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RAG中的查询重写（Query Rewriting）：利用HyDE生成假设性文档增强检索召回率

RAG中的查询重写：利用HyDE生成假设性文档增强检索召回率

大家好，今天我们来深入探讨一个在检索增强生成（RAG）系统中至关重要的技术：查询重写，并重点介绍一种名为HyDE（Hypothetical Document Embeddings）的方法，它通过生成假设性文档来显著提升检索召回率。

RAG的核心思想是利用外部知识库来增强语言模型的生成能力，避免模型“胡编乱造”或者依赖过时的信息。 然而，RAG系统的性能很大程度上取决于检索模块的准确性。如果检索模块无法找到与用户查询相关的文档，即使语言模型再强大，也无法给出满意的答案。 这就是查询重写技术发挥作用的地方。

查询重写的必要性

用户查询通常是简洁、直接的，但这种简洁性有时会成为检索的障碍。原因如下：

  • 词汇鸿沟（Lexical Gap）： 用户使用的词汇可能与知识库中的文档使用的词汇不同，导致基于关键词匹配的检索失败。
  • 语义模糊： 查询可能存在歧义，而简单的关键词匹配无法理解用户的真实意图。
  • 信息不足： 查询可能缺少必要的上下文信息，导致检索系统难以找到相关的文档。

查询重写的目的就是解决这些问题，通过对原始查询进行转换，使其更适合知识库的检索。 常见的查询重写方法包括：

  • 查询扩展（Query Expansion）： 通过添加同义词、近义词或者相关概念来扩展原始查询。
  • 查询释义（Query Reformulation）： 将原始查询改写成更清晰、更具体的表达。
  • 查询分解（Query Decomposition）： 将复杂的查询分解成多个简单的子查询。

而HyDE是一种更加巧妙的查询重写方法，它通过生成假设性文档来弥合查询与文档之间的差距。

HyDE：生成假设性文档

HyDE的核心思想是，与其直接对用户查询进行修改，不如让语言模型先根据查询生成一个“假设性文档”，然后利用这个假设性文档来进行检索。 这种方法利用了语言模型的生成能力，将用户的查询意图转化为一个更加具体、更易于检索的表达。

HyDE的工作流程如下：

  1. 生成假设性文档： 使用语言模型（例如GPT-3）根据用户查询生成一个假设性的、与查询相关的文档。
  2. 嵌入假设性文档和原始查询： 将假设性文档和原始查询都转换为向量表示（embeddings）。
  3. 检索： 使用假设性文档的向量表示在知识库中进行相似性检索，找到与假设性文档最相关的文档。
  4. 生成答案： 将检索到的文档与原始查询一起输入到语言模型中，生成最终的答案。

关键在于，假设性文档充当了“桥梁”，它既包含了用户查询的意图，又以一种更适合检索的形式表达出来。

HyDE的代码实现

下面我们通过代码示例来演示如何使用HyDE进行查询重写和检索。

1. 安装必要的库:

!pip install transformers sentence-transformers faiss-cpu

2. 加载预训练模型:

from transformers import pipeline
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import numpy as np

# 加载文本生成模型 (这里使用了一个较小的模型以节省资源，实际应用中可以使用更大的模型)
generator = pipeline('text-generation', model='EleutherAI/gpt-neo-125M')

# 加载句子嵌入模型
embedding_model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2') # 推荐使用，效果较好

3. 定义HyDE函数:

def generate_hypothetical_document(query, generator):
  """
  根据查询生成假设性文档。

  Args:
    query: 用户查询。
    generator: 文本生成模型。

  Returns:
    假设性文档的文本。
  """
  prompt = f"Answer the following question in detail:nn{query}nnAnswer:"
  generated_text = generator(prompt, max_length=200, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
  # 移除prompt部分，只保留生成的答案
  hypothetical_document = generated_text.replace(prompt, "").strip()
  return hypothetical_document

def get_embedding(text, embedding_model):
  """
  获取文本的向量表示。

  Args:
    text: 文本。
    embedding_model: 句子嵌入模型。

  Returns:
    文本的向量表示。
  """
  return embedding_model.encode(text)

def hyde_search(query, generator, embedding_model, index, knowledge_base, k=5):
  """
  使用HyDE进行检索。

  Args:
    query: 用户查询。
    generator: 文本生成模型。
    embedding_model: 句子嵌入模型。
    index: FAISS索引。
    knowledge_base: 知识库，一个包含文档文本的列表。
    k: 返回的文档数量。

  Returns:
    一个包含检索结果的列表，每个结果包含文档文本和相似度得分。
  """

  # 1. 生成假设性文档
  hypothetical_document = generate_hypothetical_document(query, generator)

  # 2. 获取假设性文档的向量表示
  hypothetical_document_embedding = get_embedding(hypothetical_document, embedding_model)

  # 3. 在知识库中进行相似性检索
  D, I = index.search(np.array([hypothetical_document_embedding]), k) # 注意：FAISS需要numpy数组作为输入

  # 4. 返回检索结果
  results = []
  for i in range(k):
    document_index = I[0][i]
    similarity_score = D[0][i]
    document_text = knowledge_base[document_index]
    results.append({"document": document_text, "score": similarity_score})

  return results

4. 创建一个简单的知识库:

knowledge_base = [
    "The capital of France is Paris.",
    "Paris is a beautiful city located on the Seine River.",
    "The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris.",
    "London is the capital of England.",
    "The Thames River flows through London.",
    "The Big Ben is a famous clock tower in London.",
    "Berlin is the capital of Germany.",
    "The Brandenburg Gate is a famous landmark in Berlin.",
    "Rome is the capital of Italy.",
    "The Colosseum is a famous landmark in Rome.",
    "Artificial intelligence (AI) is a branch of computer science.",
    "Machine learning is a subfield of AI.",
    "Deep learning is a subfield of machine learning.",
    "Natural language processing (NLP) is a field of AI focused on enabling computers to understand and process human language.",
    "RAG combines retrieval and generation to answer questions based on external knowledge."
]

5. 构建FAISS索引:

# 获取所有文档的向量表示
embeddings = [get_embedding(doc, embedding_model) for doc in knowledge_base]
embeddings = np.array(embeddings) # 转换为numpy数组

# 创建FAISS索引
dimension = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # 使用内积作为相似度度量
index.add(embeddings) # 添加向量到索引

6. 使用HyDE进行检索:

query = "What are the key components of Retrieval Augmented Generation?"
results = hyde_search(query, generator, embedding_model, index, knowledge_base, k=3)

# 打印检索结果
print(f"Query: {query}n")
for i, result in enumerate(results):
  print(f"Result {i+1}:")
  print(f"  Document: {result['document']}")
  print(f"  Score: {result['score']:.4f}n")

代码解释：

  • generate_hypothetical_document: 这个函数使用预训练的文本生成模型根据给定的查询生成一个假设性的文档。这里使用了transformers库中的pipeline，可以方便地使用各种预训练模型。
  • get_embedding: 这个函数使用预训练的句子嵌入模型将文本转换为向量表示。 这里使用了sentence-transformers库，它提供了许多高质量的预训练句子嵌入模型。
  • hyde_search: 这是HyDE的核心函数。 它首先生成假设性文档，然后将其转换为向量表示，并在知识库中使用FAISS索引进行相似性检索。
  • FAISS (Facebook AI Similarity Search): FAISS是一个用于高效相似性搜索的库。它可以快速地在大量向量中找到与给定向量最相似的向量。这里使用IndexFlatIP，它使用内积作为相似度度量。
  • 知识库： 示例中创建了一个简单的知识库， 包含一些关于城市、地标和人工智能的文本。
  • 检索结果： 代码打印出与查询最相关的三个文档以及它们的相似度得分。

运行结果示例:

Query: What are the key components of Retrieval Augmented Generation?

Result 1:
  Document: RAG combines retrieval and generation to answer questions based on external knowledge.
  Score: 0.7021

Result 2:
  Document: Artificial intelligence (AI) is a branch of computer science.
  Score: 0.3896

Result 3:
  Document: Natural language processing (NLP) is a field of AI focused on enabling computers to understand and process human language.
  Score: 0.3744

可以看到，即使查询中包含了“Retrieval Augmented Generation”这个较为专业的术语，HyDE仍然能够准确地检索到包含相关信息的文档。

HyDE的优势与局限性

优势：

  • 提升召回率： 通过生成假设性文档，HyDE可以弥合查询与文档之间的词汇鸿沟，从而提升检索召回率。
  • 利用语言模型的生成能力： HyDE充分利用了语言模型的生成能力，将用户的查询意图转化为更具体的表达。
  • 无需手动设计规则： 与传统的查询重写方法相比，HyDE无需手动设计复杂的规则，可以自动适应不同的查询和知识库。

局限性：

  • 依赖语言模型的质量： HyDE的性能很大程度上取决于语言模型的质量。 如果语言模型生成的假设性文档不准确或者与查询无关，可能会导致检索结果不佳。
  • 计算成本较高： 生成假设性文档需要消耗一定的计算资源，特别是对于大型语言模型而言。
  • 可能引入噪声： 假设性文档可能包含一些与查询无关的信息，从而引入噪声。

优化HyDE的策略

为了克服HyDE的局限性，可以采用以下策略：

  • 选择合适的语言模型： 选择与知识库领域相关的、性能较好的语言模型。
  • 优化生成过程： 可以通过调整生成参数（例如temperature、top_p）来控制生成文本的多样性和质量。
  • 后处理假设性文档： 可以对生成的假设性文档进行后处理，例如去除冗余信息、纠正错误等。
  • 结合其他查询重写方法： 可以将HyDE与其他查询重写方法结合使用，例如查询扩展、查询释义等。
  • 使用更高效的向量索引： 对于大型知识库，可以考虑使用更高效的向量索引技术，例如HNSW (Hierarchical Navigable Small World graphs)。

HyDE与其他查询重写方法的比较

方法 优点 缺点 适用场景
查询扩展 简单易用，计算成本低 容易引入噪声，可能降低检索准确率 适用于词汇鸿沟较小，对检索准确率要求不高的场景
查询释义 可以将查询改写成更清晰、更具体的表达 需要人工设计规则或者训练模型，成本较高 适用于需要精确匹配，对检索准确率要求较高的场景
查询分解 可以将复杂的查询分解成多个简单的子查询，提高检索效率 需要人工设计分解规则，可能导致信息丢失 适用于复杂的、多方面的查询
HyDE 可以弥合查询与文档之间的词汇鸿沟，利用语言模型的生成能力，无需手动设计规则 依赖语言模型的质量，计算成本较高，可能引入噪声 适用于词汇鸿沟较大，需要利用语言模型的生成能力，对召回率要求较高的场景
多种方法结合使用 综合利用各种方法的优点，提高检索性能 需要仔细设计组合策略，增加复杂性 适用于对检索性能有较高要求的复杂场景，可以根据具体情况选择合适的组合策略

实际应用案例

HyDE已经在多个实际应用中取得了成功，例如：

  • 问答系统： 在问答系统中，HyDE可以帮助系统更好地理解用户的问题，并从知识库中找到相关的答案。
  • 信息检索： 在信息检索领域，HyDE可以提升检索召回率，帮助用户找到更多的相关文档。
  • 对话系统： 在对话系统中，HyDE可以帮助系统更好地理解用户的意图，并生成更自然的回复。

例如，在一个医疗问答系统中，用户可能会提出如下问题：“治疗糖尿病的最佳方法是什么？”。 传统的关键词匹配方法可能无法找到相关的文档，因为文档中可能没有明确提到“最佳方法”这个词。 但是，通过使用HyDE，系统可以生成一个假设性文档，例如：“治疗糖尿病的最佳方法包括饮食控制、运动和药物治疗。饮食控制包括减少糖分摄入，增加膳食纤维摄入。运动可以帮助降低血糖。药物治疗包括口服降糖药和胰岛素注射。” 然后，系统可以使用这个假设性文档进行检索，从而找到更多关于糖尿病治疗的文档。

一些值得深入思考的问题

  • 如何选择合适的语言模型来生成假设性文档？不同的语言模型在不同的领域表现各异，如何根据知识库的特点选择最合适的模型？
  • 如何评估假设性文档的质量？ 可以设计哪些指标来衡量假设性文档的准确性、相关性和完整性？
  • 如何优化HyDE的计算效率？ 如何在保证检索性能的前提下，降低生成假设性文档的计算成本？
  • HyDE在多语言环境下的应用？ 如何将HyDE应用于多语言知识库的检索？

未来发展趋势

未来，HyDE可能会朝着以下方向发展：

  • 更高效的生成模型： 开发更高效、更轻量级的生成模型，降低计算成本。
  • 自适应的生成策略： 根据不同的查询和知识库，自动调整生成策略。
  • 可解释的生成过程： 提高生成过程的可解释性，方便用户理解检索结果。
  • 与其他技术的融合： 将HyDE与其他技术（例如知识图谱、注意力机制）融合，进一步提升检索性能。

如何选择合适的查询重写方法

选择合适的查询重写方法需要考虑以下因素：

  • 知识库的特点： 知识库的规模、结构和内容都会影响查询重写方法的选择。
  • 查询的特点： 查询的复杂性、明确性和信息量都会影响查询重写方法的选择。
  • 性能要求： 对检索准确率、召回率和效率的要求都会影响查询重写方法的选择。
  • 资源限制： 计算资源和人力资源的限制都会影响查询重写方法的选择。

通常，可以根据具体情况选择一种或多种查询重写方法，并进行实验评估，以确定最佳方案。

最后的想法

HyDE作为一种创新的查询重写方法，为RAG系统带来了显著的性能提升。 它充分利用了语言模型的生成能力，将用户的查询意图转化为更具体的表达，从而弥合了查询与文档之间的差距。 然而，HyDE也存在一些局限性，需要通过选择合适的语言模型、优化生成过程和结合其他技术来克服。 随着技术的不断发展，HyDE将在未来的RAG系统中发挥越来越重要的作用。

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