如何通过分层知识库让 RAG 在领域问答中保持高精度

好的，我们开始今天的讲座，主题是如何通过分层知识库让 RAG 在领域问答中保持高精度。

作为一名编程专家，我认为要实现高精度领域问答的RAG系统，仅仅依靠单一的向量数据库是不够的。需要结合分层知识库，对领域知识进行精细化管理和检索，才能更好地回答复杂问题，减少幻觉。

一、RAG系统面临的挑战

在深入分层知识库之前，我们先回顾下标准RAG系统面临的挑战：

• 语义漂移 (Semantic Drift)： 向量相似度搜索可能会返回语义上相关但实际上与问题无关的文档片段。
• 上下文长度限制 (Context Length Limitation)： 大语言模型 (LLM) 的上下文窗口有限，无法容纳所有相关信息。
• 知识过时 (Knowledge Staleness)： 知识库中的信息可能过时，导致回答不准确。
• 领域专业性不足 (Lack of Domain Expertise)： 无法区分领域内的关键信息和冗余信息。
• 复杂推理能力缺失 (Missing Complex Reasoning)： 无法进行多步骤推理和知识融合。

二、分层知识库的设计原则

为了克服这些挑战，我们需要构建一个分层知识库，其设计原则包括：

• 知识分层 (Knowledge Hierarchy)： 将领域知识划分为不同层次，例如：概念层、实体层、关系层、规则层。
• 粒度控制 (Granularity Control)： 不同层次采用不同的知识粒度，例如：概念层使用抽象的概念，实体层使用具体的实例。
• 关联性维护 (Relationship Maintenance)： 维护不同层次知识之间的关联关系，例如：概念与实体的关系，实体与实体之间的关系。
• 结构化表示 (Structured Representation)： 使用结构化的数据格式 (例如：JSON, XML, Graph) 来表示知识。
• 可扩展性 (Scalability)： 知识库应该易于扩展，能够容纳新的知识和领域。

三、分层知识库的架构

一个典型的分层知识库架构可能包含以下几个层次：

层次	描述	数据格式	存储方式
概念层	描述领域内的核心概念，例如：数据结构、算法、设计模式。	概念名称，概念定义，概念之间的关系 (例如：继承、包含)。	语义网络、本体库 (例如：OWL, RDF)。
实体层	描述领域内的具体实体，例如：具体的类、函数、变量。	实体名称，实体属性，实体之间的关系 (例如：调用、依赖)。	关系数据库、图数据库 (例如：Neo4j)。
关系层	描述实体之间的关系，例如：函数调用关系、类继承关系、数据依赖关系。	关系类型，关系起点，关系终点，关系属性。	图数据库 (Neo4j)、三元组数据库。
规则层	描述领域内的规则和约束，例如：编码规范、安全策略、性能优化规则。	规则名称，规则描述，规则条件，规则结果。	规则引擎 (例如：Drools)、决策树。
文档层	存储原始的文档资料，例如：代码注释、API 文档、技术博客。	文档内容，文档元数据 (例如：作者、日期、标签)。	文件系统、对象存储 (例如：AWS S3)。

四、RAG与分层知识库的集成

要将RAG与分层知识库集成，需要对RAG流程进行改造，使其能够利用分层知识库的结构化信息。

以下是一个改进后的RAG流程：

1. 问题理解 (Question Understanding)： 使用自然语言处理 (NLP) 技术 (例如：命名实体识别、依存句法分析) 提取问题中的关键概念和实体。
2. 知识库查询 (Knowledge Base Query)： 根据提取的概念和实体，查询分层知识库，获取相关的知识片段。
   • 首先查询概念层，获取相关的概念定义和关系。
   • 然后查询实体层，获取相关的实体属性和关系。
   • 如果需要，查询规则层，获取相关的规则和约束。
   • 最后查询文档层，获取相关的文档资料。
3. 知识融合 (Knowledge Fusion)： 将从不同层次知识库中获取的知识片段进行融合，构建一个完整的上下文。
4. 答案生成 (Answer Generation)： 使用LLM根据上下文生成答案。

五、代码示例

为了更具体地说明如何实现上述流程，我们以一个简单的代码示例为例。假设我们有一个关于Python编程的知识库，其中包含以下信息：

• 概念层：
  • 概念：List (列表)
  • 定义：List 是 Python 中一种常用的数据结构，用于存储有序的元素集合。
  • 关系：List 属于 Sequence (序列) 类型。
• 实体层：
  • 实体：my_list (列表变量)
  • 属性：[1, 2, 3]
  • 关系：my_list 是 List 的一个实例。
• 文档层：
  • 文档：Python 官方文档中关于 List 的描述。

我们使用 Python 和一些常用的 NLP 库 (例如：spaCy) 来实现 RAG 流程。

import spacy
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载 spaCy 模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# 模拟知识库 (可以使用数据库代替)
knowledge_base = {
    "concepts": {
        "List": {
            "definition": "List is a commonly used data structure in Python for storing ordered collections of elements.",
            "relationship": "is a type of Sequence"
        },
        "Sequence": {
            "definition": "A sequence is an ordered collection of items, like a list, tuple or range.",
            "relationship": "has elements accessed by index."
        }
    },
    "entities": {
        "my_list": {
            "attributes": "[1, 2, 3]",
            "relationship": "is an instance of List"
        }
    },
    "documents": {
        "List_doc": "Python official documentation about List..." # 实际应该是文档内容
    }
}

# 问题：What is my_list and what type is it?
question = "What is my_list and what type is it?"

# 1. 问题理解
doc = nlp(question)
keywords = [token.text for token in doc if token.pos_ in ["NOUN", "PROPN"]] #提取名词和专有名词
print(f"Extracted Keywords: {keywords}") # 打印提取的关键词

# 2. 知识库查询
context = ""
for keyword in keywords:
    if keyword in knowledge_base["entities"]:
        entity = knowledge_base["entities"][keyword]
        context += f"{keyword} {entity['relationship']}, its attributes are {entity['attributes']}. "
        # 进一步查询实体所属的概念
        for concept, details in knowledge_base["concepts"].items():
            if entity['relationship'].endswith(concept):
                context += f"{concept} is defined as: {details['definition']}. It {details['relationship']}."
                break
    elif keyword in knowledge_base["concepts"]:
        concept = knowledge_base["concepts"][keyword]
        context += f"{keyword} is defined as: {concept['definition']}. It {concept['relationship']}."
        break

    # 检索文档，可以使用向量数据库进行相似度搜索，这里简化处理
    if "List" in knowledge_base["documents"]:
        context += f" More details can be found in: {knowledge_base['documents']['List_doc']}"

print(f"Retrieved Context: {context}")

# 3. 答案生成 (使用模拟的 LLM)
def generate_answer(question, context):
    # 模拟 LLM 的答案生成过程
    answer = f"Based on the context, {question}. {context}"
    return answer

answer = generate_answer(question, context)
print(f"Generated Answer: {answer}")

代码解释:

1. 问题理解: 使用 spaCy 提取问题中的关键词，例如 my_list 和 type。
2. 知识库查询:
   • 首先在 entities 中查找 my_list，找到了它的属性和关系。
   • 然后根据 my_list 的关系 "is an instance of List"，在 concepts 中查找 List 的定义和关系。
   • 如果找到相关的文档，也将其添加到上下文中。
3. 答案生成: 使用一个简单的函数模拟 LLM 的答案生成过程。

六、向量数据库的优化使用

虽然我们强调了分层知识库的重要性，但向量数据库在RAG系统中仍然扮演着关键角色，尤其是在文档层和非结构化数据的检索中。为了更有效地使用向量数据库，我们可以采取以下策略：

• Chunking 策略： 将文档分割成更小的块 (chunks)，以便更好地匹配问题。不同的chunking策略可以根据文档的结构和内容进行调整，例如：固定大小的chunk、基于句子的chunk、基于段落的chunk。
• 元数据过滤： 在向量数据库中存储文档的元数据 (例如：作者、日期、标签)，以便在查询时进行过滤。
• 混合检索： 结合语义搜索和关键词搜索，提高检索的准确率。
• Query Expansion： 使用 LLM 对问题进行扩展，生成更多的相关关键词，以提高检索的召回率。
• 重新排序 (Re-ranking)： 使用 LLM 对检索结果进行重新排序，将最相关的文档排在前面。

代码示例 (向量数据库集成):

假设我们使用 faiss 作为向量数据库。

import faiss
import numpy as np

# 模拟文档数据
documents = [
    "List is a commonly used data structure in Python for storing ordered collections of elements.",
    "Python lists are mutable, meaning you can change their contents after creation.",
    "Tuples are similar to lists, but they are immutable."
]

# 创建 embedding 模型 (这里使用简单的平均词向量)
def create_embedding(text):
    doc = nlp(text)
    vectors = [token.vector for token in doc]
    if vectors:
        return np.mean(vectors, axis=0)
    else:
        return np.zeros(nlp.vocab.vectors_length)

# 创建向量数据库
dimension = nlp.vocab.vectors_length
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

# 添加文档到向量数据库
embeddings = [create_embedding(doc) for doc in documents]
embeddings = np.array(embeddings).astype('float32')
index.add(embeddings)

# 查询向量数据库
query = "What are the characteristics of Python lists?"
query_embedding = create_embedding(query).astype('float32')
query_embedding = query_embedding.reshape(1, -1) # 调整形状为 (1, dimension)

k = 2  # 返回最相似的 2 个文档
distances, indices = index.search(query_embedding, k)

# 打印检索结果
print("Search Results:")
for i, idx in enumerate(indices[0]):
    print(f"Document {i+1}: {documents[idx]}, Distance: {distances[0][i]}")

代码解释:

1. 创建 embedding 模型: 使用 spaCy 创建文档的 embedding 向量。
2. 创建向量数据库: 使用 faiss 创建一个简单的向量数据库。
3. 添加文档到向量数据库: 将文档的 embedding 向量添加到向量数据库中。
4. 查询向量数据库: 使用问题的 embedding 向量查询向量数据库，获取最相似的文档。

七、知识库的维护和更新

知识库的维护和更新是保证RAG系统长期有效性的关键。我们需要建立一套完善的知识库管理流程，包括：

• 知识获取 (Knowledge Acquisition)： 从不同的来源 (例如：文档、代码、API) 获取新的知识。
• 知识清洗 (Knowledge Cleaning)： 清洗和规范化知识，去除冗余和错误的信息。
• 知识组织 (Knowledge Organization)： 将知识组织成结构化的形式，并维护知识之间的关联关系。
• 知识验证 (Knowledge Validation)： 验证知识的正确性和完整性。
• 知识更新 (Knowledge Update)： 定期更新知识库，保持知识的时效性。

可以使用自动化工具和人工审核相结合的方式来进行知识库的维护和更新。例如，可以使用爬虫程序自动抓取新的文档，使用 NLP 技术自动提取知识，然后由人工审核员进行验证和修正。

八、提升RAG系统精度的其他技巧

除了分层知识库，还有一些其他的技巧可以用来提升 RAG 系统的精度：

• Prompt Engineering： 精心设计 LLM 的 prompt，使其能够更好地理解问题和利用上下文。例如，可以在 prompt 中明确指定 LLM 的角色 (例如：作为 Python 专家)，并提供清晰的指令 (例如：使用简洁的语言回答问题)。
• 微调 (Fine-tuning)： 使用领域数据对 LLM 进行微调，使其更适应特定领域的知识和语言风格。
• 迭代式 RAG (Iterative RAG)： 通过多次查询知识库和生成答案，逐步完善答案。例如，可以先生成一个初步的答案，然后根据用户的反馈再次查询知识库，生成更详细的答案。
• 评估 (Evaluation)： 使用评估指标 (例如：准确率、召回率、F1 值) 来评估 RAG 系统的性能，并根据评估结果进行优化。

九、一些代码示例（使用JSON存储和查询分层知识）

我们用JSON文件来模拟存储分层知识库，并提供一些查询的函数。

import json

# 假设知识库存储在 knowledge_base.json 文件中
knowledge_base_file = "knowledge_base.json"

def load_knowledge_base(file_path):
    """加载知识库"""
    try:
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            knowledge_base = json.load(f)
        return knowledge_base
    except FileNotFoundError:
        print(f"Error: Knowledge base file '{file_path}' not found.")
        return None
    except json.JSONDecodeError:
        print(f"Error: Invalid JSON format in '{file_path}'.")
        return None

def query_concept(knowledge_base, concept_name):
    """查询概念层"""
    if knowledge_base and "concepts" in knowledge_base and concept_name in knowledge_base["concepts"]:
        return knowledge_base["concepts"][concept_name]
    return None

def query_entity(knowledge_base, entity_name):
    """查询实体层"""
    if knowledge_base and "entities" in knowledge_base and entity_name in knowledge_base["entities"]:
        return knowledge_base["entities"][entity_name]
    return None

def query_related_entities(knowledge_base, concept_name):
    """查询与概念相关的实体"""
    related_entities = []
    if knowledge_base and "entities" in knowledge_base:
        for entity_name, entity_data in knowledge_base["entities"].items():
            if "relationship" in entity_data and concept_name in entity_data["relationship"]:
                related_entities.append((entity_name, entity_data))
    return related_entities

# 示例使用
knowledge_base = load_knowledge_base(knowledge_base_file)

if knowledge_base:
    # 查询概念
    list_concept = query_concept(knowledge_base, "List")
    if list_concept:
        print("List Concept:", list_concept)

    # 查询实体
    my_list_entity = query_entity(knowledge_base, "my_list")
    if my_list_entity:
        print("my_list Entity:", my_list_entity)

    # 查询相关实体
    related_lists = query_related_entities(knowledge_base, "List")
    if related_lists:
        print("Related Entities to List:")
        for entity_name, entity_data in related_lists:
            print(f"- {entity_name}: {entity_data}")

    # example of knowledge_base.json

    """
    {
    "concepts": {
        "List": {
            "definition": "List is a commonly used data structure in Python for storing ordered collections of elements.",
            "relationship": "is a type of Sequence"
        },
        "Sequence": {
            "definition": "A sequence is an ordered collection of items, like a list, tuple or range.",
            "relationship": "has elements accessed by index."
        }
    },
    "entities": {
        "my_list": {
            "attributes": "[1, 2, 3]",
            "relationship": "is an instance of List"
        },
        "another_list": {
            "attributes": "['a', 'b', 'c']",
            "relationship": "is an instance of List"
        }
    },
    "documents": {
        "List_doc": "Python official documentation about List..."
    }
    }

    """

这个例子展示了如何使用 JSON 文件存储分层知识库，并提供了一些基本的查询函数。实际应用中，可以使用更复杂的数据库系统来存储和管理知识库。

十、最后的思考

通过分层知识库，我们可以更好地组织和管理领域知识，从而提高 RAG 系统在领域问答中的精度。结合向量数据库、Prompt Engineering、微调等技术，我们可以构建一个更智能、更可靠的 RAG 系统。

知识库的构建方式、检索方式、更新策略，都会影响最终精度

知识库的构建方式、检索方式、更新策略，都会对RAG系统的精度产生重要影响。选择合适的技术方案，并根据实际情况进行调整和优化，才能构建一个高效、准确的领域问答系统。

持续优化和评估，是打造高质量RAG系统的关键

持续对RAG系统进行优化和评估，是打造高质量领域问答系统的关键。通过不断地改进知识库、优化检索算法、调整LLM的prompt，可以不断提升RAG系统的性能。

分层知识库并非银弹，需要结合其他技术共同提升精度

分层知识库虽然可以有效提高RAG系统的精度，但并非万能。需要结合其他技术，例如向量数据库、Prompt Engineering、微调等，才能构建一个真正高效、准确的领域问答系统。