JAVA RAG 系统如何过滤重复段落？使用 SimHash 做文本去重

JAVA RAG 系统中基于 SimHash 的重复段落过滤

大家好，今天我们来探讨一个在构建检索增强生成 (RAG) 系统中至关重要的问题：如何有效地过滤重复段落，特别是在 Java 环境下，使用 SimHash 算法进行文本去重。

RAG 系统旨在通过检索外部知识库来增强语言模型的生成能力。然而，知识库中往往存在大量的冗余信息，这些重复的段落不仅浪费存储空间，还会降低检索效率，甚至影响生成结果的质量。因此，在将知识库用于 RAG 系统之前，进行有效的文本去重至关重要。

一、重复段落过滤的必要性

在 RAG 系统中，重复段落会带来以下问题：

• 降低检索效率: 系统需要处理更多的冗余数据，从而增加检索时间。
• 增加存储成本: 存储重复的段落会浪费大量的存储空间。
• 影响生成质量: 如果检索到的段落中包含大量的重复信息，可能会导致生成的文本内容重复、冗余，降低生成质量。
• 增加计算成本: 在后续的文本处理环节，例如embedding计算，会重复计算相似的段落，造成资源浪费。

因此，在构建 RAG 系统时，必须采取有效的策略来过滤重复段落，以提高系统效率、降低成本，并确保生成质量。

二、SimHash 算法原理

SimHash 是一种局部敏感哈希 (Locality Sensitive Hashing, LSH) 算法，主要用于海量文本的相似性比较。它的核心思想是将高维的文本向量映射到低维的指纹 (fingerprint)，使得相似的文本在指纹空间中也具有相似的表示。

SimHash 算法的基本步骤如下：

1. 分词 (Tokenization): 将文本分割成一系列的词语或短语 (tokens)。可以使用常用的分词工具，例如 Jieba 分词、IKAnalyzer 等。
2. 计算词语权重 (Weighting): 为每个词语赋予一个权重，表示该词语在文本中的重要程度。常用的权重计算方法包括 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 等。
3. 计算词语哈希值 (Hashing): 为每个词语计算一个哈希值。可以使用常用的哈希函数，例如 MD5、SHA-1 等。为了后续计算方便，通常将哈希值表示为一个二进制向量。
4. 加权求和: 对于文本中的每个词语，将其哈希值乘以其权重。如果哈希值为 1，则乘以正权重；如果哈希值为 0，则乘以负权重。然后，将所有词语的加权哈希值向量进行累加，得到一个加权和向量。
5. 降维 (Dimensionality Reduction): 对加权和向量的每个元素进行判断。如果元素大于 0，则将对应的指纹位设为 1；如果元素小于等于 0，则将对应的指纹位设为 0。最终得到一个二进制指纹，即 SimHash 值。

示例：

假设我们有以下文本：

"This is a sample text document."

1. 分词: ["this", "is", "a", "sample", "text", "document"]
2. 权重: 假设权重分别为 [1, 1, 1, 2, 2, 2] (例如 TF-IDF 值)

3. 哈希: 假设哈希函数将词语映射为以下二进制向量 (假设 SimHash 长度为 8):

   • "this": [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
   • "is": [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
   • "a": [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0]
   • "sample": [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1]
   • "text": [1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1]
   • "document": [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0]

4. 加权求和:

   • "this": [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] * 1 = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
   • "is": [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1] * 1 = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
   • "a": [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0] * 1 = [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0]
   • "sample": [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1] * 2 = [0, 0, 2, 2, 0, 0, 2, 2]
   • "text": [1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1] * 2 = [2, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 2]
   • "document": [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0] * 2 = [0, 2, 2, 0, 0, 2, 2, 0]

   累加: [1+0+1+0+2+0, 0+1+1+0+0+2, 1+0+0+2+0+2, 0+1+0+2+2+0, 1+0+1+0+2+0, 0+1+1+0+0+2, 1+0+0+2+0+2, 0+1+0+2+2+0] = [4, 4, 5, 5, 4, 4, 5, 5]

5. 降维:

   [4, 4, 5, 5, 4, 4, 5, 5] > 0 => [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

   所以，SimHash 值为 11111111。

三、SimHash 的 Java 实现

下面是一个简单的 SimHash 算法的 Java 实现：

import java.math.BigInteger;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class SimHash {

    private int hashBitLength = 64; // SimHash 的长度
    private List<String> stopWords; //停用词

    public SimHash(int hashBitLength, List<String> stopWords) {
        this.hashBitLength = hashBitLength;
        this.stopWords = stopWords;
    }

    public SimHash(String text, int hashBitLength, List<String> stopWords) {
        this.hashBitLength = hashBitLength;
        this.stopWords = stopWords;
    }

    public BigInteger simHash(String text) {
        // 1. 分词
        List<String> tokens = tokenize(text);

        // 2. 计算词语权重
        Map<String, Double> wordWeights = calculateWordWeights(tokens);

        // 3. 初始化指纹向量
        int[] fingerprint = new int[hashBitLength];

        // 4. 加权求和
        for (String word : wordWeights.keySet()) {
            double weight = wordWeights.get(word);
            BigInteger hash = hash(word);
            for (int i = 0; i < hashBitLength; i++) {
                BigInteger bitmask = BigInteger.ONE.shiftLeft(i);
                if (hash.and(bitmask).signum() > 0) {
                    fingerprint[i] += weight;
                } else {
                    fingerprint[i] -= weight;
                }
            }
        }

        // 5. 降维
        BigInteger simHashValue = BigInteger.ZERO;
        for (int i = 0; i < hashBitLength; i++) {
            if (fingerprint[i] > 0) {
                simHashValue = simHashValue.setBit(i);
            }
        }

        return simHashValue;
    }

    // 分词
    private List<String> tokenize(String text) {
        // 这里可以使用任何分词工具，例如 Jieba 分词
        // 为了简单起见，这里使用空格分词
        List<String> tokens = Arrays.asList(text.toLowerCase().split("\s+"));
        tokens.removeIf(token -> stopWords.contains(token));
        return tokens;
    }

    // 计算词语权重 (这里使用简单的 TF 方法)
    private Map<String, Double> calculateWordWeights(List<String> tokens) {
        Map<String, Double> wordCounts = new HashMap<>();
        for (String token : tokens) {
            wordCounts.put(token, wordCounts.getOrDefault(token, 0.0) + 1.0);
        }
        return wordCounts;
    }

    // 计算哈希值 (使用 MD5)
    private BigInteger hash(String token) {
        try {
            MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");
            byte[] digest = md.digest(token.getBytes());
            return new BigInteger(1, digest).mod(BigInteger.ONE.shiftLeft(hashBitLength)); // 确保hash值在指定位数内
        } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    // 计算汉明距离
    public int hammingDistance(BigInteger hash1, BigInteger hash2) {
        BigInteger xor = hash1.xor(hash2);
        int distance = 0;
        while (xor.signum() != 0) {
            distance += 1;
            xor = xor.and(xor.subtract(BigInteger.ONE));
        }
        return distance;
    }

    // 判断是否相似
    public boolean isDuplicate(String text1, String text2, int threshold) {
        BigInteger hash1 = simHash(text1);
        BigInteger hash2 = simHash(text2);
        int distance = hammingDistance(hash1, hash2);
        return distance <= threshold;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text1 = "This is a sample text document.";
        String text2 = "This is a sample text document, which is similar to the previous one.";
        String text3 = "This is a completely different text.";
        List<String> stopWords = Arrays.asList("is", "a", "the");

        SimHash simHash = new SimHash(64, stopWords);

        System.out.println("SimHash of text1: " + simHash.simHash(text1));
        System.out.println("SimHash of text2: " + simHash.simHash(text2));
        System.out.println("SimHash of text3: " + simHash.simHash(text3));

        int threshold = 3; // 设置汉明距离阈值
        System.out.println("text1 and text2 are similar: " + simHash.isDuplicate(text1, text2, threshold));
        System.out.println("text1 and text3 are similar: " + simHash.isDuplicate(text1, text3, threshold));
    }
}

代码解释：

• SimHash(int hashBitLength, List<String> stopWords): 构造函数，用于设置 SimHash 的长度和停用词列表。
• simHash(String text): 计算文本的 SimHash 值。
• tokenize(String text): 将文本分割成一系列的词语。
• calculateWordWeights(List<String> tokens): 计算词语的权重。
• hash(String token): 计算词语的哈希值。
• hammingDistance(BigInteger hash1, BigInteger hash2): 计算两个 SimHash 值的汉明距离。
• isDuplicate(String text1, String text2, int threshold): 判断两个文本是否相似。

四、在 RAG 系统中应用 SimHash 进行去重

在 RAG 系统中，可以将 SimHash 算法应用于以下步骤：

1. 数据预处理: 在将文本数据导入知识库之前，使用 SimHash 算法对所有段落进行去重。
2. 实时去重: 在检索过程中，对检索到的段落进行实时去重，避免返回重复的结果。

数据预处理的流程如下：

1. 读取文本数据: 从文件、数据库或其他数据源读取文本数据。
2. 分割段落: 将文本数据分割成一系列的段落。
3. 计算 SimHash 值: 使用 SimHash 算法为每个段落计算 SimHash 值。
4. 存储 SimHash 值: 将 SimHash 值存储在哈希表或数据库中。
5. 去重: 遍历所有段落，计算当前段落与已存储的 SimHash 值的汉明距离。如果汉明距离小于阈值，则认为该段落是重复的，将其删除。

实时去重的流程如下：

1. 检索: 根据用户查询从知识库中检索相关的段落。
2. 计算 SimHash 值: 为检索到的每个段落计算 SimHash 值。
3. 去重: 将当前段落的 SimHash 值与已返回的段落的 SimHash 值进行比较。如果汉明距离小于阈值，则认为该段落是重复的，将其过滤掉。
4. 返回结果: 将去重后的段落返回给用户。

五、优化 SimHash 算法

SimHash 算法虽然简单有效，但在实际应用中，还可以进行一些优化：

1. 选择合适的哈希函数: 不同的哈希函数对 SimHash 的性能有影响。可以选择一些性能较好的哈希函数，例如 MurmurHash、FNV Hash 等。
2. 调整 SimHash 的长度: SimHash 的长度决定了指纹的精度和存储空间。可以根据实际需求调整 SimHash 的长度。通常情况下，SimHash 的长度越大，精度越高，但存储空间也越大。
3. 使用 Bloom Filter 加速去重: Bloom Filter 是一种空间效率很高的概率型数据结构，可以用于快速判断一个元素是否属于一个集合。可以将 SimHash 值存储在 Bloom Filter 中，在去重时，先使用 Bloom Filter 进行快速判断，如果 Bloom Filter 判断该 SimHash 值已经存在，则认为该段落是重复的，可以避免计算汉明距离。
4. 调整权重计算方法: 除了简单的TF方法，还可以采用TF-IDF或者BM25等更高级的权重计算方法，以提高SimHash的准确性。
5. 使用LSH索引: 对于大规模数据集，可以使用LSH索引来加速相似SimHash值的查找。 LSH索引可以将相似的SimHash值存储在同一个桶中，从而减少了需要比较的SimHash值的数量。

六、选择合适的汉明距离阈值

汉明距离阈值的选择对去重效果有很大的影响。如果阈值设置得太小，可能会将一些相似但不完全相同的段落误判为重复的段落；如果阈值设置得太大，可能会无法检测到一些重复的段落。

选择合适的汉明距离阈值需要根据实际情况进行调整。可以先对一些样本数据进行测试，观察不同阈值下的去重效果，然后选择一个合适的阈值。一般来说，阈值可以设置为 SimHash 长度的 3% 到 5%。

七、停用词列表的重要性

停用词是指在文本中频繁出现，但对文本主题没有贡献的词语，例如 "is"、"a"、"the" 等。在计算 SimHash 值时，应该将停用词过滤掉，以提高 SimHash 的准确性。

停用词列表可以根据实际情况进行调整。可以使用常用的停用词列表，例如 NLTK 提供的停用词列表，也可以根据实际语料库进行定制。

八、代码示例：使用 Bloom Filter 加速去重

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

import java.math.BigInteger;
import java.nio.charset.Charset;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class SimHashWithBloomFilter {

    private static final int SIMHASH_BIT_LENGTH = 64;
    private static final int BLOOM_FILTER_SIZE = 1000000; // 预估数据量
    private static final double BLOOM_FILTER_FPP = 0.01; // 误判率

    private final SimHash simHash;
    private final BloomFilter<BigInteger> bloomFilter;

    public SimHashWithBloomFilter(List<String> stopWords) {
        this.simHash = new SimHash(SIMHASH_BIT_LENGTH, stopWords);
        this.bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.bigIntegerFunnel(), BLOOM_FILTER_SIZE, BLOOM_FILTER_FPP);
    }

    public boolean isDuplicate(String text, int threshold) {
        BigInteger hash = simHash.simHash(text);

        if (bloomFilter.mightContain(hash)) {
            // Bloom Filter 判断可能存在，需要进一步计算汉明距离
            // 与已存在的 SimHash 值进行比较 (这里需要维护一个已存在的 SimHash 值列表)
            // 为了简化，这里省略了已存在 SimHash 值列表的维护
            // 实际应用中，需要从数据库或缓存中获取已存在的 SimHash 值
            // 并计算汉明距离
            // 如果汉明距离小于阈值，则认为是重复的
            // 这里为了演示BloomFilter，直接返回true
            return true;
        } else {
            // Bloom Filter 判断不存在，则认为不是重复的
            bloomFilter.put(hash);
            return false;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> stopWords = Arrays.asList("is", "a", "the");
        SimHashWithBloomFilter simHashWithBloomFilter = new SimHashWithBloomFilter(stopWords);

        String text1 = "This is a sample text document.";
        String text2 = "This is a sample text document, which is similar to the previous one.";
        String text3 = "This is a completely different text.";

        int threshold = 3;

        System.out.println("text1 is duplicate: " + simHashWithBloomFilter.isDuplicate(text1, threshold));
        System.out.println("text2 is duplicate: " + simHashWithBloomFilter.isDuplicate(text2, threshold));
        System.out.println("text3 is duplicate: " + simHashWithBloomFilter.isDuplicate(text3, threshold));
    }
}

代码解释：

• BloomFilter.create(Funnels.bigIntegerFunnel(), BLOOM_FILTER_SIZE, BLOOM_FILTER_FPP): 创建 Bloom Filter，指定数据类型、预估数据量和误判率。
• bloomFilter.mightContain(hash): 判断 Bloom Filter 中是否可能存在该 SimHash 值。
• bloomFilter.put(hash): 将 SimHash 值添加到 Bloom Filter 中。

注意：

• Bloom Filter 是一种概率型数据结构，存在一定的误判率。也就是说，Bloom Filter 可能会将一些不存在的元素误判为存在。因此，在使用 Bloom Filter 进行去重时，需要进行二次验证，即计算汉明距离。
• 在实际应用中，需要维护一个已存在的 SimHash 值列表，用于计算汉明距离。可以将 SimHash 值存储在数据库或缓存中。

九、总结

在 RAG 系统中使用 SimHash 算法进行重复段落过滤，可以有效地提高系统效率、降低成本，并确保生成质量。 SimHash 算法的实现步骤包括分词、计算词语权重、计算词语哈希值、加权求和和降维。 可以通过选择合适的哈希函数、调整 SimHash 的长度、使用 Bloom Filter 加速去重等方法来优化 SimHash 算法。 汉明距离阈值的选择对去重效果有很大的影响，需要根据实际情况进行调整。 停用词列表的维护对于提高 SimHash 的准确性至关重要。