RAG 大文本场景中如何通过分段策略减少知识漂移风险 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

RAG 大文本场景：分段策略与知识漂移风险控制

大家好，今天我们来聊聊在大文本场景下的检索增强生成（RAG）应用中，如何通过精细的分段策略来降低知识漂移的风险。知识漂移是 RAG 系统中一个常见且令人头疼的问题，它指的是模型在生成回答时，与检索到的上下文信息关联性弱，或者干脆忽略检索到的信息，从而导致回答不准确、不相关，甚至出现幻觉。

一、知识漂移的根源：上下文利用不足

RAG 的核心思想是先检索，后生成。理想情况下，生成模型应该充分利用检索到的上下文信息来生成更准确、更可靠的回答。然而，现实情况往往并非如此。知识漂移的出现，本质上是生成模型未能有效利用检索到的上下文信息，具体原因可能包括：

上下文噪声： 检索结果可能包含与问题无关或弱相关的段落，这些噪声信息会干扰模型对关键信息的提取。
上下文长度限制： 大多数语言模型都有上下文长度限制，过长的上下文会导致模型难以关注到所有信息，甚至出现信息遗忘。
模型训练偏差： 模型在预训练阶段可能已经学习到了一些先验知识，这些知识可能会干扰模型对检索到的上下文信息的利用。
检索质量问题： 检索系统未能准确找到与问题相关的段落，导致提供给生成模型的上下文信息质量不高。

二、分段策略的重要性：上下文质量的保障

分段策略是 RAG 流程中的一个关键环节，它直接影响着检索结果的质量，进而影响生成模型对上下文信息的利用效率。一个好的分段策略应该能够：

提高检索精度： 将文本分割成更小的、语义更加独立的单元，使得检索系统能够更准确地找到与问题相关的段落。
降低上下文噪声： 避免将无关信息混合在同一个段落中，减少噪声信息对生成模型的干扰。
控制上下文长度： 通过合理的分段大小，避免上下文过长导致的信息遗忘问题。
保留语义完整性： 确保分割后的段落仍然具有一定的语义完整性，方便生成模型理解。

三、常见的分段策略：优缺点分析

以下是几种常见的分段策略，以及它们的优缺点分析：

分段策略	优点	缺点	适用场景
固定大小分段	简单易行，无需复杂的文本处理。	可能破坏语义完整性，导致检索结果不准确。	适用于对语义完整性要求不高，且文本结构较为规整的场景，例如日志分析。
基于句子的分段	能够较好地保留语义完整性。	句子长度差异较大，可能导致分段大小不均匀。	适用于对语义完整性有一定要求，但文本结构较为简单的场景，例如新闻报道。
基于段落的分段	能够更好地保留语义完整性，段落通常包含一个完整的论点或主题。	段落长度差异较大，可能导致上下文长度过长。	适用于对语义完整性要求较高，且文本结构清晰的场景，例如学术论文、技术文档。
递归分段	能够根据文本内容自适应地调整分段大小，更好地保留语义完整性，并控制上下文长度。	实现较为复杂，需要一定的文本处理技术。	适用于对语义完整性要求非常高，且文本结构复杂的场景，例如法律文件、金融报告。
语义分段	能够根据文本的语义信息进行分段，将语义相关的句子或段落组合在一起，最大程度地保留语义完整性，并提高检索精度。	实现难度较高，需要使用自然语言处理技术，例如语义角色标注、主题建模。	适用于对语义完整性和检索精度要求都非常高的场景，例如问答系统、知识图谱构建。

四、代码示例：基于句子的分段

以下是一个基于 Python 和 nltk 库的句子分段示例：

import nltk
nltk.download('punkt')  # 确保 punkt 分词器已下载

def sentence_segmentation(text):
    """
    将文本分割成句子。

    Args:
        text: 输入文本。

    Returns:
        句子列表。
    """
    sentences = nltk.sent_tokenize(text)
    return sentences

# 示例用法
text = "This is the first sentence. This is the second sentence. And this is the third sentence."
sentences = sentence_segmentation(text)
print(sentences)
# 输出: ['This is the first sentence.', 'This is the second sentence.', 'And this is the third sentence.']

五、代码示例：递归分段

以下是一个简单的递归分段示例，首先尝试按段落分割，如果段落过长，则进一步按句子分割：

import nltk
nltk.download('punkt')

def recursive_segmentation(text, max_length=256):
    """
    递归地将文本分割成段落或句子，确保每个段落的长度不超过 max_length。

    Args:
        text: 输入文本。
        max_length: 最大段落长度。

    Returns:
        段落列表。
    """
    paragraphs = text.split("nn")  # 假设段落之间用两个换行符分隔
    segments = []
    for paragraph in paragraphs:
        if len(paragraph) > max_length:
            sentences = nltk.sent_tokenize(paragraph)
            current_segment = ""
            for sentence in sentences:
                if len(current_segment) + len(sentence) + 1 <= max_length:
                    current_segment += sentence + " "
                else:
                    segments.append(current_segment.strip())
                    current_segment = sentence + " "
            if current_segment:
                segments.append(current_segment.strip())
        else:
            segments.append(paragraph.strip())
    return segments

# 示例用法
text = """
This is a long paragraph. It contains multiple sentences. This sentence is about the first topic.
It is very important to understand the details.

This is another paragraph. It discusses a different topic.
This topic is related to the previous one, but it is still distinct.
"""
segments = recursive_segmentation(text, max_length=200)
for i, segment in enumerate(segments):
    print(f"Segment {i+1}: {segment}")
    print("-" * 20)

六、代码示例：语义分段（使用Sentence Transformers）

以下是一个使用 Sentence Transformers 进行语义分段的示例。这个例子演示了如何使用句子嵌入来识别语义相关的句子，并将它们组合在一起。注意，这只是一个简化示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和参数调整。

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import nltk
import numpy as np
nltk.download('punkt')

def semantic_segmentation(text, threshold=0.7):
    """
    使用 Sentence Transformers 和聚类进行语义分段。

    Args:
        text: 输入文本。
        threshold: 语义相似度阈值，用于控制聚类的粒度。

    Returns:
        段落列表。
    """
    model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2') # 选择合适的模型
    sentences = nltk.sent_tokenize(text)
    embeddings = model.encode(sentences)

    # 使用层次聚类
    clustering_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=None,
                                                distance_threshold=threshold, # 设置阈值
                                                linkage='ward',
                                                affinity='cosine')
    clustering_model.fit(embeddings)
    cluster_assignment = clustering_model.labels_

    # 将句子按照聚类结果组合成段落
    segmented_text = []
    current_segment = ""
    for i, sentence in enumerate(sentences):
        if i > 0 and cluster_assignment[i] != cluster_assignment[i-1]:
            segmented_text.append(current_segment.strip())
            current_segment = sentence + " "
        else:
            current_segment += sentence + " "
    segmented_text.append(current_segment.strip())

    return segmented_text

# 示例用法
text = """
This is a sentence about cats. Cats are cute and fluffy.
They like to play with yarn.

This is a sentence about dogs. Dogs are loyal and friendly.
They like to play fetch.

This is a sentence about the weather. The weather is sunny today.
It is a good day to go outside.
"""

segments = semantic_segmentation(text, threshold=0.6)
for i, segment in enumerate(segments):
    print(f"Segment {i+1}: {segment}")
    print("-" * 20)

注意：

上述代码示例仅为演示目的，实际应用中需要根据具体场景进行调整。
语义分段的性能受到模型选择、参数设置、文本质量等多种因素的影响。
Sentence Transformers 提供了多种预训练模型，可以根据任务需求选择合适的模型。
聚类算法的选择也会影响分段结果，可以尝试不同的聚类算法，例如 K-means、DBSCAN 等。

七、分段策略之外：其他降低知识漂移风险的措施

除了精细的分段策略之外，还有一些其他的措施可以帮助降低知识漂移的风险：

优化检索算法： 提高检索精度，确保检索结果包含与问题相关的关键信息。可以使用更先进的检索模型，例如 BM25、向量检索等。
上下文压缩： 对于过长的上下文，可以使用摘要算法或信息抽取技术进行压缩，提取关键信息，减少噪声信息。
提示工程： 设计合适的提示语，引导生成模型更好地利用上下文信息。例如，可以在提示语中明确要求模型基于检索到的上下文信息回答问题。
微调生成模型： 使用特定领域的语料库对生成模型进行微调，使其更好地适应特定领域的知识和语言风格。
后处理： 对生成模型的输出进行后处理，例如事实核查、一致性检查等，纠正错误或不一致的信息。

八、案例分析：技术文档 RAG 系统

假设我们正在构建一个技术文档 RAG 系统，用于回答用户关于某个软件库的问题。该软件库的文档包含大量的类、函数和示例代码。

问题： 用户提问 "如何使用 calculate_average 函数计算平均值？"
挑战： 技术文档通常包含大量的代码和描述，如果使用简单的分段策略，可能会导致检索结果包含大量的无关信息，从而影响生成模型的回答质量。
解决方案：
1. 递归分段： 首先按段落分割文档，如果段落过长，则进一步按句子分割。
2. 代码块特殊处理： 将代码块单独分割成段落，并添加特殊标记，例如 <CODE_START> 和 <CODE_END>，方便生成模型识别。
3. 提示工程： 在提示语中明确要求模型优先参考代码块，并提供示例代码。
4. 后处理： 对生成模型的输出进行代码格式化和语法检查，确保代码的可执行性。

九、分段和检索策略相结合，提高检索效率

以下是一个结合分段策略和检索策略的示例。假设我们使用 FAISS 进行向量检索，并结合了基于关键词的过滤。

import faiss
import nltk
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

class RAGSystem:
    def __init__(self, documents, embedding_model_name='all-mpnet-base-v2', segment_max_length=200):
        self.documents = documents # List of documents
        self.embedding_model = SentenceTransformer(embedding_model_name)
        self.segment_max_length = segment_max_length
        self.index = None
        self.segments = []
        self.embeddings = []

    def recursive_segmentation(self, text):
        """递归地将文本分割成段落或句子，确保每个段落的长度不超过 max_length。"""
        paragraphs = text.split("nn")
        segments = []
        for paragraph in paragraphs:
            if len(paragraph) > self.segment_max_length:
                sentences = nltk.sent_tokenize(paragraph)
                current_segment = ""
                for sentence in sentences:
                    if len(current_segment) + len(sentence) + 1 <= self.segment_max_length:
                        current_segment += sentence + " "
                    else:
                        if current_segment: #避免空字符串
                            segments.append(current_segment.strip())
                        current_segment = sentence + " "
                if current_segment:
                    segments.append(current_segment.strip())
            else:
                segments.append(paragraph.strip())
        return segments

    def prepare_data(self):
        """对文档进行分段并生成嵌入。"""
        for doc in self.documents:
            segments = self.recursive_segmentation(doc)
            self.segments.extend(segments)

        self.embeddings = self.embedding_model.encode(self.segments)

    def build_index(self):
        """构建 FAISS 索引。"""
        dimension = self.embeddings.shape[1]
        self.index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # 使用内积作为相似度度量
        self.index.add(self.embeddings)

    def search(self, query, top_k=5, keywords=None):
        """
        使用 FAISS 进行向量检索，并结合关键词过滤。

        Args:
            query: 查询语句。
            top_k: 返回的 top K 个结果。
            keywords: 用于过滤结果的关键词列表。

        Returns:
            top K 个最相关的段落。
        """
        query_embedding = self.embedding_model.encode(query)
        query_embedding = np.expand_dims(query_embedding, axis=0) # FAISS需要二维数组

        distances, indices = self.index.search(query_embedding, top_k)

        results = []
        for i in range(top_k):
            segment = self.segments[indices[0][i]]
            if keywords:  # 如果提供了关键词，进行过滤
                if any(keyword in segment.lower() for keyword in keywords):
                    results.append(segment)
            else:
                results.append(segment)

        return results

# 示例用法
documents = [
    """
    This is a document about the calculate_average function.
    The calculate_average function takes a list of numbers as input and returns the average of those numbers.

    Example usage:
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    average = calculate_average(numbers)
    print(average)  # Output: 3.0
    """,
    """
    This is another document about data structures.
    It discusses different types of data structures, such as lists, dictionaries, and sets.
    """
]

rag_system = RAGSystem(documents)
rag_system.prepare_data()
rag_system.build_index()

query = "如何使用 calculate_average 函数计算平均值？"
keywords = ["calculate_average", "average"]  # 添加关键词
results = rag_system.search(query, top_k=3, keywords=keywords)

for i, result in enumerate(results):
    print(f"Result {i+1}: {result}")
    print("-" * 20)

在这个例子中，RAGSystem 类封装了文档分段、嵌入生成、索引构建和检索的逻辑。search 方法首先使用 FAISS 进行向量检索，然后使用关键词列表对检索结果进行过滤，只返回包含指定关键词的段落。通过结合分段策略和检索策略，可以提高检索精度和效率，从而降低知识漂移的风险。

总结：分段策略是减少知识漂移风险的关键

合理的分段策略能够提高检索精度，降低上下文噪声，并控制上下文长度，从而更好地利用上下文信息。

下一步行动：优化分段策略，提升RAG效果

结合实际场景，选择合适的分段策略，并不断优化，以提升 RAG 系统的效果。同时，结合其他降低知识漂移风险的措施，例如优化检索算法、上下文压缩、提示工程等，可以构建更准确、更可靠的 RAG 系统。

RAG 大文本场景：分段策略与知识漂移风险控制

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