海量长文档进入 RAG 项目后切片过粗的工程化优化与再分片策略

海量长文档 RAG 工程化优化与再分片策略

大家好，今天我们来探讨一个在构建基于海量长文档的 RAG (Retrieval Augmented Generation) 系统时，经常会遇到的挑战：切片过粗。当文档切片过大时，会影响检索的精度，导致返回的信息与用户查询的相关性降低，最终影响生成质量。本次讲座将深入探讨切片过粗带来的问题，并提供工程化的优化方案与再分片策略，希望能帮助大家更好地应对这一挑战。

一、切片过粗的问题及影响

RAG 系统的核心在于检索出与用户查询最相关的上下文，然后将这些上下文提供给生成模型，辅助生成。如果文档切片过大，会产生以下问题：

1. 信息冗余： 大切片可能包含大量与用户查询无关的信息，这些冗余信息会干扰检索，降低相关性排序的准确性。
2. 上下文噪声： 生成模型接收到包含大量无关信息的上下文，会增加生成噪声，降低生成质量，甚至导致生成结果偏离主题。
3. 检索效率降低： 向量数据库需要处理更大的向量，导致检索速度变慢，影响用户体验。
4. 成本增加： 大切片意味着需要存储和处理更大的向量，增加存储和计算成本。

总而言之，切片过粗会直接影响 RAG 系统的检索精度、生成质量、检索效率和成本控制。

二、切片过粗的诊断方法

在优化切片策略之前，我们需要诊断是否存在切片过粗的问题。以下是一些常用的诊断方法：

1. 检索结果分析： 观察检索结果，判断返回的文档片段是否包含大量与用户查询无关的信息。可以人工抽查一部分检索结果，评估其相关性。
2. 生成结果评估： 评估生成模型的输出，判断是否存在上下文噪声导致的生成质量下降。例如，生成结果是否包含不连贯的内容，或者偏离用户查询的主题。
3. 检索性能监控： 监控检索延迟，判断检索速度是否满足用户需求。如果检索延迟过高，可能是由于需要处理过大的向量导致的。
4. 召回率和准确率测试： 构造一组测试用例，评估 RAG 系统的召回率和准确率。如果召回率较高但准确率较低，可能说明切片过大导致返回了大量无关信息。

可以使用以下指标来进行量化评估:

指标	描述	计算方法
召回率	在所有与查询相关的信息中，系统检索到的信息所占的比例。 越高越好。	(检索到的相关文档数) / (所有相关文档数)
准确率	在所有系统检索到的信息中，与查询相关的信息所占的比例。 越高越好。	(检索到的相关文档数) / (检索到的文档总数)
F1-score	召回率和准确率的调和平均数，用于综合评估检索性能。	2 (准确率 召回率) / (准确率 + 召回率)
上下文利用率	生成模型实际利用的上下文信息的比例。 可以通过分析生成模型的注意力权重来估计。 如果上下文利用率低，说明大部分上下文信息对生成没有贡献，可能存在冗余信息。 越高越好。	(被模型关注的 token 数量) / (总 token 数量)
检索延迟	从发出查询到接收到检索结果的时间。 越低越好。	可以通过监控系统日志或使用性能分析工具来测量。

三、工程化优化方案

在确定存在切片过粗的问题后，我们可以采取一系列工程化优化方案来改善 RAG 系统的性能。

1. 动态切片大小调整：

   根据文档的结构和内容，动态调整切片大小。例如，对于包含大量列表或表格的文档，可以减小切片大小，以避免将不相关的列表项或表格单元格包含在同一个切片中。

   import nltk
   
   def dynamic_chunking(text, min_length=100, max_length=500, overlap=50):
       """
       动态切片函数，根据句子边界进行切分，并控制切片长度。
   
       Args:
           text: 原始文本。
           min_length: 切片的最小长度。
           max_length: 切片的最大长度。
           overlap: 切片之间的重叠长度。
   
       Returns:
           切片列表。
       """
       sentences = nltk.sent_tokenize(text)  # 使用nltk分句
       chunks = []
       current_chunk = ""
       for sentence in sentences:
           if len(current_chunk) + len(sentence) + 1 <= max_length:
               current_chunk += sentence + " "
           else:
               if len(current_chunk) >= min_length:
                   chunks.append(current_chunk.strip())
                   current_chunk = current_chunk[-overlap:] + sentence + " " # 保留 overlap 的文本
               else:  # 如果当前chunk太小，就和下一个sentence合并
                   current_chunk += sentence + " "
       if current_chunk:
           chunks.append(current_chunk.strip())
       return chunks
   
   # 示例用法
   text = "This is the first sentence. This is the second sentence. This is a very long sentence that exceeds the maximum length limit. This is the fourth sentence."
   chunks = dynamic_chunking(text)
   print(chunks)

2. 基于语义的切片：

   利用自然语言处理技术，将文档切分成具有完整语义的片段。例如，可以使用依存句法分析或语义角色标注，将句子拆分成具有独立意义的短语或子句。

   import spacy
   
   nlp = spacy.load("en_core_web_sm") # 需要下载模型: python -m spacy download en_core_web_sm
   
   def semantic_chunking(text):
       """
       基于依存句法分析的切片函数。
   
       Args:
           text: 原始文本。
   
       Returns:
           切片列表。
       """
       doc = nlp(text)
       chunks = []
       current_chunk = ""
       for token in doc:
           current_chunk += token.text_with_ws
           if token.is_sent_end:
               chunks.append(current_chunk.strip())
               current_chunk = ""
       if current_chunk:
           chunks.append(current_chunk.strip())
       return chunks
   
   # 示例用法
   text = "This is the first sentence. This is the second sentence, which is related to the first one. This is the third sentence."
   chunks = semantic_chunking(text)
   print(chunks)

3. 元数据增强：

   为每个切片添加元数据，例如文档标题、章节标题、关键词等。这些元数据可以帮助检索系统更准确地判断切片的相关性。

   def add_metadata(chunk, title=None, section=None, keywords=None):
       """
       为切片添加元数据。
   
       Args:
           chunk: 切片文本。
           title: 文档标题。
           section: 章节标题。
           keywords: 关键词列表。
   
       Returns:
           带有元数据的切片。
       """
       metadata = {}
       if title:
           metadata["title"] = title
       if section:
           metadata["section"] = section
       if keywords:
           metadata["keywords"] = keywords
       return {"content": chunk, "metadata": metadata}
   
   # 示例用法
   chunk = "This is a sentence about machine learning."
   metadata_chunk = add_metadata(chunk, title="Introduction to Machine Learning", keywords=["machine learning", "artificial intelligence"])
   print(metadata_chunk)

4. 向量数据库优化：

   选择合适的向量数据库，并根据数据特点进行优化。例如，可以使用近似最近邻 (ANN) 索引来加速检索，或者使用向量压缩技术来减少存储空间。

   • HNSW (Hierarchical Navigable Small World): 一种常用的 ANN 索引，适用于高维向量检索，具有较高的检索效率和准确率。
   • Faiss (Facebook AI Similarity Search): Facebook 开发的向量相似性搜索库，提供了多种索引和压缩算法，可以根据不同的需求进行选择。
   • Milvus: 一款开源向量数据库，支持多种索引和距离度量，可以用于构建大规模的 RAG 系统。

5. 检索增强：

   在检索过程中，可以使用一些技术来提高检索精度。例如，可以使用查询扩展来丰富查询内容，或者使用重排序模型来对检索结果进行排序。

   • 查询扩展 (Query Expansion): 使用同义词、相关词或概念来扩展原始查询，以提高召回率。
   • 重排序 (Re-ranking): 使用更复杂的模型（例如 BERT、RoBERTa 等）对检索结果进行排序，以提高准确率。

四、再分片策略

如果上述工程化优化方案仍然无法解决切片过粗的问题，我们可以考虑使用再分片策略。再分片是指在初始切片的基础上，进一步将大切片拆分成更小的切片。

1. 基于窗口的再分片：

   在大切片上滑动窗口，将窗口内的文本作为一个新的切片。可以根据窗口大小和步长来控制再分片的粒度。

   def window_chunking(text, window_size=200, stride=50):
       """
       基于窗口的再分片函数。
   
       Args:
           text: 原始文本。
           window_size: 窗口大小。
           stride: 步长。
   
       Returns:
           切片列表。
       """
       chunks = []
       for i in range(0, len(text) - window_size + 1, stride):
           chunks.append(text[i:i + window_size])
       return chunks
   
   # 示例用法
   text = "This is a long sentence that needs to be chunked into smaller pieces."
   chunks = window_chunking(text)
   print(chunks)

2. 递归切片：

   如果大切片仍然过大，可以递归地应用切片算法，直到切片大小满足要求为止。

   def recursive_chunking(text, max_length=100, chunk_function=None):
       """
       递归切片函数。
   
       Args:
           text: 原始文本。
           max_length: 切片的最大长度。
           chunk_function: 切片函数。
   
       Returns:
           切片列表。
       """
       if len(text) <= max_length:
           return [text]
   
       if chunk_function is None:
           chunk_function = lambda x: [x[:len(x)//2], x[len(x)//2:]] # 默认的chunk function，二分法
   
       chunks = chunk_function(text)
       result = []
       for chunk in chunks:
           result.extend(recursive_chunking(chunk, max_length, chunk_function))
       return result
   
   # 示例用法
   text = "This is a very very very long sentence that needs to be chunked recursively."
   chunks = recursive_chunking(text, max_length=20)
   print(chunks)

3. 重要性采样：

   并非所有切片都具有相同的价值。可以根据切片的重要性进行采样，只保留重要的切片，从而减少冗余信息。可以使用以下方法来评估切片的重要性：

   • TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): 评估切片中关键词的重要性。
   • TextRank: 基于图的排序算法，评估句子或段落的重要性。
   • LLM (Large Language Model): 使用 LLM 对切片进行打分，评估其与用户查询的相关性。

   from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
   
   def importance_sampling(chunks, query, top_k=5):
       """
       基于 TF-IDF 的重要性采样。
   
       Args:
           chunks: 切片列表。
           query: 用户查询。
           top_k: 保留的切片数量。
   
       Returns:
           采样后的切片列表。
       """
       vectorizer = TfidfVectorizer()
       tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(chunks + [query]) # 将query也加入tfidf矩阵
       query_vector = tfidf_matrix[-1] # query的向量
   
       from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
       similarities = cosine_similarity(query_vector, tfidf_matrix[:-1]).flatten()
   
       # 根据相似度排序，选择top_k个chunk
       top_indices = similarities.argsort()[-top_k:][::-1]
   
       return [chunks[i] for i in top_indices]
   
   # 示例用法
   chunks = ["This is a sentence about machine learning.", "This is a sentence about deep learning.", "This is a sentence about natural language processing."]
   query = "machine learning"
   sampled_chunks = importance_sampling(chunks, query)
   print(sampled_chunks)

五、实际案例分析

假设我们有一个关于“深度学习”的长文档，其中包含以下内容：

• 文档标题：深度学习入门
• 章节 1：深度学习概述
• 章节 2：卷积神经网络
• 章节 3：循环神经网络

初始切片策略：将文档按章节进行切分。

问题：如果用户查询“卷积神经网络的应用”，则检索结果可能包含整个“卷积神经网络”章节的内容，其中包含大量与“应用”无关的信息。

优化方案：

1. 动态切片大小调整： 将“卷积神经网络”章节进一步切分成更小的片段，例如按段落或句子进行切分。
2. 元数据增强： 为每个切片添加章节标题作为元数据。
3. 检索增强： 使用查询扩展，将查询“卷积神经网络的应用”扩展为“卷积神经网络在图像识别、目标检测、自然语言处理等方面的应用”。
4. 再分片策略： 如果动态切片仍然过大，可以使用基于窗口的再分片策略，将大切片拆分成更小的切片。

通过以上优化方案，可以提高检索精度，减少上下文噪声，从而提高生成质量。

六、选择合适的方案，持续迭代优化

选择哪种优化方案或再分片策略，取决于文档的特点、用户查询的类型以及 RAG 系统的具体需求。没有一种通用的解决方案适用于所有情况。需要根据实际情况进行尝试和调整，并持续迭代优化。

以下是一些建议：

• 对于结构化的文档（例如包含大量列表或表格的文档），可以尝试动态切片大小调整。
• 对于包含复杂语义的文档，可以尝试基于语义的切片。
• 对于需要高检索效率的系统，可以尝试向量数据库优化。
• 对于需要高检索精度的系统，可以尝试检索增强。
• 如果以上方案都无法满足需求，可以尝试再分片策略。

在选择方案时，需要考虑以下因素：

• 计算成本： 一些方案（例如基于语义的切片、检索增强）需要较高的计算成本。
• 存储成本： 一些方案（例如再分片策略）会增加存储空间。
• 开发成本： 一些方案需要较高的开发成本。

总而言之，需要综合考虑各种因素，选择最适合当前情况的方案。 并且需要不断地监控和评估 RAG 系统的性能，并根据反馈进行调整和优化。

七、切片与检索策略的权衡

在 RAG 系统中，切片策略和检索策略是相互影响的。 切片策略决定了文档如何被分割成小的片段，而检索策略则决定了如何从这些片段中找到与用户查询最相关的部分。

• 切片越小，检索精度越高： 更小的切片可以更精确地匹配用户查询，减少无关信息的干扰。 但是，过小的切片可能会丢失上下文信息，导致检索结果不完整。
• 切片越大，上下文信息越完整： 更大的切片可以提供更完整的上下文信息，帮助生成模型更好地理解用户查询。 但是，过大的切片可能会包含大量无关信息，降低检索精度。

因此，需要权衡切片大小和上下文完整性，选择合适的切片策略。

同时，检索策略也需要与切片策略相匹配。

• 语义检索： 使用语义向量来表示切片和查询，可以更好地捕捉语义信息，提高检索精度。
• 关键词检索： 使用关键词来匹配切片和查询，可以快速找到包含特定关键词的切片。
• 混合检索： 结合语义检索和关键词检索，可以同时提高检索精度和召回率。

总而言之，需要根据文档的特点和用户查询的类型，选择合适的切片策略和检索策略。

八、工程化的持续优化流程

RAG 系统的优化是一个持续的过程，需要不断地监控、评估和调整。 以下是一个建议的工程化持续优化流程：

1. 定义评估指标： 确定需要优化的指标，例如召回率、准确率、检索延迟、生成质量等。
2. 收集数据： 收集用户查询和 RAG 系统的检索结果和生成结果。
3. 分析数据： 分析数据，找出 RAG 系统的瓶颈和问题。
4. 设计优化方案： 根据分析结果，设计优化方案，例如调整切片策略、优化检索策略、改进生成模型等。
5. 实施优化方案： 将优化方案应用到 RAG 系统中。
6. 评估优化效果： 评估优化方案的效果，判断是否达到了预期目标。
7. 迭代优化： 如果优化效果不佳，则返回步骤 4，重新设计优化方案。

通过以上流程，可以不断地改进 RAG 系统的性能，提高用户体验。

希望本次讲座能帮助大家更好地应对海量长文档 RAG 系统中切片过粗的问题。记住，优化是一个持续的过程，需要不断地学习和实践。

切片策略调整，根据文档和查询特性灵活选择
切片策略的选择和调整需要根据文档的内容结构、用户的查询习惯以及模型的性能表现进行。没有一成不变的最佳方案，需要持续地实验和评估，找到最适合当前场景的策略。

检索增强和数据库优化，提升检索效率和准确性

可以通过查询扩展、重排序等检索增强技术，以及向量数据库的优化，来提升检索效率和准确性。这些技术可以帮助 RAG 系统更好地理解用户查询，找到最相关的上下文信息。

持续监控和迭代优化，构建高质量 RAG 系统

RAG 系统的优化是一个持续的过程，需要不断地监控和评估系统的性能，并根据反馈进行调整和优化。通过持续的迭代优化，可以构建出高质量的 RAG 系统，为用户提供更好的服务。