RAG 中检索结果排序不一致导致模型异常回答的工程化优化

大家好，今天我们来深入探讨一个在 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统中经常被忽视，但却至关重要的环节：检索结果排序不一致导致模型异常回答的工程化优化。

RAG 系统的核心在于从海量知识库中检索相关文档，并将其作为上下文传递给语言模型，从而增强模型的生成能力。然而，如果检索结果的排序不稳定，即使是同一问题，每次检索到的文档顺序都不同，会导致模型接收到的上下文信息发生变化，进而产生不一致甚至错误的回答。

这种问题在生产环境中尤为常见，因为它涉及到多个环节的相互作用，包括数据预处理、索引构建、检索算法、排序策略以及模型推理等。任何一个环节的微小变化都可能导致排序结果的波动。

接下来，我们将从以下几个方面深入分析并提供相应的工程化优化方案：

一、问题根源分析：排序不一致的来源

要解决问题，首先需要明确问题的根源。RAG 系统中检索结果排序不一致可能来源于以下几个方面：

数据预处理的非确定性:
- 分词器的不稳定性: 不同的分词器，甚至同一分词器的不同版本，可能会产生不同的 tokenization 结果。这会影响后续的向量化过程，从而导致检索结果的排序变化。
- 数据清洗的随机性: 如果数据清洗过程中包含随机操作，例如随机采样、随机替换等，会导致文档内容发生变化，进而影响检索结果。
- 并行处理的顺序性: 在并行处理数据时，如果没有严格控制执行顺序，可能会导致文档处理的顺序不同，从而影响后续索引构建和检索。
索引构建的非确定性:
- 向量索引的近似性: 常见的向量索引 (例如 HNSW, Annoy) 都是近似最近邻搜索算法，它们在保证检索效率的同时，牺牲了部分精度。这意味着每次检索的结果可能略有不同，尤其是当向量距离非常接近时。
- 索引构建的参数敏感性: 向量索引的构建参数 (例如 HNSW 的 M 和 efConstruction) 对索引的性能和精度有很大影响。如果参数设置不当，会导致索引不稳定，从而影响检索结果的排序。
- 索引更新的异步性: 如果索引是异步更新的，那么在更新过程中，检索结果可能会受到新旧索引的影响，导致排序不稳定。
检索算法的非确定性:
- 混合检索的权重调整: RAG 系统通常采用混合检索策略，结合多种检索方法 (例如关键词检索和向量检索)。不同检索方法的权重调整会直接影响最终的排序结果。
- 检索过程的随机性: 某些检索算法 (例如基于采样的检索) 本身就包含随机性。
- 并发检索的顺序性: 如果多个检索请求并发执行，它们的执行顺序可能会影响最终的排序结果，尤其是在资源竞争的情况下。
排序策略的非确定性:
- 排序模型的随机性: 如果使用机器学习模型进行排序 (例如 Learning to Rank)，模型的初始化参数和训练数据可能会影响排序结果。
- 排序特征的波动性: 如果排序特征 (例如文档长度、点击率等) 是动态变化的，会导致排序结果不稳定。
- 排序规则的优先级: 如果排序规则之间存在冲突，它们的优先级可能会影响最终的排序结果。

二、工程化优化方案：各个击破，提升稳定性

针对以上问题，我们可以采取以下工程化优化方案：

数据预处理的确定性保证:
- 固定分词器版本: 确保所有环节使用相同版本的分词器，并尽量选择确定性强的分词器。
```
# 使用 transformers 库的 BertTokenizer
from transformers import BertTokenizer
```
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

def tokenize_text(text):
tokens = tokenizer.tokenize(text)
return tokens
```
- **避免随机操作:** 尽量避免在数据清洗过程中使用随机操作。如果必须使用，请设置固定的随机种子。
```python
import random

def random_sample(data, k, seed=42):
   random.seed(seed)
   return random.sample(data, k)
```
- 控制并行处理顺序: 使用线程池或进程池时，确保文档处理的顺序是确定的。可以使用 ThreadPoolExecutor 的 map 函数，它可以保证按照输入顺序返回结果。
```
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
```
def process_document(doc):

… 处理文档的逻辑 …

return processed_doc

def process_documents_in_order(documents, num_workers=4):
with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_workers) as executor:
processed_documents = list(executor.map(process_document, documents))
return processed_documents
索引构建的确定性增强:
- 选择合适的向量索引: 评估不同向量索引的性能和精度，选择最适合当前场景的索引。例如，对于高精度要求的场景，可以选择 IVF 或 HNSW 的高精度参数。
- 固定索引构建参数: 记录并固定索引构建的参数，确保每次构建的索引都是相同的。
```
# 使用 faiss 构建 HNSW 索引
import faiss
import numpy as np
```
def build_hnsw_index(embeddings, M=16, efConstruction=200, d=768): # d is embedding dimension
index = faiss.IndexHNSWFlat(d, M)
index.hnsw.efConstruction = efConstruction
index.add(embeddings)
return index
```
- **原子性索引更新:** 使用原子性操作更新索引，避免在更新过程中出现数据不一致的情况。例如，可以使用数据库事务来保证索引更新的原子性。
```
检索算法的确定性优化:
- 固定混合检索权重: 如果使用混合检索策略，固定不同检索方法的权重，避免手动调整或动态调整。
- 避免基于采样的检索: 尽量避免使用基于采样的检索算法。如果必须使用，请设置固定的随机种子。
- 串行化并发检索: 如果多个检索请求并发执行，可以考虑将它们串行化，以避免执行顺序带来的影响。可以使用队列来管理检索请求。
排序策略的确定性强化:
- 固定排序模型: 如果使用机器学习模型进行排序，固定模型的初始化参数和训练数据，确保每次训练得到的模型都是相同的。
- 使用稳定的排序特征: 尽量使用稳定的排序特征，例如文档的创建时间、作者等。避免使用动态变化的排序特征。
- 明确排序规则优先级: 如果排序规则之间存在冲突，明确它们的优先级，并将其写入代码中，避免人为调整。
```
def custom_sort(results):
# 首先按照 relevance_score 降序排列
results = sorted(results, key=lambda x: x['relevance_score'], reverse=True)
# 然后按照 publish_date 升序排列，仅在 relevance_score 相同的情况下生效
results = sorted(results, key=lambda x: x['publish_date'])
return results
```

三、代码示例：构建确定性 RAG 系统

下面是一个简单的代码示例，展示了如何构建一个确定性的 RAG 系统：

import hashlib
import numpy as np
from typing import List, Dict

# 1. 数据预处理
def preprocess_document(text: str) -> str:
    """
    对文档进行预处理，包括去除空格、转换为小写等操作。
    确保预处理过程是确定性的。
    """
    text = text.strip().lower()
    return text

# 2. 计算文档的哈希值，作为唯一标识符
def calculate_hash(text: str) -> str:
    """
    计算文档的 SHA256 哈希值。
    确保相同的文档始终具有相同的哈希值。
    """
    return hashlib.sha256(text.encode('utf-8')).hexdigest()

# 3. 使用确定性的分词器
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

def tokenize_document(text: str) -> List[str]:
    """
    使用 BertTokenizer 对文档进行分词。
    确保每次分词的结果都是相同的。
    """
    return tokenizer.tokenize(text)

# 4. 构建确定性的向量索引
import faiss

def create_embeddings(tokens: List[str]) -> np.ndarray:
    """
    使用预训练的词向量模型 (例如 Word2Vec, GloVe) 将 token 转换为向量。
    确保每次转换的结果都是相同的。
    """
    # 这里只是一个示例，实际应用中需要使用预训练的词向量模型
    embedding_dim = 768  # 假设词向量维度为 768
    embeddings = np.random.rand(len(tokens), embedding_dim).astype('float32') # Replace with actual embeddings
    return embeddings

def build_index(embeddings: np.ndarray, index_type='hnsw', M=16, efConstruction=200) -> faiss.Index:
    """
    构建向量索引，例如 HNSW。
    确保索引构建的参数是固定的。
    """
    d = embeddings.shape[1]
    if index_type == 'hnsw':
        index = faiss.IndexHNSWFlat(d, M)
        index.hnsw.efConstruction = efConstruction
        index.add(embeddings)
    else:
        raise ValueError(f"Unsupported index type: {index_type}")
    return index

# 5. 检索相关文档
def search_index(index: faiss.Index, query_embedding: np.ndarray, k: int = 5) -> List[int]:
    """
    在向量索引中搜索与查询向量最相似的文档。
    确保每次搜索的结果都是相同的。
    """
    D, I = index.search(query_embedding, k)  # D: distances, I: indices
    return I[0].tolist()

# 6. 排序检索结果
def rank_results(results: List[Dict], ranking_criteria: str = 'relevance') -> List[Dict]:
    """
    对检索结果进行排序。
    确保排序规则是明确且固定的。
    """
    if ranking_criteria == 'relevance':
        # 假设 results 包含 relevance score
        ranked_results = sorted(results, key=lambda x: x['relevance_score'], reverse=True)
    else:
        raise ValueError(f"Unsupported ranking criteria: {ranking_criteria}")
    return ranked_results

# 7. 将检索结果作为上下文传递给语言模型
def generate_answer(query: str, context: str) -> str:
    """
    使用语言模型生成答案。
    这里只是一个示例，实际应用中需要使用预训练的语言模型 (例如 GPT-3, BERT)。
    """
    # 模型输入：query + context
    prompt = f"Question: {query}nContext: {context}nAnswer:"
    # 调用语言模型 API，获取答案
    answer = f"This is a dummy answer based on the query: {query} and context: {context}" # Replace with actual model inference
    return answer

# 整合所有步骤
def rag_pipeline(query: str, documents: List[str], index_type='hnsw') -> str:
    """
    完整的 RAG Pipeline
    """
    # 1. 预处理文档
    processed_documents = [preprocess_document(doc) for doc in documents]

    # 2. 计算文档哈希值
    document_ids = [calculate_hash(doc) for doc in processed_documents]

    # 3. 分词
    tokenized_documents = [tokenize_document(doc) for doc in processed_documents]

    # 4. 创建词嵌入
    document_embeddings = [create_embeddings(tokens) for tokens in tokenized_documents]

    # 5. 构建索引
    # 堆叠所有文档的embeddings
    all_embeddings = np.concatenate(document_embeddings, axis=0)
    index = build_index(all_embeddings, index_type=index_type)

    # 6. 创建查询词的embedding
    query_tokens = tokenize_document(query)
    query_embedding = create_embeddings(query_tokens)
    query_embedding = np.mean(query_embedding, axis=0, keepdims=True)  # Average token embeddings

    # 7. 检索相关文档
    k = min(5, len(documents)) # 检索top k个，k不能大于文档总数
    relevant_document_indices = search_index(index, query_embedding, k=k)

    # 8. 获取实际的文档
    relevant_documents = [documents[i] for i in relevant_document_indices]

    # 9. 排序结果 (如果需要)
    # 这里只是一个示例，实际应用中需要根据具体情况进行排序
    relevant_documents_with_scores = [{'document': doc, 'relevance_score': np.random.rand()} for doc in relevant_documents]
    ranked_documents = rank_results(relevant_documents_with_scores)

    # 10. 构建上下文
    context = "n".join([doc['document'] for doc in ranked_documents])

    # 11. 生成答案
    answer = generate_answer(query, context)

    return answer

四、监控与评估：持续改进，保证质量

即使采取了以上优化方案，仍然需要对 RAG 系统进行持续的监控和评估，以确保其稳定性和可靠性。

监控指标:
- 检索结果排序稳定性: 监控每次检索结果的排序变化情况。可以使用 Jaccard 指数或 Kendall Tau 等指标来衡量排序的相似度。
- 回答一致性: 监控同一问题在不同时间点的回答是否一致。可以使用 BLEU 或 ROUGE 等指标来衡量回答的相似度。
- 回答准确性: 监控回答是否准确。可以使用人工评估或自动评估方法来衡量回答的准确性。
评估方法:
- A/B 测试: 对不同的优化方案进行 A/B 测试，比较它们的性能指标，选择最佳方案。
- 人工评估: 定期进行人工评估，检查系统的回答质量，发现潜在问题。

五、总结一些关键点

确定性至关重要：在 RAG 系统的各个环节，尽量选择确定性的算法和工具，避免随机操作。
监控与评估：建立完善的监控和评估体系，持续改进系统的性能和稳定性。
工程化思维：将 RAG 系统视为一个工程项目，从整体架构和细节实现两个层面进行优化。
适当的灵活性：在保证稳定性的前提下，可以适当增加系统的灵活性，以适应不同的应用场景。

通过以上的分析和优化，我们可以构建一个更加稳定、可靠的 RAG 系统，从而提升语言模型的生成能力，并最终为用户提供更优质的服务。

数据处理与索引构建要保证一致性

数据预处理阶段，确保分词器和清洗逻辑的确定性，避免随机操作引入的不确定性。
索引构建过程中，固定向量索引的参数，并采用原子性的更新策略，保证索引的一致性。

检索与排序要保证稳定性

检索算法的选择和参数配置需要仔细考虑，避免使用基于采样的检索方法。
排序策略应该明确且固定，避免动态调整排序特征或规则的优先级。

RAG 中检索结果排序不一致导致模型异常回答的工程化优化

… 处理文档的逻辑 …

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