AI 搜索问答系统：召回重排策略优化，提升结果稳定性
大家好！今天我们来深入探讨一个在AI搜索问答系统中至关重要的问题：结果不稳定。具体来说，我们将聚焦于召回和重排这两个关键环节，并提出一系列优化方案，旨在提升系统的稳定性和用户体验。
一、问题分析：不稳定性的根源
AI搜索问答系统，尤其是基于深度学习的模型，天然具有一定的不确定性。这种不确定性会在召回和重排两个阶段体现出来，导致相同query在不同时间或环境下，产生差异较大的结果。
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召回阶段的不稳定性：
- 向量索引的近似性： 召回阶段通常依赖于向量索引技术（如ANN），为了效率，往往采用近似最近邻搜索。这种近似性意味着，即使query的向量表示不变，每次搜索的结果也可能略有不同。
- 模型更新和冷启动： 深度学习模型需要不断更新，新的模型可能会改变query和文档的向量表示。对于新加入的文档（冷启动），其向量表示可能不够稳定，导致召回结果波动。
- 数据偏差： 训练数据中存在的偏差会影响模型的泛化能力，导致对于特定类型的query，召回结果不稳定。
- 查询改写和扩展： 如果系统使用了查询改写或扩展技术，每次改写或扩展的结果可能不同，进而影响召回结果。
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重排阶段的不稳定性：
- 模型预测的不确定性： 重排模型通常基于复杂的深度学习架构，其预测结果具有一定的随机性。即使输入相同，模型也可能给出不同的排序。
- 特征工程的波动： 重排模型依赖于大量的特征，如果某些特征的计算不稳定（例如，依赖于外部服务的实时数据），会导致重排结果波动。
- 模型更新和漂移： 重排模型需要定期更新，以适应用户行为的变化。模型更新可能导致排序结果的显著变化。此外，长期运行的模型可能会出现性能漂移，导致排序质量下降。
- 多样性惩罚和探索： 为了提升搜索结果的多样性，一些系统会采用多样性惩罚或探索策略。这些策略本身就具有一定的随机性，可能导致排序结果不稳定。
二、召回阶段的优化策略
召回阶段的目标是尽可能全面地找到与query相关的文档，因此，我们主要从以下几个方面入手，提升召回的稳定性：
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更稳定的向量索引：
- 选择确定性更高的ANN算法： 不同的ANN算法在精度和效率之间有不同的trade-off。在保证效率的前提下，尽量选择精度更高的算法，例如HNSW的参数调整，牺牲一定的召回效率来提升精度。
- 增加索引的搜索范围： 通过增加搜索范围（如增加beam size），可以减少因近似搜索带来的误差，提升召回的稳定性。
- 向量量化： 对向量进行量化可以减少向量的存储空间，提高搜索效率。但是，量化也会引入误差。因此，需要仔细选择量化方法和参数，以平衡效率和精度。
# 使用Faiss进行向量索引，并调整参数 import faiss import numpy as np # 假设embeddings是一个二维numpy数组，shape为(N, D)，其中N是文档数量，D是向量维度 embeddings = np.random.rand(10000, 128).astype('float32') # 构建索引 index = faiss.IndexHNSWFlat(128, 32) # 参数32控制连接数，越大精度越高，但速度越慢 index.init_level_offsets(embeddings.shape[0]) # 初始化索引 index.add(embeddings) # 搜索 query_vector = np.random.rand(1, 128).astype('float32') k = 10 # 返回Top 10结果 D, I = index.search(query_vector, k) # D是距离，I是索引 print(I) # 打印召回的文档索引 -
平滑模型更新：
- 增量索引： 避免全量重建索引，采用增量索引的方式，逐步更新向量表示。
- 向量平滑： 在新模型上线之前，使用旧模型和新模型分别计算文档的向量表示，然后对两个向量进行加权平均，平滑过渡。
- AB测试： 在全流量切换到新模型之前，进行AB测试，评估新模型的性能和稳定性。
# 向量平滑的示例代码 def smooth_embeddings(old_embeddings, new_embeddings, alpha=0.9): """ 对新旧向量进行加权平均，平滑过渡。 Args: old_embeddings: 旧模型的向量表示 new_embeddings: 新模型的向量表示 alpha: 旧向量的权重，范围为0到1 Returns: 平滑后的向量表示 """ smoothed_embeddings = alpha * old_embeddings + (1 - alpha) * new_embeddings return smoothed_embeddings # 假设old_embeddings和new_embeddings分别是旧模型和新模型的向量表示 smoothed_embeddings = smooth_embeddings(old_embeddings, new_embeddings, alpha=0.9) -
数据增强和清洗：
- 数据增强： 通过同义词替换、回译等方式，增加训练数据的多样性，提升模型的泛化能力。
- 数据清洗： 清理训练数据中的噪声和错误，减少数据偏差。
- 对抗训练： 通过对抗训练，提高模型的鲁棒性，使其对输入数据的微小变化不敏感。
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稳定的查询改写和扩展：
- 控制改写和扩展的范围： 限制改写和扩展的深度和广度，避免过度改写或扩展导致语义漂移。
- 使用多个改写和扩展策略： 采用多种改写和扩展策略，并将它们的结果进行融合，提升召回的稳定性。
- 对改写和扩展的结果进行过滤： 使用语义相似度模型或规则，过滤掉与原始query语义差异过大的改写和扩展结果.
三、重排阶段的优化策略
重排阶段的目标是根据用户的意图，对召回结果进行排序，因此，我们主要从以下几个方面入手，提升重排的稳定性：
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模型预测的稳定化：
- 集成学习： 使用多个模型进行预测，并将它们的结果进行融合，减少单个模型的误差。
- Dropout的调整： Dropout是一种常用的正则化技术，可以防止过拟合。但是，Dropout也会引入随机性。因此，需要仔细调整Dropout的概率，以平衡模型的泛化能力和稳定性。
- Batch Normalization的调整： Batch Normalization可以加速模型的训练，并提高模型的泛化能力。但是，Batch Normalization也会引入随机性。因此，需要仔细调整Batch Normalization的参数，以平衡模型的性能和稳定性。
# 使用sklearn的集成学习示例 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor # 创建多个GradientBoostingRegressor模型 model1 = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, random_state=0) model2 = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, random_state=1) model3 = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, random_state=2) # 训练模型 model1.fit(X_train, y_train) model2.fit(X_train, y_train) model3.fit(X_train, y_train) # 预测 pred1 = model1.predict(X_test) pred2 = model2.predict(X_test) pred3 = model3.predict(X_test) # 融合预测结果 final_pred = (pred1 + pred2 + pred3) / 3 -
稳定的特征工程：
- 离线计算特征： 尽量将特征的计算放在离线进行，避免依赖于外部服务的实时数据。
- 特征平滑： 对不稳定的特征进行平滑处理，例如使用移动平均或指数平滑。
- 特征校验： 对特征的值进行校验，过滤掉异常值。
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平滑模型更新：
- 模型蒸馏： 使用旧模型作为教师模型，指导新模型的训练，使新模型能够学习到旧模型的知识，平滑过渡。
- AB测试： 在全流量切换到新模型之前，进行AB测试，评估新模型的性能和稳定性。
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控制多样性惩罚和探索：
- 调整惩罚力度： 仔细调整多样性惩罚的力度，避免过度惩罚导致排序结果不稳定。
- 分阶段探索： 在不同的阶段采用不同的探索策略，例如在冷启动阶段采用更激进的探索策略，而在稳定阶段采用更保守的探索策略。
- 用户反馈： 利用用户反馈（如点击率、点赞数）来调整多样性惩罚和探索策略，使系统能够更好地满足用户的需求。
四、监控和评估
仅仅优化召回和重排策略是不够的，还需要建立完善的监控和评估体系，及时发现和解决问题。
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监控指标： 监控以下指标，可以帮助我们了解系统的稳定性和性能：
- 召回率： 衡量召回阶段的全面性。
- 准确率： 衡量重排阶段的准确性。
- 排序稳定性： 衡量排序结果的变化程度。
- 点击率： 衡量用户对搜索结果的满意度。
- 转化率： 衡量用户在搜索结果上的行为（如购买、注册）。
- 覆盖率： 衡量系统能够处理的query类型。
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评估方法： 采用以下评估方法，可以帮助我们评估优化策略的效果：
- AB测试： 将不同的优化策略应用到不同的用户群体，比较它们的性能。
- 离线评估： 使用历史数据模拟用户的搜索行为，评估优化策略的性能。
- 用户调研： 收集用户的反馈，了解他们对搜索结果的满意度。
五、代码示例：排序稳定性评估
import numpy as np
def calculate_ranking_similarity(ranking1, ranking2):
"""
计算两个排序结果的相似度，使用Kendall's Tau相关系数。
Args:
ranking1: 第一个排序结果，例如 [1, 2, 3, 4, 5]
ranking2: 第二个排序结果，例如 [1, 3, 2, 4, 5]
Returns:
相似度得分，范围为-1到1，1表示完全相同，-1表示完全相反。
"""
n = len(ranking1)
if n != len(ranking2):
raise ValueError("排名列表长度必须相同")
concordant_pairs = 0
discordant_pairs = 0
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
if (ranking1[i] < ranking1[j] and ranking2[i] < ranking2[j]) or
(ranking1[i] > ranking1[j] and ranking2[i] > ranking2[j]):
concordant_pairs += 1
else:
discordant_pairs += 1
tau = (concordant_pairs - discordant_pairs) / (n * (n - 1) / 2)
return tau
# 示例用法
ranking1 = [1, 2, 3, 4, 5]
ranking2 = [1, 3, 2, 4, 5]
similarity = calculate_ranking_similarity(ranking1, ranking2)
print(f"排序相似度: {similarity}")
ranking3 = [5, 4, 3, 2, 1]
similarity = calculate_ranking_similarity(ranking1, ranking3)
print(f"排序相似度: {similarity}")
def evaluate_ranking_stability(query, model, n_runs=10):
"""
评估模型对于给定query的排序稳定性。
Args:
query: 查询语句
model: 排序模型
n_runs: 运行模型的次数
Returns:
平均排序相似度
"""
rankings = []
for _ in range(n_runs):
results = model.predict(query) # 假设model.predict返回排序后的文档ID列表
rankings.append(results)
total_similarity = 0
for i in range(n_runs):
for j in range(i + 1, n_runs):
total_similarity += calculate_ranking_similarity(rankings[i], rankings[j])
average_similarity = total_similarity / (n_runs * (n_runs - 1) / 2)
return average_similarity
# 假设我们有一个名为'my_model'的排序模型
# average_stability = evaluate_ranking_stability("AI搜索", my_model)
# print(f"平均排序稳定性: {average_stability}")六、总结：持续优化，提升用户体验
- 召回阶段， 通过更稳定的向量索引技术，平滑的模型更新机制，以及增强的数据和更稳定的查询处理方法来提升结果的全面性和准确性。
- 重排阶段， 集成学习、调整模型参数、稳定的特征工程以及平滑的模型更新是关键，同时需要谨慎控制多样性惩罚和探索策略。
- 监控和评估， 持续监控关键指标，并利用AB测试、离线评估和用户调研来验证优化策略的效果，不断改进系统。
通过以上策略的综合应用，我们可以有效地提升AI搜索问答系统的结果稳定性，为用户提供更可靠、更优质的搜索体验。谢谢大家！