如何将检索链路质量评分自动融入 MLOps 模型评估体系

将检索链路质量评分自动融入 MLOps 模型评估体系

大家好，今天我们来探讨一个非常重要的主题：如何将检索链路质量评分自动融入 MLOps 模型评估体系。在现代机器学习系统中，尤其是涉及信息检索、问答系统、推荐系统等应用中，模型的效果不仅取决于模型的预测准确率，还取决于检索链路的质量。一个优秀的模型，如果检索链路无法提供相关或高质量的候选结果，最终表现也会大打折扣。因此，将检索链路质量纳入 MLOps 模型评估体系，对于打造更可靠、更高效的机器学习应用至关重要。

我们将从以下几个方面展开讨论：

1. 理解检索链路与模型评估的关联性：明确检索链路在整个系统中的作用，以及它如何影响模型评估的指标。
2. 检索链路质量评分指标的选择与定义：介绍常用的检索链路质量指标，以及如何根据实际业务场景选择合适的指标。
3. 自动化评分流程的设计与实现：详细讲解如何设计自动化评分流程，包括数据收集、指标计算、结果存储等。
4. 将评分融入 MLOps 模型评估体系：讨论如何将检索链路质量评分整合到 MLOps 流程中，包括模型训练、验证、部署和监控。
5. 实际案例与代码示例：通过实际案例和代码示例，演示如何将上述方法应用于实际项目中。

1. 理解检索链路与模型评估的关联性

在很多机器学习应用中，例如问答系统、推荐系统，模型并非直接面对原始数据进行预测，而是先通过一个检索链路，从海量数据中筛选出相关的候选集，然后再由模型对候选集进行排序或预测。

例如，在一个问答系统中，用户提出一个问题，首先需要通过信息检索技术（例如基于关键词的搜索、基于向量相似度的搜索）从知识库中检索出与问题相关的文档片段，然后再由问答模型从这些文档片段中提取答案。在这个过程中，信息检索环节就是检索链路，问答模型是最终的预测模型。

检索链路的质量直接影响模型的性能。 如果检索链路无法提供相关的文档片段，即使问答模型再强大，也无法给出正确的答案。因此，在评估问答系统的整体性能时，不仅要评估问答模型的准确率，还要评估检索链路的召回率、准确率等指标。

同样，在推荐系统中，通常先通过召回策略（例如协同过滤、基于内容的推荐）从海量商品中筛选出用户可能感兴趣的候选商品，然后再由排序模型对这些候选商品进行排序。如果召回策略无法召回用户真正感兴趣的商品，排序模型再强大也无法提升推荐效果。

模型评估不再仅仅关注预测准确率。 因此，在 MLOps 流程中，我们需要将检索链路的质量纳入考虑范围，从而更全面地评估模型的性能，并指导模型的改进。

2. 检索链路质量评分指标的选择与定义

检索链路质量评分指标的选择取决于具体的应用场景和检索链路的实现方式。下面介绍一些常用的检索链路质量指标：

• 召回率 (Recall)：衡量检索链路能够找到所有相关文档的能力。
  • 公式：Recall = (检索到的相关文档数) / (所有相关文档数)
• 准确率 (Precision)：衡量检索链路检索到的文档中，有多少是相关的。
  • 公式：Precision = (检索到的相关文档数) / (检索到的文档总数)
• 平均准确率均值 (Mean Average Precision, MAP)：综合考虑了检索结果的准确率和排序位置。
  • MAP 的计算涉及到每个查询的 Average Precision (AP)，AP 的计算考虑了每个相关文档在检索结果中的位置。
• 归一化折损累计增益 (Normalized Discounted Cumulative Gain, NDCG)：衡量检索结果的排序质量，越相关的文档排在越前面，NDCG 值越高。
  • NDCG 的计算涉及到 Discounted Cumulative Gain (DCG) 和 Ideal Discounted Cumulative Gain (IDCG)。
• 覆盖率 (Coverage)：衡量检索链路能够覆盖多少比例的文档。
  • 公式：Coverage = (检索到的文档数) / (文档总数)
• 多样性 (Diversity)：衡量检索结果的多样性，例如可以通过计算检索结果中不同类别文档的比例来衡量。
• 延迟 (Latency)：衡量检索链路的响应速度。

指标的选择需要结合业务场景。 例如，在问答系统中，召回率可能比准确率更重要，因为我们需要尽可能找到所有相关的文档片段，即使其中包含一些不相关的片段，也可以通过问答模型进行过滤。而在推荐系统中，准确率可能更重要，因为我们需要尽可能推荐用户感兴趣的商品，减少用户的浏览成本。

指标的定义需要清晰明确。 例如，在计算召回率时，我们需要明确如何判断一个文档是否与查询相关。这可能需要人工标注或者使用一些自动化的方法（例如基于语义相似度的匹配）。

示例：问答系统检索链路质量指标定义

假设我们有一个问答系统，使用基于向量相似度的检索链路从知识库中检索文档片段。我们可以定义以下指标：

指标	定义
召回率	对于每个问题，如果检索结果中包含至少一个包含正确答案的文档片段，则认为召回成功。召回率 = (召回成功的query数) / (总query数)
准确率	对于每个问题，准确率 = (检索到的相关文档片段数) / (检索到的文档片段总数)。 相关文档片段的定义：包含正确答案的文档片段。
平均排序位置	对于每个问题，如果检索结果中包含正确答案，则记录包含正确答案的文档片段在检索结果中的平均排序位置。平均排序位置 = (所有包含正确答案的文档片段的排序位置之和) / (包含正确答案的文档片段总数)。 如果检索结果中没有正确答案，则平均排序位置为检索结果长度 + 1 。
延迟	检索链路的平均响应时间。

3. 自动化评分流程的设计与实现

自动化评分流程的目标是自动收集数据、计算指标、存储结果，并将结果用于 MLOps 模型评估。一个典型的自动化评分流程包括以下几个步骤：

1. 数据收集：收集用于评估检索链路质量的数据。这些数据可能包括用户查询、检索结果、人工标注数据、用户反馈数据等。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、过滤、转换等预处理操作，例如去除重复数据、处理缺失值、转换数据格式等。
3. 指标计算：根据选择的指标，计算检索链路的质量评分。
4. 结果存储：将计算得到的指标存储到数据库或文件中，以便后续分析和使用。
5. 可视化与报告：将指标可视化，并生成报告，以便更好地理解检索链路的质量。

代码示例：自动化评分流程（Python）

import json
import numpy as np

def calculate_recall(relevant_docs, retrieved_docs):
    """计算召回率"""
    if not relevant_docs:
        return 0.0  # 如果没有相关文档，召回率为0
    retrieved_relevant_docs = set(retrieved_docs) & set(relevant_docs)
    return len(retrieved_relevant_docs) / len(relevant_docs)

def calculate_precision(relevant_docs, retrieved_docs):
    """计算准确率"""
    if not retrieved_docs:
        return 0.0  # 如果没有检索到文档，准确率为0
    retrieved_relevant_docs = set(retrieved_docs) & set(relevant_docs)
    return len(retrieved_relevant_docs) / len(retrieved_docs)

def calculate_average_precision(relevant_docs, retrieved_docs):
    """计算平均准确率"""
    if not relevant_docs:
        return 0.0

    precision_sum = 0.0
    relevant_count = 0
    for i, doc in enumerate(retrieved_docs):
        if doc in relevant_docs:
            relevant_count += 1
            precision_sum += relevant_count / (i + 1)
    return precision_sum / len(relevant_docs)

def calculate_map(query_results):
    """计算平均准确率均值 (MAP)"""
    ap_scores = [calculate_average_precision(result["relevant_docs"], result["retrieved_docs"]) for result in query_results]
    return np.mean(ap_scores) if ap_scores else 0.0

def evaluate_retrieval_quality(data_path):
    """评估检索链路质量"""
    with open(data_path, 'r') as f:
        data = json.load(f)

    recall_scores = []
    precision_scores = []
    query_results = [] # 存储每个query的结果，用于计算MAP

    for query_data in data:
        query = query_data['query']
        relevant_docs = query_data['relevant_docs']
        retrieved_docs = query_data['retrieved_docs']

        recall = calculate_recall(relevant_docs, retrieved_docs)
        precision = calculate_precision(relevant_docs, retrieved_docs)

        recall_scores.append(recall)
        precision_scores.append(precision)
        query_results.append({"query": query, "relevant_docs": relevant_docs, "retrieved_docs": retrieved_docs})

        print(f"Query: {query}")
        print(f"  Recall: {recall:.4f}")
        print(f"  Precision: {precision:.4f}")

    mean_recall = np.mean(recall_scores)
    mean_precision = np.mean(precision_scores)
    map_score = calculate_map(query_results)

    print(f"nOverall Metrics:")
    print(f"  Mean Recall: {mean_recall:.4f}")
    print(f"  Mean Precision: {mean_precision:.4f}")
    print(f"  MAP: {map_score:.4f}")

    return {
        "mean_recall": mean_recall,
        "mean_precision": mean_precision,
        "map": map_score
    }

# 示例数据 (存储在 data.json 文件中)
# [
#     {
#         "query": "什么是机器学习？",
#         "relevant_docs": ["doc1", "doc2", "doc3"],
#         "retrieved_docs": ["doc1", "doc4", "doc2"]
#     },
#     {
#         "query": "人工智能的应用有哪些？",
#         "relevant_docs": ["doc4", "doc5"],
#         "retrieved_docs": ["doc4", "doc6", "doc5", "doc7"]
#     }
# ]

if __name__ == "__main__":
    data_path = "data.json"  # 替换为你的数据文件路径
    metrics = evaluate_retrieval_quality(data_path)
    print(f"nMetrics dictionary: {metrics}")

代码解释：

1. calculate_recall(relevant_docs, retrieved_docs): 计算召回率。
2. calculate_precision(relevant_docs, retrieved_docs): 计算准确率。
3. calculate_average_precision(relevant_docs, retrieved_docs): 计算平均准确率。
4. calculate_map(query_results): 计算平均准确率均值 (MAP)。
5. evaluate_retrieval_quality(data_path): 主函数，读取数据，计算指标，并打印结果。
6. data.json: 示例数据，包含查询、相关文档、检索到的文档。

如何运行代码：

1. 将上述代码保存为 evaluate.py。
2. 创建一个 data.json 文件，并将示例数据复制到该文件中。
3. 运行 python evaluate.py。

自动化流程的实现：

• 数据收集： 可以通过日志分析、用户反馈收集等方式获取数据。
• 数据预处理： 可以使用 Pandas 等工具进行数据清洗、过滤、转换。
• 指标计算： 可以使用上述代码或自定义函数进行计算。
• 结果存储： 可以将结果存储到数据库（例如 MySQL、PostgreSQL）或文件（例如 CSV、JSON）。
• 可视化与报告： 可以使用 Matplotlib、Seaborn 等工具进行可视化，并生成报告。

流程的自动化可以使用 Airflow、Luigi 等工作流调度工具。

4. 将评分融入 MLOps 模型评估体系

将检索链路质量评分融入 MLOps 模型评估体系，需要从模型训练、验证、部署和监控等多个环节入手。

1. 模型训练：在模型训练过程中，可以将检索链路质量评分作为模型的特征，例如可以将召回率、准确率等指标作为特征输入到模型中，从而让模型学习到检索链路的质量信息。
2. 模型验证：在模型验证过程中，除了评估模型的预测准确率之外，还需要评估检索链路的质量。可以使用上述自动化评分流程计算检索链路的质量指标，并将这些指标作为模型验证的一部分。
3. 模型部署：在模型部署过程中，需要确保检索链路的性能满足要求。可以使用监控工具监控检索链路的响应时间、吞吐量等指标，并在性能下降时及时报警。
4. 模型监控：在模型上线后，需要持续监控检索链路的质量。可以使用自动化评分流程定期计算检索链路的质量指标，并与历史数据进行比较，从而及时发现问题。

关键是将检索链路质量评分作为模型评估的一部分，并将其纳入 MLOps 流程中。 这可以帮助我们更全面地评估模型的性能，并指导模型的改进。

示例：将召回率作为模型特征

假设我们有一个推荐系统，使用召回模型从海量商品中筛选出候选商品，然后使用排序模型对这些候选商品进行排序。我们可以将召回模型的召回率作为排序模型的特征。

# 假设我们已经训练好了一个召回模型和一个排序模型
# 召回模型：recall_model
# 排序模型：ranking_model

def predict(user_id, item_pool, recall_model, ranking_model):
    """预测用户可能感兴趣的商品"""

    # 1. 使用召回模型获取候选商品
    candidate_items = recall_model.get_candidate_items(user_id, item_pool)

    # 2. 计算召回率 (假设我们有标注数据，知道用户真正感兴趣的商品)
    relevant_items = get_relevant_items(user_id) # 获取用户真正感兴趣的商品
    recall = calculate_recall(relevant_items, candidate_items)

    # 3. 构建排序模型的输入特征
    features = []
    for item_id in candidate_items:
        item_features = get_item_features(item_id)  # 获取商品特征
        user_features = get_user_features(user_id)  # 获取用户特征
        # 将召回率作为特征加入
        features.append(item_features + user_features + [recall])

    # 4. 使用排序模型对候选商品进行排序
    scores = ranking_model.predict(features)

    # 5. 返回排序结果
    item_scores = zip(candidate_items, scores)
    sorted_items = sorted(item_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_items

# 一些辅助函数 (需要根据实际情况实现)
def get_relevant_items(user_id):
    """获取用户真正感兴趣的商品 (需要根据实际情况实现)"""
    # ...
    pass

def get_item_features(item_id):
    """获取商品特征 (需要根据实际情况实现)"""
    # ...
    pass

def get_user_features(user_id):
    """获取用户特征 (需要根据实际情况实现)"""
    # ...
    pass

代码解释：

1. predict(user_id, item_pool, recall_model, ranking_model): 预测用户可能感兴趣的商品。
2. recall_model.get_candidate_items(user_id, item_pool): 使用召回模型获取候选商品。
3. calculate_recall(relevant_items, candidate_items): 计算召回率。
4. features.append(item_features + user_features + [recall]): 将召回率作为特征加入到排序模型的输入特征中。

5. 实际案例与代码示例

我们以一个简单的电商搜索系统为例，演示如何将检索链路质量评分融入 MLOps 模型评估体系。

系统架构：

• 用户： 用户输入搜索关键词。
• 检索链路： 使用 Elasticsearch 索引商品信息，根据关键词进行检索。
• 排序模型： 使用机器学习模型对检索结果进行排序，并返回给用户。

数据：

• 搜索日志： 记录用户搜索关键词、检索结果、用户点击行为等。
• 商品信息： 包含商品 ID、商品名称、商品描述等。

指标：

• 召回率： 衡量检索链路能够找到所有相关商品的能力。
• 点击率 (Click-Through Rate, CTR)： 衡量用户点击检索结果的比例。

自动化评分流程：

1. 数据收集： 从搜索日志中收集用户搜索关键词、检索结果、用户点击行为等数据。
2. 数据预处理： 对收集到的数据进行清洗、过滤、转换等预处理操作。
3. 指标计算： 根据以下公式计算召回率和 CTR：
   • 召回率 = (检索到的相关商品数) / (所有相关商品数) (需要人工标注或使用其他方法确定相关商品)
   • CTR = (点击的商品数) / (展示的商品数)
4. 结果存储： 将计算得到的指标存储到数据库中。
5. 可视化与报告： 使用 Grafana 等工具将指标可视化，并生成报告。

MLOps 模型评估：

• 模型训练： 将召回率作为排序模型的特征，从而让模型学习到检索链路的质量信息。
• 模型验证： 在模型验证过程中，除了评估模型的预测准确率之外，还需要评估召回率和 CTR。
• 模型部署： 使用监控工具监控检索链路的响应时间、吞吐量等指标，并在性能下降时及时报警。
• 模型监控： 定期计算召回率和 CTR，并与历史数据进行比较，从而及时发现问题。

通过这个案例，我们可以看到，将检索链路质量评分融入 MLOps 模型评估体系，可以帮助我们更全面地评估电商搜索系统的性能，并指导系统的改进。

检索链路与模型评估的融合，是提升系统整体性能的关键

今天我们讨论了如何将检索链路质量评分自动融入 MLOps 模型评估体系。 重点在于理解检索链路的重要性，选择合适的质量评分指标，并将其整合到 MLOps 流程的各个环节中。 通过这种方式，我们可以更全面地评估模型性能，并不断优化系统，提升用户体验。