好的，各位晚上好，今天我们来聊聊一个在 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统中经常会遇到的问题，以及相应的解决方案：嵌入维度不一致导致的召回异常。
RAG 系统简介与嵌入的重要性
首先，简单回顾一下 RAG 的概念。RAG 是一种将预训练语言模型 (LLM) 与外部知识库相结合的方法。它通过检索 (Retrieval) 模块从知识库中获取相关信息，然后将这些信息与用户查询一起输入到生成 (Generation) 模块，从而生成更准确、更具有知识性的回复。
RAG 的核心在于检索模块，而检索模块的有效性很大程度上依赖于嵌入 (Embedding)。嵌入是将文本转换成向量的过程，这些向量能够捕捉文本的语义信息。理想情况下，语义相似的文本应该具有相似的向量表示，这样检索模块才能准确地找到与用户查询相关的文档。
嵌入维度不一致的问题
然而，在实际应用中，我们经常会遇到嵌入维度不一致的问题。这指的是用于生成知识库文档嵌入 (Document Embeddings) 和用户查询嵌入 (Query Embeddings) 的模型，其输出的向量维度不同。
这种不一致会导致以下问题：
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向量相似度计算错误: 常见的相似度计算方法（如余弦相似度）要求输入向量具有相同的维度。如果维度不一致，计算结果将毫无意义，导致召回结果错误。
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性能下降: 即使勉强进行相似度计算，由于向量空间不匹配，检索效果也会大打折扣，导致 RAG 系统的整体性能下降。
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系统兼容性问题: 在大型 RAG 系统中，不同的团队或模块可能使用不同的嵌入模型。如果这些模型输出的向量维度不一致，会导致系统集成和维护困难。
导致维度不一致的常见原因
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使用不同的嵌入模型: 最常见的原因是知识库文档和用户查询使用了不同的嵌入模型。例如，文档嵌入可能使用 Sentence Transformers 的
all-mpnet-base-v2模型（768维），而查询嵌入可能使用 OpenAI 的text-embedding-ada-002模型（1536维）。 -
嵌入模型版本更新: 即使使用相同的嵌入模型，不同版本之间也可能存在维度差异。例如，Sentence Transformers 的某些模型在更新后会改变输出向量的维度。
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错误的配置或代码错误: 代码中可能存在配置错误或逻辑错误，导致生成嵌入时使用了错误的模型或参数。
解决方案：维度对齐策略
为了解决嵌入维度不一致的问题，我们需要采取维度对齐策略。以下是一些常用的方法：
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选择统一的嵌入模型: 这是最直接也是最有效的方法。选择一个适合 RAG 系统需求的嵌入模型，并将其用于生成文档嵌入和查询嵌入。在选择模型时，需要考虑模型的性能、速度、成本以及输出向量的维度。
from sentence_transformers import SentenceTransformer # 选择统一的嵌入模型 embedding_model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2') # 生成文档嵌入 document_embeddings = embedding_model.encode(documents) # 生成查询嵌入 query_embedding = embedding_model.encode(query) # 现在 document_embeddings 和 query_embedding 的维度相同优点: 简单易行，效果最好。
缺点: 可能需要重新生成所有文档的嵌入。 -
维度转换 (Dimensionality Transformation): 如果无法更改现有嵌入模型，可以使用维度转换技术将不同维度的向量映射到同一维度空间。
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降维 (Dimensionality Reduction): 将高维向量降维到低维向量，常用的方法包括 PCA (Principal Component Analysis)、t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) 和 UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)。
from sklearn.decomposition import PCA # 假设 document_embeddings 的维度为 (n_samples, 1536)，query_embedding 的维度为 (1, 768) # 我们要将 document_embeddings 降维到 768 维 pca = PCA(n_components=768) pca.fit(document_embeddings) # 使用文档嵌入训练 PCA 模型 document_embeddings_reduced = pca.transform(document_embeddings) # 现在 document_embeddings_reduced 和 query_embedding 的维度相同 (n_samples, 768)优点: 可以保留大部分语义信息，同时降低维度。
缺点: 需要训练降维模型，可能引入额外的计算开销。降维过程不可逆，可能会损失部分信息。 -
升维 (Dimensionality Expansion): 将低维向量升维到高维向量，常用的方法包括补零 (Zero-padding) 和使用线性变换。
import numpy as np # 假设 document_embeddings 的维度为 (n_samples, 768)，query_embedding 的维度为 (1, 1536) # 我们要将 document_embeddings 升维到 1536 维，使用补零 def zero_pad(embeddings, target_dimension): current_dimension = embeddings.shape[1] if current_dimension >= target_dimension: return embeddings padding_size = target_dimension - current_dimension padding = np.zeros((embeddings.shape[0], padding_size)) return np.concatenate((embeddings, padding), axis=1) document_embeddings_padded = zero_pad(document_embeddings, 1536) # 现在 document_embeddings_padded 和 query_embedding 的维度相同 (n_samples, 1536)优点: 实现简单。
缺点: 补零可能会引入噪声，影响相似度计算的准确性。升维后的向量可能仍然无法很好地匹配高维向量空间。from sklearn.linear_model import LinearRegression # 假设 document_embeddings 的维度为 (n_samples, 768)，query_embedding 的维度为 (1, 1536) # 我们要将 document_embeddings 升维到 1536 维，使用线性回归 # 1. 创建训练数据：将低维向量作为输入，高维向量作为输出 # 为了演示，这里假设我们有一些已经对齐的低维和高维向量对 # 在实际应用中，你需要收集这样的数据 low_dim_train = np.random.rand(100, 768) high_dim_train = np.random.rand(100, 1536) # 2. 训练线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(low_dim_train, high_dim_train) # 3. 使用训练好的模型进行升维 document_embeddings_expanded = model.predict(document_embeddings) # 现在 document_embeddings_expanded 和 query_embedding 的维度相同 (n_samples, 1536)优点: 可以学习到低维到高维的映射关系，可能比补零效果更好。
缺点: 需要训练线性回归模型，需要收集对齐的低维和高维向量对作为训练数据。线性回归可能无法捕捉复杂的非线性关系。
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使用映射网络 (Mapping Network): 训练一个神经网络，将不同维度的向量映射到同一维度空间。这种方法可以学习到更复杂的映射关系，但需要大量的训练数据。
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义映射网络 class MappingNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(MappingNetwork, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 256) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(256, output_dim) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # 假设 document_embeddings 的维度为 (n_samples, 768)，query_embedding 的维度为 (1, 1536) # 我们要将 document_embeddings 映射到 1536 维 # 1. 创建训练数据：将低维向量作为输入，高维向量作为输出 # 为了演示，这里假设我们有一些已经对齐的低维和高维向量对 # 在实际应用中，你需要收集这样的数据 low_dim_train = torch.randn(100, 768) high_dim_train = torch.randn(100, 1536) # 2. 创建映射网络 mapping_network = MappingNetwork(768, 1536) # 3. 定义优化器和损失函数 optimizer = optim.Adam(mapping_network.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.MSELoss() # 4. 训练映射网络 for epoch in range(100): optimizer.zero_grad() outputs = mapping_network(low_dim_train) loss = criterion(outputs, high_dim_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item():.4f}') # 5. 使用训练好的映射网络进行升维 document_embeddings_tensor = torch.tensor(document_embeddings) document_embeddings_mapped = mapping_network(document_embeddings_tensor).detach().numpy() # 现在 document_embeddings_mapped 和 query_embedding 的维度相同 (n_samples, 1536)优点: 可以学习到更复杂的非线性映射关系。
缺点: 需要大量的训练数据，训练过程复杂，容易过拟合。 -
混合方法: 可以将上述方法结合使用。例如，先使用 PCA 降维，然后再使用映射网络进行微调。
选择合适的策略
选择哪种策略取决于具体的应用场景和数据情况。
- 数据量: 如果有足够的训练数据，可以考虑使用映射网络或线性回归。
- 计算资源: 降维方法通常比升维方法计算成本更低。
- 性能要求: 如果对性能要求较高，应优先选择统一嵌入模型或降维方法。
- 现有系统: 如果现有系统已经使用了特定的嵌入模型，并且更改的成本很高，可以考虑使用维度转换方法。
为了更清晰地比较这些策略，我们可以用一个表格来总结它们的优缺点：
| 策略 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 统一嵌入模型 | 简单易行，效果最好 | 可能需要重新生成所有文档的嵌入 | 全新项目，或者可以方便地重新生成嵌入 |
| PCA 降维 | 可以保留大部分语义信息，同时降低维度 | 需要训练降维模型，可能引入额外的计算开销，降维过程不可逆，可能会损失部分信息 | 文档嵌入维度远高于查询嵌入维度，且计算资源有限 |
| 补零升维 | 实现简单 | 可能会引入噪声，影响相似度计算的准确性，升维后的向量可能仍然无法很好地匹配高维向量空间 | 紧急情况，需要快速解决维度不一致问题，且对性能要求不高 |
| 线性回归升维 | 可以学习到低维到高维的映射关系，可能比补零效果更好 | 需要训练线性回归模型，需要收集对齐的低维和高维向量对作为训练数据，线性回归可能无法捕捉复杂的非线性关系 | 有一定量的对齐的低维和高维向量对，且需要比补零更好的效果 |
| 映射网络 | 可以学习到更复杂的非线性映射关系 | 需要大量的训练数据，训练过程复杂，容易过拟合 | 有大量的对齐的低维和高维向量对，且需要捕捉复杂的非线性关系 |
| 混合方法 | 可以结合不同方法的优点 | 复杂度高，需要仔细调整参数 | 需要根据具体情况进行调整，以达到最佳效果 |
代码示例：一个完整的 RAG 系统示例，包含维度对齐
为了更好地理解这些概念，我们来看一个完整的 RAG 系统示例，其中包含了维度对齐的步骤。
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 1. 加载文档和查询
documents = [
"This is the first document about machine learning.",
"This is the second document about deep learning.",
"This is the third document about natural language processing."
]
query = "What is machine learning?"
# 2. 选择不同的嵌入模型
document_embedding_model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2') # 768维
query_embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 384维
# 3. 生成文档嵌入和查询嵌入
document_embeddings = document_embedding_model.encode(documents) # (3, 768)
query_embedding = query_embedding_model.encode(query) # (384,)
# 4. 维度对齐：使用 PCA 降维
pca = PCA(n_components=384)
pca.fit(document_embeddings)
document_embeddings_reduced = pca.transform(document_embeddings) # (3, 384)
# 5. 计算相似度
similarity_scores = cosine_similarity(query_embedding.reshape(1, -1), document_embeddings_reduced)
# 6. 检索最相关的文档
most_relevant_document_index = np.argmax(similarity_scores)
most_relevant_document = documents[most_relevant_document_index]
# 7. 输出结果
print(f"Query: {query}")
print(f"Most relevant document: {most_relevant_document}")在这个示例中，我们使用了两个不同的 Sentence Transformers 模型来生成文档嵌入和查询嵌入。由于它们的输出维度不同，我们使用 PCA 将文档嵌入降维到与查询嵌入相同的维度。然后，我们计算查询嵌入和降维后的文档嵌入之间的余弦相似度，并检索最相关的文档。
总结与展望
嵌入维度不一致是 RAG 系统中一个常见的问题，但可以通过选择统一的嵌入模型、维度转换技术或映射网络来解决。在实际应用中，需要根据具体的应用场景和数据情况选择合适的策略。未来的研究方向包括：
- 自适应维度对齐: 开发能够自动适应不同嵌入模型和数据分布的维度对齐方法。
- 跨模态嵌入: 研究如何将不同模态 (如文本、图像、音频) 的数据嵌入到同一向量空间，从而实现跨模态的 RAG 系统。
- 可解释的维度转换: 开发可解释的维度转换方法，以便更好地理解维度转换过程中的信息损失和语义变化。
希望今天的讲座能帮助大家更好地理解和解决 RAG 系统中嵌入维度不一致的问题。谢谢大家。
解决召回异常，关键在于统一空间
解决 RAG 系统中由于嵌入维度不一致导致的召回异常，核心在于将不同来源的嵌入向量投影到同一个语义空间中，确保它们能够正确地进行相似度比较。
选择统一嵌入模型，简化问题根源
最有效的方法是从一开始就采用统一的嵌入模型，这样可以避免维度不一致的问题，并确保所有向量都在同一个语义空间中表示。
维度转换技术，弥合模型差异鸿沟
如果无法避免使用不同的嵌入模型，则需要采用维度转换技术，如 PCA 或映射网络，将不同维度的向量映射到同一维度空间，从而实现相似度计算的准确性。