RAG 中检索失败的应对策略：工程化 Fallback 设计
大家好，今天我们来探讨一个在构建基于检索增强生成 (RAG) 系统的过程中经常会遇到的问题：当检索模块无法提供相关上下文时，大型语言模型 (LLM) 容易出现“幻觉”，也就是生成与实际情况不符的答案。我们将深入研究在工程层面如何设计有效的 Fallback 策略，以应对这种情况，提高 RAG 系统的鲁棒性和准确性。
问题背景：RAG 系统与检索失败
RAG 系统通过检索相关文档，并将检索到的上下文提供给 LLM，以引导其生成更准确、更有依据的答案。其核心流程大致如下：
- 用户提问: 用户提出一个问题。
- 检索模块: 系统使用问题作为查询，从知识库（例如向量数据库）中检索相关文档。
- 增强生成: LLM 接收问题和检索到的文档，生成最终答案。
然而，理想情况下，检索模块总是能返回与用户问题高度相关的文档。但在实际应用中，由于各种原因，检索可能会失败：
- 知识库覆盖不足: 知识库中根本不存在与问题相关的信息。
- 检索算法局限: 检索算法无法准确捕捉问题的意图，导致检索结果偏差。
- 问题表述模糊: 用户的问题过于宽泛或不清晰，导致检索结果噪声过多。
- 数据质量问题: 知识库中的文档质量不高，包含错误或过时的信息。
当检索结果不佳时，LLM 缺乏可靠的上下文，容易生成不准确、不相关的答案。这就是我们需要 Fallback 策略的原因。
Fallback 策略的设计原则
设计 Fallback 策略的目标是：
- 检测检索失败: 准确判断检索结果是否满足要求。
- 避免 LLM 幻觉: 在缺乏可靠上下文的情况下，防止 LLM 生成错误答案。
- 提供有用信息: 尽可能向用户提供有价值的信息，即使无法直接回答问题。
- 效率与成本: 在保证效果的前提下，尽量降低策略的复杂度和计算成本。
Fallback 策略的具体实现
下面我们将介绍几种常见的 Fallback 策略，并提供相应的代码示例。
1. 基于检索结果的置信度阈值
最简单的 Fallback 策略是设定一个置信度阈值。如果检索结果的置信度低于该阈值，则触发 Fallback 机制。
- 原理: 向量数据库通常会返回一个相似度分数，用于衡量检索结果与查询之间的相关性。
- 实现: 设定一个阈值，例如 0.7。如果检索结果的最高相似度分数低于 0.7，则认为检索失败。
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
# 初始化模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
def retrieve_documents(query, documents, threshold=0.7):
"""
从文档列表中检索与查询最相关的文档。
Args:
query: 查询字符串。
documents: 文档列表。
threshold: 相似度阈值，低于此值则触发 fallback。
Returns:
如果检索到相关文档，则返回 (文档, 相似度分数) 列表。
如果未检索到相关文档，则返回 None。
"""
query_embedding = model.encode(query)
document_embeddings = model.encode(documents)
similarities = cosine_similarity([query_embedding], document_embeddings)[0]
# 获取最高相似度文档的索引
best_index = np.argmax(similarities)
best_similarity = similarities[best_index]
if best_similarity < threshold:
return None # 触发 fallback
else:
# 返回 (文档, 相似度分数) 的列表
return [(documents[best_index], best_similarity)]
# 示例用法
documents = [
"The capital of France is Paris.",
"London is the capital of the United Kingdom.",
"Berlin is the capital of Germany."
]
query = "What is the capital of Italy?" # 知识库中没有答案
results = retrieve_documents(query, documents)
if results is None:
print("Retrieval failed: No relevant documents found.")
# 执行 Fallback 逻辑
else:
print("Retrieval successful:")
for doc, score in results:
print(f"Document: {doc}, Similarity: {score}")
- 优点: 简单易实现，计算成本低。
- 缺点: 阈值的选择比较困难，需要根据具体数据集进行调整。 仅仅基于相似度分数可能不够准确，因为它没有考虑检索结果的语义相关性。
2. 基于 LLM 的相关性判断
使用 LLM 来判断检索结果是否与用户问题相关。
- 原理: 将用户问题和检索结果作为输入，让 LLM 判断两者是否相关。
- 实现: 可以使用预训练的文本蕴含模型，例如 BERT 或 RoBERTa，或者使用专门训练的相关性判断模型。
from transformers import pipeline
# 初始化文本蕴含模型
classifier = pipeline("text-classification", model="facebook/bart-large-mnli")
def is_relevant(query, context, threshold=0.8):
"""
使用 LLM 判断检索结果是否与查询相关。
Args:
query: 查询字符串。
context: 检索到的上下文。
threshold: 相关性阈值，低于此值则触发 fallback。
Returns:
如果相关，则返回 True。
如果不相关，则返回 False。
"""
result = classifier(query, context, candidate_labels=["relevant", "irrelevant"])
# 返回 "relevant" 的概率
relevance_score = result['scores'][result['labels'].index('relevant')]
return relevance_score > threshold
# 示例用法
query = "What is the capital of Italy?"
context = "The capital of France is Paris."
if is_relevant(query, context):
print("Context is relevant to the query.")
else:
print("Context is not relevant to the query. Triggering fallback...")
# 执行 Fallback 逻辑- 优点: 比基于置信度阈值的策略更准确，能够捕捉语义相关性。
- 缺点: 计算成本较高，需要调用 LLM。对 LLM 的性能有依赖，可能受到 LLM 本身能力的限制。
3. 混合策略：结合置信度阈值和 LLM 判断
结合以上两种方法，先使用置信度阈值进行初步筛选，再使用 LLM 进行更精确的判断。
- 原理: 利用置信度阈值快速过滤掉明显不相关的结果，然后使用 LLM 对剩余的结果进行精细判断。
- 实现:
from transformers import pipeline
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
# 初始化模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
classifier = pipeline("text-classification", model="facebook/bart-large-mnli")
def retrieve_and_verify(query, documents, similarity_threshold=0.7, relevance_threshold=0.8):
"""
检索文档并使用 LLM 验证相关性。
Args:
query: 查询字符串。
documents: 文档列表。
similarity_threshold: 相似度阈值。
relevance_threshold: 相关性阈值。
Returns:
如果检索到相关文档，则返回 (文档, 相似度分数) 列表。
如果未检索到相关文档，则返回 None。
"""
query_embedding = model.encode(query)
document_embeddings = model.encode(documents)
similarities = cosine_similarity([query_embedding], document_embeddings)[0]
best_index = np.argmax(similarities)
best_similarity = similarities[best_index]
if best_similarity < similarity_threshold:
return None # 初步筛选失败
# 使用 LLM 验证相关性
if is_relevant(query, documents[best_index], relevance_threshold):
return [(documents[best_index], best_similarity)]
else:
return None
# 示例用法
documents = [
"The capital of France is Paris.",
"London is the capital of the United Kingdom.",
"Berlin is the capital of Germany."
]
query = "What is the capital of Italy?"
results = retrieve_and_verify(query, documents)
if results is None:
print("Retrieval failed: No relevant documents found.")
# 执行 Fallback 逻辑
else:
print("Retrieval successful:")
for doc, score in results:
print(f"Document: {doc}, Similarity: {score}")- 优点: 在效率和准确性之间取得平衡。
- 缺点: 仍然需要调整两个阈值。
4. 生成式 Fallback
如果检索失败，不直接回答“不知道”，而是尝试生成一个更通用的、与问题相关的回答，或者引导用户重新提问。
- 原理: 利用 LLM 的生成能力，在缺乏精确上下文的情况下，提供一些有用的信息，或者帮助用户更好地表达问题。
- 实现:
from transformers import pipeline
# 初始化文本生成模型
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
def generate_fallback_response(query):
"""
生成一个 Fallback 回复。
Args:
query: 用户查询。
Returns:
Fallback 回复字符串。
"""
# 提示语，引导 LLM 生成通用的、与问题相关的回复
prompt = f"The user asked: '{query}'. Unfortunately, I don't have specific information on that. However, here's some general information that might be helpful:n"
# 生成回复
response = generator(prompt, max_length=150, num_return_sequences=1, pad_token_id=50256)[0]['generated_text']
return response
# 示例用法
query = "What is the capital of Italy?"
fallback_response = generate_fallback_response(query)
print(fallback_response)- 优点: 可以避免直接回答“不知道”，提供更好的用户体验。
- 缺点: 生成的回复可能不够准确或相关，需要仔细设计提示语。
5. 查询改写与重试
如果初始查询检索失败，尝试改写查询，然后重新进行检索。
- 原理: 通过分析用户查询，识别其核心意图，并生成更清晰、更具体的查询。
- 实现: 可以使用 LLM 进行查询改写。
from transformers import pipeline
# 初始化文本生成模型
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
def rewrite_query(query):
"""
使用 LLM 改写查询。
Args:
query: 原始查询。
Returns:
改写后的查询。
"""
prompt = f"Rewrite the following question to be more specific and clear: '{query}'nRewritten question:"
rewritten_query = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1, pad_token_id=50256)[0]['generated_text']
return rewritten_query.split("Rewritten question:")[-1].strip() # 提取改写后的查询
# 示例用法
query = "Tell me about apples."
rewritten_query = rewrite_query(query)
print(f"Original query: {query}")
print(f"Rewritten query: {rewritten_query}")
# 重新使用改写后的查询进行检索
# results = retrieve_documents(rewritten_query, documents) # 使用前面定义的 retrieve_documents 函数- 优点: 可以提高检索的准确率。
- 缺点: 查询改写可能引入新的错误，需要仔细评估改写后的查询。
6. 逐步降级 Fallback
将多个 Fallback 策略组合起来，形成一个逐步降级的流程。
- 原理: 首先尝试最精确、但成本最高的 Fallback 策略，如果失败，则依次尝试成本较低、但精度也较低的策略。
- 实现:
def rag_with_fallback(query, documents):
"""
整合多种 fallback 策略的 RAG 系统。
Args:
query: 用户查询。
documents: 文档列表。
Returns:
答案字符串。
"""
# 1. 尝试使用混合策略进行检索
results = retrieve_and_verify(query, documents)
if results:
# 使用检索到的上下文生成答案 (这里省略了 LLM 的调用)
context = results[0][0] # 获取文档
# answer = generate_answer(query, context) # 假设存在 generate_answer 函数
return f"Answer based on retrieved context: {context}" # 简化：直接返回上下文
# 2. 如果检索失败，尝试查询改写
rewritten_query = rewrite_query(query)
results = retrieve_and_verify(rewritten_query, documents) # 再次使用 retrieve_and_verify
if results:
context = results[0][0]
# answer = generate_answer(query, context)
return f"Answer based on rewritten query and retrieved context: {context}"
# 3. 如果查询改写也失败，尝试生成式 Fallback
fallback_response = generate_fallback_response(query)
return f"I couldn't find a specific answer, but here's some related information: {fallback_response}"
# 4. 如果所有策略都失败，返回默认回复
return "I'm sorry, I cannot answer your question at this time."
# 示例用法
documents = [
"The capital of France is Paris.",
"London is the capital of the United Kingdom.",
"Berlin is the capital of Germany."
]
query = "What is the capital of Italy?"
answer = rag_with_fallback(query, documents)
print(answer)- 优点: 可以根据不同的情况选择最合适的 Fallback 策略，提高系统的整体性能。
- 缺点: 需要仔细设计 Fallback 流程，并对每个策略进行调优。
Fallback 策略的选择
选择合适的 Fallback 策略需要考虑以下因素：
- 知识库的质量: 如果知识库的质量很高，可以更多地依赖检索结果。
- 用户的需求: 如果用户对答案的准确性要求很高，需要使用更精确的 Fallback 策略。
- 计算资源: 如果计算资源有限，需要选择计算成本较低的 Fallback 策略。
- 延迟要求: 如果对响应时间有严格要求，需要选择响应速度快的 Fallback 策略。
可以将不同策略的优缺点总结如下：
| Fallback 策略 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 基于置信度阈值 | 简单易实现，计算成本低 | 阈值选择困难，可能不够准确 | 对准确性要求不高，计算资源有限的场景 |
| 基于 LLM 的相关性判断 | 更准确，能够捕捉语义相关性 | 计算成本高，依赖 LLM 性能 | 对准确性要求较高，计算资源充足的场景 |
| 混合策略 | 在效率和准确性之间取得平衡 | 仍然需要调整阈值 | 需要在效率和准确性之间进行权衡的场景 |
| 生成式 Fallback | 避免直接回答“不知道”，提供更好的用户体验 | 生成的回复可能不够准确或相关，需要仔细设计提示语 | 需要提高用户体验，但无法保证检索结果质量的场景 |
| 查询改写与重试 | 可以提高检索的准确率 | 查询改写可能引入新的错误，需要仔细评估改写后的查询 | 检索模块性能有限，需要提高检索准确率的场景 |
| 逐步降级 Fallback | 可以根据不同的情况选择最合适的 Fallback 策略，提高系统的整体性能 | 需要仔细设计 Fallback 流程，并对每个策略进行调优 | 需要综合考虑各种因素，并根据实际情况进行调整的场景 |
工程化考虑
在实际工程中，还需要考虑以下问题：
- 监控: 需要对 Fallback 策略的触发频率和效果进行监控，以便及时发现问题并进行调整。
- 日志: 需要记录 Fallback 策略的执行过程，以便进行问题排查和分析。
- A/B 测试: 可以使用 A/B 测试来比较不同 Fallback 策略的效果，并选择最佳方案。
- 可配置性: 应该将 Fallback 策略的参数（例如阈值）配置化，方便进行调整。
结束语：打造更健壮的 RAG 系统
通过设计有效的 Fallback 策略，我们可以显著提高 RAG 系统的鲁棒性和准确性，避免 LLM 生成不准确的答案，并提供更好的用户体验。希望今天的分享能够帮助大家更好地构建基于 RAG 的应用。
策略选择和工程化实现
选择合适的 Fallback 策略需要综合考虑各种因素，没有一种策略能够适用于所有场景。需要根据具体的应用场景和需求，进行权衡和选择。
在工程实现上，需要注意监控、日志、A/B 测试和可配置性等方面，以便对 Fallback 策略进行持续优化和改进。