通过动态权重学习模型增强 JAVA RAG 召回策略，实现业务语境相关性更高的输出 - 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

增强 Java RAG 召回策略：动态权重学习模型

大家好！今天我们来深入探讨如何利用动态权重学习模型，增强 Java RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统的召回策略，从而实现更贴合业务语境的高质量输出。

RAG 是一种结合了信息检索和文本生成的技术，它通过检索相关文档来辅助生成模型，从而提高生成内容的准确性和相关性。在 Java RAG 系统中，召回阶段的目标是从大量的文档中找到与用户查询最相关的文档，为后续的生成阶段提供素材。然而，传统的召回方法，如基于 TF-IDF 或 BM25 的检索，往往无法很好地捕捉业务语境，导致召回结果与用户意图存在偏差。

动态权重学习模型旨在解决这个问题，它通过学习不同特征的重要性，动态调整召回策略，从而提高召回结果与业务语境的相关性。

一、RAG 系统中的召回策略挑战

在深入了解动态权重学习模型之前，我们先来回顾一下 RAG 系统中召回策略面临的挑战：

语义鸿沟： 用户查询和文档内容可能使用不同的词汇和表达方式，导致基于词汇匹配的检索方法效果不佳。
业务语境缺失： 传统的检索方法通常忽略了业务领域的特殊知识和规则，导致召回结果与实际业务需求脱节。
特征权重固定： 传统的检索方法通常使用固定的特征权重，无法适应不同查询和文档的特点，导致召回结果不够灵活。

二、动态权重学习模型：原理与优势

动态权重学习模型的核心思想是，通过学习不同特征的重要性，动态调整召回策略。相比于传统方法，它具有以下优势：

能够捕捉语义信息： 利用词向量或语义模型，可以更好地理解用户查询和文档内容的语义，从而缩小语义鸿沟。
能够融入业务语境： 通过引入业务相关的特征，如实体类型、属性值、关系等，可以将业务语境融入召回策略。
能够动态调整权重： 通过学习不同特征的权重，可以根据用户查询和文档的特点，动态调整召回策略，从而提高召回结果的灵活性。

三、动态权重学习模型的构建

构建动态权重学习模型通常包括以下几个步骤：

特征工程： 从用户查询和文档中提取相关特征，包括词汇特征、语义特征和业务特征。
权重学习： 利用机器学习算法，学习不同特征的权重。
召回排序： 根据学习到的权重，对文档进行排序，选择排名最高的文档作为召回结果。

3.1 特征工程

特征工程是动态权重学习模型的基础，它决定了模型能够学习到的信息。在 Java RAG 系统中，我们可以提取以下类型的特征：

词汇特征：
- TF-IDF：词频-逆文档频率，衡量词语在文档中的重要性。
- BM25：一种改进的 TF-IDF 算法，考虑了文档长度的影响。
- 词袋模型：将文档表示为词语的集合，忽略词语的顺序。
语义特征：
- 词向量：将词语表示为向量，反映词语之间的语义关系。常用的词向量模型包括 Word2Vec、GloVe 和 FastText。
- 句子向量：将句子表示为向量，反映句子的语义。常用的句子向量模型包括 SentenceBERT 和 Universal Sentence Encoder。
- 主题模型：将文档表示为主题的分布，反映文档的主题内容。常用的主题模型包括 LDA 和 NMF。
业务特征：
- 实体类型：文档中包含的实体类型，如人名、地名、组织机构名等。
- 属性值：文档中包含的属性值，如产品价格、发布时间、作者等。
- 关系：文档中包含的实体之间的关系，如上下级关系、合作关系等。
- 业务规则：根据业务领域的特殊规则，提取的特征。

示例代码（Java）：

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class FeatureExtraction {

    public static Map<String, Double> extractTfIdfFeatures(String query, String documentText) throws Exception {
        // 使用 Lucene 进行 TF-IDF 特征提取
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        Directory directory = new RAMDirectory();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
        IndexWriter iwriter = new IndexWriter(directory, config);
        Document doc = new Document();
        doc.add(new Field("content", documentText, TextField.TYPE_DOCUMENT));
        iwriter.addDocument(doc);
        iwriter.close();

        IndexReader ireader = DirectoryReader.open(directory);
        IndexSearcher isearcher = new IndexSearcher(ireader);
        QueryParser parser = new QueryParser("content", analyzer);
        Query queryObj = parser.parse(query);

        TopDocs hits = isearcher.search(queryObj, 1); // 只搜索一个文档，因为我们只索引了一个文档

        Map<String, Double> tfidfFeatures = new HashMap<>();
        if (hits.totalHits.value > 0) {
            ScoreDoc scoreDoc = hits.scoreDocs[0];
            // TODO: 这里需要自定义逻辑来提取 TF-IDF 特征，例如，遍历查询中的每个词，并计算其在文档中的 TF-IDF 值。
            //  Lucene 本身不直接提供词级别的 TF-IDF 值，需要自己实现。  可以使用 Lucene 的 TermFreqVector 来获取词频信息。

            // 示例：假设我们简单地将查询得分作为 TF-IDF 特征
            tfidfFeatures.put("tfidf_score", (double) scoreDoc.score);
        } else {
            tfidfFeatures.put("tfidf_score", 0.0);
        }

        ireader.close();
        directory.close();
        return tfidfFeatures;
    }

    public static Map<String, Double> extractSemanticFeatures(String query, String documentText) {
        // 使用 Sentence Transformers (或其他语义模型) 进行语义特征提取
        // 需要引入 Sentence Transformers 的 Java 库，例如使用 Deep Java Library (DJL)
        // 示例代码仅为演示，需要根据实际情况进行调整

        // TODO:  集成 DJL 或其他 Java 语义模型库

        Map<String, Double> semanticFeatures = new HashMap<>();

        // 示例：假设返回一个简单的余弦相似度作为语义特征
        double cosineSimilarity = calculateCosineSimilarity(query, documentText); // 实现余弦相似度计算
        semanticFeatures.put("cosine_similarity", cosineSimilarity);

        return semanticFeatures;
    }

    private static double calculateCosineSimilarity(String text1, String text2) {
        // TODO: 实现余弦相似度计算  可以使用 Apache Commons Math 库或者自己实现
        //  需要将文本转换为向量表示，例如使用 TF-IDF 向量或者 Sentence Embedding 向量
        return 0.0; // 占位符，需要替换为实际计算结果
    }

     public static Map<String, Double> extractBusinessFeatures(String documentText) {
        // 提取业务相关的特征，例如实体类型、属性值、关系等
        // 需要根据具体的业务场景进行自定义实现

        Map<String, Double> businessFeatures = new HashMap<>();

        // 示例：假设提取文档中是否包含 "产品名称" 实体
        if (documentText.contains("产品名称")) {
            businessFeatures.put("has_product_name", 1.0);
        } else {
            businessFeatures.put("has_product_name", 0.0);
        }

        // 示例：假设提取文档中包含的价格信息 (假设价格以 "价格: xxx" 的形式出现)
        if(documentText.contains("价格:")) {
            String priceString = documentText.substring(documentText.indexOf("价格:") + 3).trim();
            try {
                double price = Double.parseDouble(priceString);
                businessFeatures.put("price", price);
            } catch (NumberFormatException e) {
                businessFeatures.put("price", 0.0); // 如果解析失败，则价格为 0
            }
        } else {
            businessFeatures.put("price", 0.0);
        }

        return businessFeatures;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String query = "如何购买最新款的苹果手机？";
        String documentText = "苹果公司最新发布了 iPhone 15 Pro Max。这款手机拥有强大的 A17 仿生芯片，以及出色的摄像头系统。价格: 9999 元。";

        Map<String, Double> tfidfFeatures = extractTfIdfFeatures(query, documentText);
        Map<String, Double> semanticFeatures = extractSemanticFeatures(query, documentText);
        Map<String, Double> businessFeatures = extractBusinessFeatures(documentText);

        System.out.println("TF-IDF 特征: " + tfidfFeatures);
        System.out.println("语义特征: " + semanticFeatures);
        System.out.println("业务特征: " + businessFeatures);
    }
}

代码解释：

extractTfIdfFeatures 方法使用 Lucene 库提取 TF-IDF 特征。需要注意的是，Lucene 本身不直接提供词级别的 TF-IDF 值，需要自己实现提取逻辑。示例中，简单地将查询得分作为 TF-IDF 特征。
extractSemanticFeatures 方法用于提取语义特征。示例代码中，只是一个占位符，需要集成 DJL (Deep Java Library) 或其他 Java 语义模型库，例如 Sentence Transformers。还需要实现余弦相似度计算。
extractBusinessFeatures 方法用于提取业务相关的特征。需要根据具体的业务场景进行自定义实现。示例中，提取了文档中是否包含 "产品名称" 实体，以及价格信息。

3.2 权重学习

权重学习的目标是学习不同特征的权重，使得模型能够更好地预测文档与用户查询的相关性。常用的权重学习算法包括：

线性回归： 简单易用，但可能无法捕捉复杂的非线性关系。
逻辑回归： 适用于二分类问题，可以将相关性转化为概率值。
梯度提升树： 能够捕捉复杂的非线性关系，但容易过拟合。
神经网络： 具有强大的表达能力，但需要大量的训练数据。
Learning to Rank (LTR): 专门用于排序任务的算法，例如 RankNet, LambdaRank, XGBoost Ranker 等。

示例代码（Java）：

这里我们使用 Weka 库进行线性回归的权重学习。

import weka.classifiers.functions.LinearRegression;
import weka.core.Attribute;
import weka.core.DenseInstance;
import weka.core.Instances;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class WeightLearning {

    public static LinearRegression trainLinearRegression(Instances trainingData) throws Exception {
        LinearRegression linearRegression = new LinearRegression();
        linearRegression.buildClassifier(trainingData);
        return linearRegression;
    }

    public static double predictRelevance(LinearRegression linearRegression, Map<String, Double> features, Instances trainingData) throws Exception {
        // 创建一个 Instance 对象，包含特征值
        DenseInstance instance = new DenseInstance(trainingData.numAttributes());
        instance.setDataset(trainingData);

        // 设置特征值
        int i = 0;
        for (Attribute attribute : trainingData.enumerateAttributes().toList()) {
            if (!attribute.name().equals("relevance")) { // 排除目标变量
                instance.setValue(attribute, features.getOrDefault(attribute.name(), 0.0)); // 如果特征不存在，则设置为 0
            }
            i++;
        }

        // 预测相关性
        return linearRegression.classifyInstance(instance);
    }

    public static Instances createTrainingData(java.util.List<Map<String, Double>> featureSets, java.util.List<Double> relevanceScores) {
        // 创建属性列表
        ArrayList<Attribute> attributes = new ArrayList<>();
        java.util.Set<String> featureNames = new java.util.HashSet<>();
        for (Map<String, Double> featureSet : featureSets) {
            featureNames.addAll(featureSet.keySet());
        }

        for (String featureName : featureNames) {
            attributes.add(new Attribute(featureName));
        }

        // 添加目标变量 (相关性)
        attributes.add(new Attribute("relevance"));

        // 创建 Instances 对象
        Instances trainingData = new Instances("TrainingData", attributes, featureSets.size());
        trainingData.setClassIndex(attributes.size() - 1); // 设置目标变量的索引

        // 添加数据
        for (int i = 0; i < featureSets.size(); i++) {
            Map<String, Double> featureSet = featureSets.get(i);
            double relevanceScore = relevanceScores.get(i);

            DenseInstance instance = new DenseInstance(attributes.size());
            instance.setDataset(trainingData);

            for (Attribute attribute : attributes) {
                if (attribute.name().equals("relevance")) {
                    instance.setValue(attribute, relevanceScore);
                } else {
                    instance.setValue(attribute, featureSet.getOrDefault(attribute.name(), 0.0));
                }
            }
            trainingData.add(instance);
        }

        return trainingData;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 准备训练数据
        java.util.List<Map<String, Double>> featureSets = new ArrayList<>();
        java.util.List<Double> relevanceScores = new ArrayList<>();

        // 示例数据 (需要替换为实际的特征和相关性得分)
        Map<String, Double> features1 = new HashMap<>();
        features1.put("tfidf_score", 0.8);
        features1.put("cosine_similarity", 0.7);
        features1.put("has_product_name", 1.0);
        features1.put("price", 9999.0);
        featureSets.add(features1);
        relevanceScores.add(0.9); // 相关性得分

        Map<String, Double> features2 = new HashMap<>();
        features2.put("tfidf_score", 0.5);
        features2.put("cosine_similarity", 0.6);
        features2.put("has_product_name", 0.0);
        features2.put("price", 0.0);
        featureSets.add(features2);
        relevanceScores.add(0.6); // 相关性得分

        // 创建训练数据
        Instances trainingData = createTrainingData(featureSets, relevanceScores);

        // 训练线性回归模型
        LinearRegression linearRegression = trainLinearRegression(trainingData);

        // 打印模型系数
        System.out.println(linearRegression);

        // 准备预测数据
        Map<String, Double> newFeatures = new HashMap<>();
        newFeatures.put("tfidf_score", 0.7);
        newFeatures.put("cosine_similarity", 0.8);
        newFeatures.put("has_product_name", 1.0);
        newFeatures.put("price", 10999.0);

        // 预测相关性
        double predictedRelevance = predictRelevance(linearRegression, newFeatures, trainingData);
        System.out.println("预测相关性: " + predictedRelevance);
    }
}

代码解释：

createTrainingData 方法用于创建 Weka 的 Instances 对象，该对象用于存储训练数据。
trainLinearRegression 方法用于训练线性回归模型。
predictRelevance 方法用于预测文档的相关性。

注意事项：

需要根据实际情况准备训练数据，包括特征和相关性得分。
可以使用交叉验证等技术来评估模型的性能。
可以选择其他的机器学习算法，例如逻辑回归、梯度提升树或神经网络，来提高模型的性能。
对于更复杂的排序任务，可以考虑使用 Learning to Rank (LTR) 算法。

3.3 召回排序

召回排序的目标是根据学习到的权重，对文档进行排序，选择排名最高的文档作为召回结果。

示例代码（Java）：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class RetrievalRanking {

    public static List<DocumentScore> rankDocuments(List<Map<String, Double>> documentFeatures, LinearRegression linearRegression, Instances trainingData) throws Exception {
        List<DocumentScore> documentScores = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < documentFeatures.size(); i++) {
            Map<String, Double> features = documentFeatures.get(i);
            double relevanceScore = WeightLearning.predictRelevance(linearRegression, features, trainingData);
            documentScores.add(new DocumentScore(i, relevanceScore)); // 假设文档 ID 就是索引 i
        }

        // 按照相关性得分降序排序
        documentScores.sort(Comparator.comparingDouble(DocumentScore::getScore).reversed());

        return documentScores;
    }

    public static class DocumentScore {
        private int documentId;
        private double score;

        public DocumentScore(int documentId, double score) {
            this.documentId = documentId;
            this.score = score;
        }

        public int getDocumentId() {
            return documentId;
        }

        public double getScore() {
            return score;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "DocumentScore{" +
                    "documentId=" + documentId +
                    ", score=" + score +
                    '}';
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 假设已经训练好了线性回归模型
        Instances trainingData = WeightLearning.createTrainingData(new ArrayList<>(), new ArrayList<>()); // 创建一个空的 Instances 对象，仅用于传递给 predictRelevance
        LinearRegression linearRegression = new LinearRegression(); //  占位符，假设已经训练好

        // 准备文档特征
        List<Map<String, Double>> documentFeatures = new ArrayList<>();
        Map<String, Double> features1 = new HashMap<>();
        features1.put("tfidf_score", 0.7);
        features1.put("cosine_similarity", 0.8);
        features1.put("has_product_name", 1.0);
        features1.put("price", 10999.0);
        documentFeatures.add(features1);

        Map<String, Double> features2 = new HashMap<>();
        features2.put("tfidf_score", 0.6);
        features2.put("cosine_similarity", 0.7);
        features2.put("has_product_name", 0.0);
        features2.put("price", 8999.0);
        documentFeatures.add(features2);

        // 对文档进行排序
        List<DocumentScore> rankedDocuments = rankDocuments(documentFeatures, linearRegression, trainingData);

        // 打印排序结果
        System.out.println("排序结果:");
        for (DocumentScore documentScore : rankedDocuments) {
            System.out.println("文档 ID: " + documentScore.getDocumentId() + ", 得分: " + documentScore.getScore());
        }
    }
}

代码解释：

rankDocuments 方法根据学习到的线性回归模型，预测每个文档的相关性得分，并按照得分降序排序。
DocumentScore 类用于存储文档 ID 和相关性得分。

四、模型评估与优化

动态权重学习模型的性能需要通过评估指标来衡量。常用的评估指标包括：

Precision@K： 在前 K 个召回结果中，相关文档的比例。
Recall@K： 在所有相关文档中，被召回的比例。
NDCG@K： 归一化折损累计增益，考虑了文档的排序位置。
Mean Average Precision (MAP): 平均准确率的均值

为了提高模型的性能，可以尝试以下优化方法：

增加训练数据： 更多的训练数据可以提高模型的泛化能力。
选择合适的特征： 选择与业务相关的特征可以提高模型的准确性。
调整模型参数： 调整模型参数可以优化模型的性能。
使用集成学习： 将多个模型组合起来可以提高模型的鲁棒性。
在线学习： 在线学习可以根据用户的反馈，不断更新模型。

五、Java RAG 系统集成

将动态权重学习模型集成到 Java RAG 系统中，需要以下步骤：

数据准备： 准备训练数据，包括用户查询、文档内容和相关性标注。
模型训练： 使用训练数据训练动态权重学习模型。
召回模块： 在召回模块中，使用训练好的模型对文档进行排序，选择排名最高的文档作为召回结果。
生成模块： 将召回的文档作为输入，传递给生成模型，生成最终的输出。
评估与优化： 评估系统的性能，并根据评估结果进行优化。

六、实际应用案例

电商搜索： 利用动态权重学习模型，可以根据用户的搜索query和商品的属性信息，动态调整搜索策略，提高搜索结果与用户意图的相关性。例如，对于搜索“红色连衣裙”的用户，可以提高颜色为红色、款式为连衣裙的商品的排名。
知识库问答： 利用动态权重学习模型，可以根据用户的问题和知识库文档的内容，动态调整检索策略，提高检索结果与问题答案的相关性。例如，对于问题“如何申请信用卡？”，可以提高包含“信用卡申请”、“申请条件”等关键词的文档的排名。
智能客服： 利用动态权重学习模型，可以根据用户的问题和历史对话记录，动态调整检索策略，提高检索结果与用户需求的匹配度。例如，对于重复提问的用户，可以优先检索之前已经提供的答案。

七、动态权重学习模型的优势与局限

优势：

能够捕捉语义信息，提高召回结果的相关性。
能够融入业务语境，提高召回结果的准确性。
能够动态调整权重，提高召回结果的灵活性。

局限：

需要大量的训练数据。
模型训练和部署成本较高。
模型的可解释性较差。

总结一下，动态权重学习模型能够显著提升 Java RAG 系统的召回效果，通过特征工程、权重学习和召回排序三个关键步骤，能够更加准确地捕捉用户意图和业务语境。

展望：持续优化 RAG 系统的关键

通过动态权重学习模型，我们能够显著提升 RAG 系统的性能，但这也仅仅是提升 RAG 系统的众多手段之一。模型需要不断地调整和优化，以适应不断变化的业务需求和用户行为。持续的评估和反馈是保证 RAG 系统有效性的关键。

核心技术点回顾

本次分享我们主要探讨了如何通过动态权重学习模型来增强 Java RAG 系统的召回策略。重点在于特征工程、权重学习、以及如何将这些技术集成到现有的 RAG 系统中。

增强 Java RAG 召回策略：动态权重学习模型

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