将检索到的文档作为上下文，结合用户查询生成最终答案。

大型语言模型 (LLM) 的一个重要限制是其上下文窗口的长度。上下文窗口是指模型在处理输入时能够考虑的最大 token 数量。如果检索到的文档超过了上下文窗口的长度限制，就必须进行截断。

内容截断会带来以下问题：

• 信息丢失： 截断会导致关键信息丢失，尤其是那些位于文档末尾或分散在文档各处的信息。
• 不连贯性： 截断会破坏文档的完整性，导致上下文不连贯，影响模型对信息的理解。
• 答案质量下降： 由于缺乏完整的信息，模型生成的答案可能不准确、不完整甚至错误。

问题根源分析：多重因素共同作用

内容截断问题并非单一因素导致，而是多种因素共同作用的结果：

• LLM 上下文窗口限制： 这是最直接的原因。即使是目前最先进的 LLM，其上下文窗口长度仍然有限，无法容纳所有相关信息。
• 知识库文档长度： 知识库中文档的平均长度也会影响截断的概率。如果文档普遍较长，则更容易超出上下文窗口的限制。
• 检索策略： 检索策略的优劣直接影响检索到的文档的相关性和冗余度。如果检索策略不够精准，返回的文档可能包含大量无关信息，挤占了关键信息的空间。
• 用户查询的复杂性： 复杂的查询通常需要更多的上下文信息才能准确回答。
• RAG 系统架构： RAG 系统的具体架构，例如是否使用了多阶段检索、上下文压缩等技术，也会影响截断的程度。

工程化数据增强方案设计：多管齐下，各个击破

为了缓解内容截断问题，我们需要采取多管齐下的策略，从数据、模型、检索和系统架构等多个层面进行优化。以下是一些具体的工程化数据增强方案：

1. 优化数据预处理：提升信息密度，减少冗余

• 文档拆分策略优化：

  • 语义分割： 使用句子或段落作为分割单位，而不是固定长度的 chunk。可以使用诸如 TextTiling 或 SentenceTransformers 等技术来实现语义分割。
  • 递归分割： 优先保留文档的标题、摘要等重要信息，将其作为单独的 chunk，然后递归地分割剩余部分。
  • 上下文感知分割： 利用 LLM 来识别文档中的关键信息和主题，并根据这些信息来分割文档。

  # 示例：使用 SentenceTransformers 进行语义分割
  from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from nltk.tokenize import sent_tokenize
  
  def semantic_chunking(text, model_name='all-MiniLM-L6-v2', max_length=512):
      model = SentenceTransformer(model_name)
      sentences = sent_tokenize(text)
      chunks = []
      current_chunk = ""
      for sentence in sentences:
          if len(current_chunk) + len(sentence) + 1 <= max_length:
              current_chunk += sentence + " "
          else:
              chunks.append(current_chunk.strip())
              current_chunk = sentence + " "
      if current_chunk:
          chunks.append(current_chunk.strip())
      return chunks
  
  text = "This is the first sentence. This is the second sentence. This is a very long sentence that might exceed the maximum length allowed. This is the fourth sentence."
  chunks = semantic_chunking(text)
  print(chunks)

• 信息抽取与摘要：

  • 关键短语提取： 使用诸如 TF-IDF、TextRank 等算法提取文档中的关键短语，并将其添加到文档的元数据中，以便提高检索的准确性。
  • 自动摘要： 使用 LLM 生成文档的摘要，并将摘要与文档一起存储在知识库中。在检索时，可以优先检索摘要，然后再检索全文。
  • QA 对生成： 使用 LLM 根据文档内容生成问答对，并将问答对作为文档的补充信息。

  # 示例：使用 Hugging Face Transformers 进行摘要生成
  from transformers import pipeline
  
  def generate_summary(text, model_name='facebook/bart-large-cnn', max_length=130, min_length=30):
      summarizer = pipeline("summarization", model=model_name)
      summary = summarizer(text, max_length=max_length, min_length=min_length, do_sample=False)
      return summary[0]['summary_text']
  
  text = "Large language models are a type of artificial intelligence model that can generate human-like text. They are trained on massive datasets of text and code, and can be used for a variety of tasks, such as writing articles, translating languages, and answering questions."
  summary = generate_summary(text)
  print(summary)

• 数据清洗与去重：

  • 去除重复信息： 清理知识库中的重复文档和重复段落，避免冗余信息占用上下文窗口的空间。可以使用诸如 MinHash 或 SimHash 等算法来检测重复文档。
  • 纠正错误信息： 纠正知识库中的拼写错误、语法错误和事实错误，提高信息的准确性。

2. 优化检索策略：精准定位，减少噪音

• Query 重写：

  • 查询扩展： 使用同义词、近义词或相关概念来扩展用户查询，提高检索的召回率。可以使用诸如 WordNet 或 LLM 来进行查询扩展。
  • 查询分解： 将复杂的查询分解为多个简单的子查询，分别检索相关文档，然后再将结果合并。
  • 上下文注入： 将用户之前的查询历史或对话历史注入到当前查询中，提高检索的准确性。

  # 示例：使用 WordNet 进行查询扩展
  from nltk.corpus import wordnet
  
  def query_expansion(query):
      words = query.split()
      expanded_words = []
      for word in words:
          synonyms = []
          for syn in wordnet.synsets(word):
              for lemma in syn.lemmas():
                  synonyms.append(lemma.name())
          if synonyms:
              expanded_words.extend(synonyms)
          else:
              expanded_words.append(word)
      return " ".join(expanded_words)
  
  query = "large language model"
  expanded_query = query_expansion(query)
  print(expanded_query)

• Reranking：

  • 基于相关性的 Reranking： 使用 LLM 或其他模型对检索到的文档进行重新排序，将与用户查询最相关的文档排在前面。
  • 基于多样性的 Reranking： 对检索到的文档进行排序，使得结果具有更高的多样性，避免信息重复。可以使用诸如 MMR (Maximum Marginal Relevance) 等算法来实现多样性 Reranking。

  # 示例：使用 MMR 进行多样性 Reranking
  import numpy as np
  from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
  
  def mmr(query_embedding, document_embeddings, lambda_param=0.5, top_n=5):
      # Calculate cosine similarity between query and documents
      similarity = cosine_similarity(query_embedding.reshape(1, -1), document_embeddings).flatten()
  
      # Initialize selected documents and their indices
      selected_indices = []
      selected_embeddings = []
  
      # Iterate to select top_n documents
      for _ in range(top_n):
          # Calculate MMR score for each document
          mmr_scores = similarity - lambda_param * np.max(cosine_similarity(document_embeddings, np.array(selected_embeddings)), axis=1, initial=0, where=np.any(cosine_similarity(document_embeddings, np.array(selected_embeddings)) != 0, axis=1))
  
          # Select the document with the highest MMR score
          best_index = np.argmax(mmr_scores)
          selected_indices.append(best_index)
          selected_embeddings.append(document_embeddings[best_index])
  
          # Set similarity score of selected document to a low value to avoid re-selection
          similarity[best_index] = -1
  
      return selected_indices
  
  # Example Usage
  query_embedding = np.random.rand(768)  # Example query embedding
  document_embeddings = np.random.rand(10, 768)  # Example document embeddings (10 documents)
  
  selected_indices = mmr(query_embedding, document_embeddings)
  print("Selected document indices (MMR):", selected_indices)

• 多阶段检索：

  • 粗排： 使用简单的模型或算法快速筛选出与用户查询相关的候选文档。
  • 精排： 使用更复杂的模型或算法对候选文档进行精细排序，选择最相关的文档。

3. 优化模型输入：压缩上下文，突出重点

• 上下文压缩：

  • 信息抽取： 使用 LLM 或其他模型从检索到的文档中提取关键信息，例如实体、关系、事件等，并将这些信息作为上下文输入到生成模型。
  • 摘要： 使用 LLM 生成检索到的文档的摘要，并将摘要作为上下文输入到生成模型。
  • 提示词工程： 使用精心设计的提示词来引导 LLM 关注上下文中的关键信息。例如，可以在提示词中明确要求 LLM 提取文档中的主要观点、论据和证据。

  # 示例：使用 LLM 进行上下文压缩
  from transformers import pipeline
  
  def compress_context(context, query, model_name='google/flan-t5-base'):
      compressor = pipeline("text2text-generation", model=model_name)
      prompt = f"Summarize the following context in relation to the query: '{query}'. Context: {context}"
      compressed_context = compressor(prompt, max_length=128, do_sample=False)[0]['generated_text']
      return compressed_context
  
  context = "Large language models are a type of artificial intelligence model that can generate human-like text. They are trained on massive datasets of text and code, and can be used for a variety of tasks, such as writing articles, translating languages, and answering questions."
  query = "What are large language models?"
  compressed_context = compress_context(context, query)
  print(compressed_context)

• 排序和选择：

  • 基于相关性的排序： 将检索到的文档按照与用户查询的相关性进行排序，选择最相关的文档作为上下文。
  • 基于多样性的选择： 选择具有多样性的文档作为上下文，避免信息重复。
  • 基于信息量的选择： 选择包含最多信息的文档作为上下文。

4. 优化系统架构：灵活组合，高效利用

• 多路 RAG： 采用多个 RAG 模块，每个模块使用不同的检索策略或数据增强方法，并将多个模块的输出进行融合。
• 迭代式 RAG： 在生成答案的过程中，根据需要迭代地检索和更新上下文，提高答案的准确性和完整性。
• 知识图谱增强 RAG： 利用知识图谱来增强 RAG 系统的知识，提高检索的效率和准确性。

具体案例与代码示例：构建一个简单的 RAG 系统并应用数据增强

为了更具体地说明上述方案，我们构建一个简单的 RAG 系统，并逐步应用不同的数据增强方法。

1. 基础 RAG 系统：

from transformers import pipeline
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 1. 加载 LLM 和 embedding 模型
llm = pipeline("text-generation", model="google/flan-t5-base")
embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# 2. 准备知识库 (示例)
knowledge_base = {
    "doc1": "Large language models are trained on massive datasets of text and code.",
    "doc2": "Transformer models are the foundation of many modern LLMs.",
    "doc3": "RAG combines retrieval and generation for enhanced knowledge."
}

# 3. 索引知识库
document_embeddings = {doc_id: embedding_model.encode(doc) for doc_id, doc in knowledge_base.items()}

# 4. 检索函数
def retrieve(query, embeddings, top_k=2):
    query_embedding = embedding_model.encode(query)
    similarities = {doc_id: cosine_similarity([query_embedding], [doc_embedding])[0][0]
                    for doc_id, doc_embedding in embeddings.items()}
    sorted_similarities = sorted(similarities.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
    return [doc_id for doc_id, similarity in sorted_similarities[:top_k]]

# 5. 生成函数
def generate(query, context, llm):
    prompt = f"Answer the following question based on the context: {query}nContext: {context}"
    return llm(prompt, max_length=150, do_sample=False)[0]['generated_text']

# 6. RAG 函数
def rag(query, knowledge_base, document_embeddings, llm):
    retrieved_docs = retrieve(query, document_embeddings)
    context = " ".join([knowledge_base[doc_id] for doc_id in retrieved_docs])
    return generate(query, context, llm)

# 7. 测试
query = "What are large language models?"
answer = rag(query, knowledge_base, document_embeddings, llm)
print(f"Query: {query}nAnswer: {answer}")

2. 应用数据增强：文档拆分优化

我们将使用语义分割来改进文档拆分，并重新索引知识库。

# 1. 使用之前的 semantic_chunking 函数 (省略，见前面的代码)

# 2. 修改知识库，将其拆分成更小的语义块
chunked_knowledge_base = {}
for doc_id, text in knowledge_base.items():
    chunks = semantic_chunking(text)
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        chunked_knowledge_base[f"{doc_id}_chunk{i}"] = chunk

# 3. 重新索引知识库
chunked_document_embeddings = {doc_id: embedding_model.encode(doc) for doc_id, doc in chunked_knowledge_base.items()}

# 4. 修改 RAG 函数，使用 chunked 知识库
def rag_chunked(query, knowledge_base, document_embeddings, llm):
    retrieved_docs = retrieve(query, document_embeddings)
    context = " ".join([knowledge_base[doc_id] for doc_id in retrieved_docs])
    return generate(query, context, llm)

# 5. 测试
query = "What are large language models?"
answer = rag_chunked(query, chunked_knowledge_base, chunked_document_embeddings, llm)
print(f"Query: {query}nAnswer: {answer}")

3. 应用数据增强：Query 重写

我们将使用 WordNet 进行查询扩展，并修改检索函数。

# 1. 使用之前的 query_expansion 函数 (省略，见前面的代码)

# 2. 修改检索函数，进行查询扩展
def retrieve_expanded(query, embeddings, top_k=2):
    expanded_query = query_expansion(query)
    query_embedding = embedding_model.encode(expanded_query)
    similarities = {doc_id: cosine_similarity([query_embedding], [doc_embedding])[0][0]
                    for doc_id, doc_embedding in embeddings.items()}
    sorted_similarities = sorted(similarities.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
    return [doc_id for doc_id, similarity in sorted_similarities[:top_k]]

# 3. 修改 RAG 函数，使用 expanded query 进行检索
def rag_expanded(query, knowledge_base, document_embeddings, llm):
    retrieved_docs = retrieve_expanded(query, document_embeddings)
    context = " ".join([knowledge_base[doc_id] for doc_id in retrieved_docs])
    return generate(query, context, llm)

# 4. 测试
query = "What are large language models?"
answer = rag_expanded(query, chunked_knowledge_base, chunked_document_embeddings, llm)
print(f"Query: {query}nAnswer: {answer}")

这些代码示例演示了如何应用一些基本的数据增强方法来改进 RAG 系统。实际应用中，可以根据具体情况选择和组合不同的方法，以达到最佳效果。

工程实践中的挑战与最佳实践

在工程实践中，实施这些数据增强方案会面临一些挑战：

• 计算成本： 某些数据增强方法，例如使用 LLM 进行摘要生成或上下文压缩，会带来较高的计算成本。
• 存储成本： 存储增强后的数据，例如摘要或问答对，会增加存储成本。
• 模型选择： 选择合适的 LLM 和 embedding 模型对于 RAG 系统的性能至关重要。
• 参数调优： 调整数据增强方法的参数，例如摘要的长度或查询扩展的程度，需要进行大量的实验。
• 评估指标： 需要选择合适的评估指标来衡量 RAG 系统的性能，例如准确率、召回率、F1 值和 BLEU 分数。

以下是一些最佳实践：

• 增量式开发： 从最简单的数据增强方法开始，逐步增加复杂性。
• A/B 测试： 使用 A/B 测试来比较不同数据增强方法的性能。
• 自动化： 尽可能自动化数据增强流程，减少人工干预。
• 监控： 监控 RAG 系统的性能，及时发现和解决问题。
• 持续学习： 持续学习新的数据增强方法和技术，不断优化 RAG 系统。

进一步探索的方向

除了上述方案，还有一些值得进一步探索的方向：

• 领域自适应： 针对特定领域的数据和任务，开发定制化的数据增强方法。
• 主动学习： 使用主动学习来选择最有价值的文档进行标注和增强。
• 联邦学习： 使用联邦学习来训练 RAG 模型，保护用户数据的隐私。
• 可解释性： 研究 RAG 系统的可解释性，了解模型如何利用上下文信息生成答案。

总结：多维度优化，提升 RAG 性能

RAG 系统中上下文窗口不足导致的内容截断是一个复杂的问题，需要从数据预处理、检索策略、模型输入和系统架构等多个层面进行优化。通过本文介绍的工程化数据增强方案，我们可以有效地缓解甚至消除这种截断现象，从而提升 RAG 系统的性能和用户体验。在实际应用中，需要根据具体情况选择和组合不同的方法，并不断进行实验和调优，才能达到最佳效果。数据增强是 RAG 系统优化的重要组成部分，值得我们深入研究和实践。