JAVA RAG 召回链中使用噪声过滤策略，降低无效段落注入导致的大模型回答偏差

JAVA RAG 召回链中的噪声过滤策略：降低无效段落注入导致的大模型回答偏差

各位听众，大家好！今天我们将深入探讨一个在构建基于 Java 的检索增强生成 (RAG) 系统时至关重要的话题：召回链中的噪声过滤策略。RAG 系统的核心在于利用外部知识源来增强大型语言模型 (LLM) 的能力，使其能够生成更准确、更可靠的答案。然而，如果召回的段落包含大量噪声，即与问题无关或质量低劣的信息，就会严重影响 LLM 的回答质量，导致偏差甚至错误。

本次讲座将围绕以下几个方面展开：

1. RAG 系统及其挑战： 简要回顾 RAG 系统的基本原理，并重点指出噪声段落带来的挑战。
2. 噪声的来源和类型： 分析噪声段落的常见来源，并将其分类为结构性噪声、语义性噪声和相关性噪声。
3. 噪声过滤策略： 详细介绍多种噪声过滤策略，包括基于元数据的过滤、基于文本质量的过滤、基于语义相似度的过滤以及基于上下文感知的过滤。
4. Java 实现示例： 提供具体的 Java 代码示例，演示如何在 RAG 召回链中集成这些噪声过滤策略。
5. 性能评估指标： 讨论如何评估噪声过滤策略的有效性，并介绍常用的评估指标。
6. 实践建议与未来方向： 总结实践中应用这些策略的经验，并展望未来的发展方向。

1. RAG 系统及其挑战

RAG 系统的基本流程如下：

1. 问题编码： 将用户提出的问题转换为向量表示，例如使用 Sentence Transformers 或 OpenAI Embeddings API。
2. 召回： 在外部知识库中检索与问题最相关的段落。这通常通过向量相似度搜索实现，例如使用 Faiss、Milvus 或 Elasticsearch。
3. 增强： 将检索到的段落与原始问题一起输入 LLM。
4. 生成： LLM 利用这些信息生成最终答案。

RAG 系统的核心优势在于能够利用外部知识来弥补 LLM 自身知识的不足，从而提高回答的准确性和可靠性。然而，RAG 系统也面临着一些挑战，其中最突出的问题之一就是噪声段落的注入。

噪声段落指的是与问题无关或质量低劣的段落。这些段落可能会给 LLM 带来以下负面影响：

• 分散注意力： LLM 需要处理更多的信息，从而降低其生成准确答案的效率。
• 引入偏差： 噪声段落可能包含错误或不相关的信息，导致 LLM 生成错误的答案。
• 增加计算成本： 处理更多的信息需要更多的计算资源，从而增加系统的运行成本。

因此，在 RAG 系统中，有效地过滤噪声段落至关重要。

2. 噪声的来源和类型

噪声段落的来源多种多样，可以大致分为以下几类：

• 数据库结构问题：
  • 文档结构不清晰：例如，PDF 文档的文本提取不准确，导致段落分割错误。
  • 索引错误：例如，向量索引中存在过时或错误的向量表示。
• 检索策略问题：
  • 检索范围过大：例如，检索了整个知识库，而没有针对特定主题或领域进行筛选。
  • 相似度阈值设置不当：例如，相似度阈值设置过低，导致检索到大量不相关的段落。
• 数据质量问题：
  • 重复段落：知识库中存在重复的段落，导致 LLM 处理重复的信息。
  • 过时信息：知识库中包含过时的信息，与当前问题不相关。
  • 垃圾信息：知识库中包含广告、评论等非结构化信息。

根据噪声的性质，我们可以将其分为以下几类：

噪声类型	定义	示例
结构性噪声	由于数据源的结构问题或预处理过程中的错误导致的噪声。 例如，从网页抓取的 HTML 标签，从 PDF 文档提取的格式错误文本，或者不正确的段落分割。	<p>This is a <b>noisy</b> paragraph.</p> (HTML 标签)； "Javanprogrammingnis fun." (换行符错误)
语义性噪声	段落本身包含的信息质量低劣，例如语法错误、拼写错误、不连贯的句子或不准确的事实。 这类噪声会降低 LLM 理解上下文的能力。	"Java is a populer langauge." (拼写错误)； "The sky is green and the grass is blue." (事实错误)
相关性噪声	段落与用户提出的问题相关性较低或完全无关。 即使段落本身质量很高，但如果与问题无关，也会分散 LLM 的注意力，降低其生成准确答案的效率。	用户提问 "Java 中如何实现多线程？"，召回的段落却是 "Python 中如何实现多线程？" (语言不匹配)； 用户提问 "苹果公司的 CEO 是谁？"，召回的段落却是 "苹果是一种水果" (主题不相关)

3. 噪声过滤策略

针对不同类型的噪声，我们可以采用不同的过滤策略。以下是一些常用的噪声过滤策略：

3.1 基于元数据的过滤

如果知识库中的文档包含元数据，例如文档类型、创建时间、作者等，我们可以利用这些元数据来过滤噪声。

• 文档类型过滤： 排除非结构化文档，例如图像、音频等。
• 时间过滤： 排除过时的文档，例如只保留最近一段时间内更新的文档。
• 来源过滤： 排除来自不可信来源的文档。

3.2 基于文本质量的过滤

我们可以使用一些文本质量指标来评估段落的质量，并过滤掉质量低劣的段落。

• 文本长度过滤： 排除过短或过长的段落。过短的段落可能不包含足够的信息，而过长的段落可能包含冗余的信息。
• 语言检测： 排除非目标语言的段落。
• 停用词过滤： 统计停用词的比例，如果比例过高，则认为该段落质量较低。
• 语法和拼写检查： 使用语法和拼写检查工具来检测段落中的错误，并根据错误数量来评估段落质量。

3.3 基于语义相似度的过滤

我们可以计算段落与问题之间的语义相似度，并过滤掉相似度较低的段落。

• 向量相似度： 使用 Sentence Transformers 或 OpenAI Embeddings API 将问题和段落转换为向量表示，然后计算它们之间的余弦相似度。
• 关键词匹配： 提取问题和段落中的关键词，然后计算它们之间的匹配程度。

3.4 基于上下文感知的过滤

我们可以利用 LLM 的上下文理解能力来过滤噪声。

• 重排序： 将召回的段落输入 LLM，让 LLM 根据与问题的相关性对段落进行排序，然后只保留排名靠前的段落。
• 相关性判断： 将问题和段落输入 LLM，让 LLM 判断段落与问题是否相关，并根据判断结果进行过滤。

4. Java 实现示例

以下是一些 Java 代码示例，演示如何在 RAG 召回链中集成这些噪声过滤策略。

4.1 基于文本长度的过滤

import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class TextLengthFilter {

    private int minLength;
    private int maxLength;

    public TextLengthFilter(int minLength, int maxLength) {
        this.minLength = minLength;
        this.maxLength = maxLength;
    }

    public List<String> filter(List<String> passages) {
        return passages.stream()
                .filter(passage -> passage.length() >= minLength && passage.length() <= maxLength)
                .collect(Collectors.toList());
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> passages = List.of(
                "This is a short passage.",
                "This is a very long passage that contains a lot of information.",
                "Short."
        );

        TextLengthFilter filter = new TextLengthFilter(10, 50);
        List<String> filteredPassages = filter.filter(passages);

        System.out.println("Original passages: " + passages);
        System.out.println("Filtered passages: " + filteredPassages);
    }
}

4.2 基于停用词比例的过滤

import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

public class StopWordFilter {

    private Set<String> stopWords;
    private double threshold;

    public StopWordFilter(Set<String> stopWords, double threshold) {
        this.stopWords = stopWords;
        this.threshold = threshold;
    }

    public List<String> filter(List<String> passages) {
        return passages.stream()
                .filter(passage -> {
                    String[] words = passage.toLowerCase().split("\s+");
                    long stopWordCount = Arrays.stream(words)
                            .filter(stopWords::contains)
                            .count();
                    double stopWordRatio = (double) stopWordCount / words.length;
                    return stopWordRatio <= threshold;
                })
                .collect(Collectors.toList());
    }

    public static void main(String[] args) {
        Set<String> stopWords = new HashSet<>(Arrays.asList("the", "a", "an", "is", "are"));
        List<String> passages = List.of(
                "The quick brown fox jumps over the lazy dog.",
                "This is a passage with many stop words.",
                "Java is a programming language."
        );

        StopWordFilter filter = new StopWordFilter(stopWords, 0.5);
        List<String> filteredPassages = filter.filter(passages);

        System.out.println("Original passages: " + passages);
        System.out.println("Filtered passages: " + filteredPassages);
    }
}

4.3 基于向量相似度的过滤

import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer;
import ai.djl.inference.InferenceModel;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDList;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ModelNotFoundException;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.translate.Batchifier;
import ai.djl.translate.Translator;
import ai.djl.translate.TranslatorContext;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class SemanticSimilarityFilter {

    private String modelName;
    private double threshold;
    private ZooModel<String, NDArray> model;
    private HuggingFaceTokenizer tokenizer;

    public SemanticSimilarityFilter(String modelName, double threshold) {
        this.modelName = modelName;
        this.threshold = threshold;
        try {
            Criteria<String, NDArray> criteria = Criteria.builder()
                .setTypes(String.class, NDArray.class)
                .optModelPath(Paths.get("models/" + modelName)) // Optional: specify local model path
                .optModelName(modelName)
                .optEngine("PyTorch")
                .build();
            this.model = criteria.loadModel();
            this.tokenizer = HuggingFaceTokenizer.newInstance(Paths.get("models/" + modelName));
        } catch (ModelNotFoundException e) {
            System.err.println("Model not found: " + modelName + ". Please download it.");
            throw new RuntimeException(e);
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Error loading model: " + modelName);
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    public List<String> filter(String query, List<String> passages) {
        try {
            NDArray queryEmbedding = getEmbedding(query);
            return passages.stream()
                .filter(passage -> {
                    try {
                        NDArray passageEmbedding = getEmbedding(passage);
                        double similarity = cosineSimilarity(queryEmbedding, passageEmbedding);
                        return similarity >= threshold;
                    } catch (Exception e) {
                        System.err.println("Error calculating similarity for passage: " + passage);
                        return false; // Or handle the error differently
                    }
                })
                .collect(Collectors.toList());
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Error filtering passages.");
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    private NDArray getEmbedding(String text) throws Exception {
        Encoding encoding = tokenizer.encode(text);
        long[] inputIds = encoding.getIds();
        long[] attentionMask = encoding.getAttentionMask();

        NDArray inputIdsArray = model.getNDManager().create(inputIds);
        NDArray attentionMaskArray = model.getNDManager().create(attentionMask);

        NDList list = new NDList(inputIdsArray, attentionMaskArray);

        try (InferenceModel inferenceModel = model.newInferenceModel()) {
            inferenceModel.setTranslator(new EmbeddingTranslator());
            NDList output = inferenceModel.predict(list);
            return output.get(0);
        }
    }

    private double cosineSimilarity(NDArray a, NDArray b) {
        NDArray dotProduct = a.mul(b).sum();
        double normA = Math.sqrt(a.mul(a).sum().getDouble());
        double normB = Math.sqrt(b.mul(b).sum().getDouble());
        return dotProduct.getDouble() / (normA * normB);
    }

    private static final class EmbeddingTranslator implements Translator<NDList, NDList> {

        @Override
        public NDList processOutput(TranslatorContext ctx, NDList list) {
            NDArray embeddings = list.get(0);
            return new NDList(embeddings.get("mean"));
        }

        @Override
        public NDList processInput(TranslatorContext ctx, NDList inputs) {
            return inputs;
        }

        @Override
        public Batchifier getBatchifier() {
            return Batchifier.STACK;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        String modelName = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"; // Replace with the desired model
        List<String> passages = List.of(
            "This is about Java programming.",
            "This is about machine learning.",
            "Java is a popular programming language."
        );
        String query = "What is Java?";

        SemanticSimilarityFilter filter = new SemanticSimilarityFilter(modelName, 0.7);
        List<String> filteredPassages = filter.filter(query, passages);

        System.out.println("Original passages: " + passages);
        System.out.println("Filtered passages: " + filteredPassages);
    }
}

重要提示：

• 上述代码示例使用了 DJL (Deep Java Library) 库来实现语义相似度计算。你需要将 DJL 相关依赖添加到你的项目中。
• 你需要下载相应的 Sentence Transformers 模型，并将其放置在指定的模型路径下。 你也可以修改代码，直接从Hugging Face Hub下载模型，但需要网络连接。
• EmbeddingTranslator 假设你的模型返回的是一个包含 mean 的 NDArray。你需要根据你使用的模型来调整 processOutput 方法。

4.4 基于上下文感知的过滤（使用 OpenAI API）

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ContextAwareFilter {

    private String apiKey;
    private String modelName;

    public ContextAwareFilter(String apiKey, String modelName) {
        this.apiKey = apiKey;
        this.modelName = modelName;
    }

    public List<String> filter(String query, List<String> passages, double relevanceThreshold) throws IOException, InterruptedException {
        List<String> filteredPassages = new ArrayList<>();

        for (String passage : passages) {
            String prompt = "Given the question: "" + query + "", is the following passage relevant? Answer with 'yes' or 'no'.nPassage: "" + passage + """;
            String response = callOpenAI(prompt);

            if (response.toLowerCase().contains("yes")) {
                filteredPassages.add(passage);
            }
        }

        return filteredPassages;
    }

    private String callOpenAI(String prompt) throws IOException, InterruptedException {
        String endpoint = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
        String requestBody = String.format("""
            {
              "model": "%s",
              "messages": [{"role": "user", "content": "%s"}],
              "temperature": 0.0
            }
            """, modelName, prompt); // Set temperature to 0 for deterministic output

        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
            .uri(URI.create(endpoint))
            .header("Content-Type", "application/json")
            .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)
            .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(requestBody))
            .build();

        HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
        String responseBody = response.body();

        // Parse the JSON response to extract the model's answer
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        JsonNode root = mapper.readTree(responseBody);
        JsonNode choices = root.get("choices");
        if (choices != null && choices.isArray() && choices.size() > 0) {
            JsonNode message = choices.get(0).get("message");
            if (message != null) {
                return message.get("content").asText();
            }
        }

        return "no"; // Default to "no" if parsing fails
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        String apiKey = System.getenv("OPENAI_API_KEY"); // Replace with your actual API key or environment variable
        String modelName = "gpt-3.5-turbo"; // Or another suitable model

        List<String> passages = List.of(
            "This is a passage about Java programming.",
            "This passage discusses the history of the Roman Empire.",
            "Java is widely used in enterprise applications."
        );
        String query = "What are the common uses of Java?";
        ContextAwareFilter filter = new ContextAwareFilter(apiKey, modelName);

        List<String> filteredPassages = filter.filter(query, passages, 0.5);

        System.out.println("Original passages: " + passages);
        System.out.println("Filtered passages: " + filteredPassages);
    }
}

重要提示：

• 你需要替换 apiKey 变量为你自己的 OpenAI API 密钥。
• 你需要根据你的需求选择合适的 LLM 模型。
• 该代码示例使用了 OpenAI Chat Completions API，你需要确保你的 OpenAI 账户已启用该 API。
• 设置 temperature 为 0 可以使模型的输出更加确定性，这在相关性判断任务中通常是期望的行为。
• 错误处理需要更加完善，例如检查 API 调用是否成功，以及处理 JSON 解析错误。
• 由于 API 调用的成本，应谨慎使用此方法，并考虑批量处理以提高效率。

5. 性能评估指标

评估噪声过滤策略的有效性需要使用一些合适的指标。以下是一些常用的指标：

• 准确率 (Precision): 在所有被过滤策略判定为相关的段落中，真正相关的段落所占的比例。 高准确率意味着策略能够有效地排除不相关的段落。
• 召回率 (Recall): 在所有真正相关的段落中，被过滤策略成功识别出来的段落所占的比例。 高召回率意味着策略能够尽可能多地保留相关的段落。
• F1-score: 准确率和召回率的调和平均值。 F1-score 综合考虑了准确率和召回率，是评估噪声过滤策略整体性能的重要指标。
• 平均倒数排名 (Mean Reciprocal Rank, MRR): 如果过滤策略对段落进行排序，MRR 衡量的是第一个相关段落的平均排名倒数。高 MRR 值表示相关段落通常排在前面。
• 归一化折损累计增益 (Normalized Discounted Cumulative Gain, NDCG): 用于评估排序结果的质量，考虑了相关性的等级和位置。 NDCG 越高，说明排序结果越好。
• LLM 回答质量指标：
  • 准确性： LLM 生成的答案是否正确。
  • 相关性： LLM 生成的答案是否与问题相关。
  • 完整性： LLM 生成的答案是否完整。
  • 可以使用一些自动评估指标，例如 BLEU、ROUGE 或 BERTScore，也可以人工评估。

在实际应用中，你需要根据你的具体需求选择合适的评估指标。

6. 实践建议与未来方向

在实践中应用这些噪声过滤策略时，以下是一些建议：

• 选择合适的策略组合： 不同的噪声过滤策略适用于不同类型的噪声。你需要根据你的知识库和应用场景选择合适的策略组合。
• 调整参数： 每个噪声过滤策略都有一些参数需要调整。你需要根据你的数据和需求调整这些参数，以获得最佳的过滤效果。
• 迭代优化： 噪声过滤是一个迭代的过程。你需要不断地评估和优化你的过滤策略，以提高其性能。
• 考虑计算成本： 一些噪声过滤策略，例如基于上下文感知的过滤，需要消耗大量的计算资源。你需要权衡过滤效果和计算成本，选择合适的策略。

未来，噪声过滤技术的发展方向可能包括：

• 更先进的语义理解技术： 利用更先进的语义理解技术，例如 Transformer 模型，来更准确地判断段落与问题之间的相关性。
• 自适应噪声过滤： 根据问题的不同，自动调整噪声过滤策略和参数。
• 可解释的噪声过滤： 提供可解释的噪声过滤结果，让用户了解为什么某些段落被过滤掉。
• 与 LLM 深度集成： 将噪声过滤与 LLM 深度集成，让 LLM 能够更好地利用过滤后的信息。

希望今天的讲座能帮助大家更好地理解和应用噪声过滤策略，构建更强大、更可靠的 RAG 系统。 谢谢大家！

策略选择和参数调优

• 根据数据特点选择合适的策略组合，没有银弹，需要实验和迭代。
• 通过交叉验证等方法，选择最优的参数组合。

未来的发展趋势

• 利用更强大的语言模型进行噪声识别和过滤。
• 开发自适应的噪声过滤策略，根据不同的查询和上下文动态调整过滤规则。