大模型生成偏移严重？通过 JAVA RAG 精准召回策略校准语义漂移，提高答案正确性

大模型生成偏移严重？通过 JAVA RAG 精准召回策略校准语义漂移，提高答案正确性

各位朋友，大家好。今天我们来探讨一个在大模型应用中非常常见，但又极具挑战性的问题：大模型生成内容的偏移，以及如何通过 Java 实现的 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）结合精准召回策略来校准这种语义漂移，提高答案的正确性。

大模型：能力与局限并存

大模型，例如 GPT 系列，在理解自然语言、生成文本、进行逻辑推理等方面表现出了惊人的能力。然而，它们并非完美无缺。一个显著的局限性在于，大模型本质上是基于海量数据训练的，它们记忆了大量的信息，并学习到了数据中的模式。当面对特定领域或特定问题时，大模型可能会出现以下问题：

• 知识盲区： 模型可能从未接触过特定领域的知识，或者相关数据在训练集中占比很小。
• 幻觉 (Hallucination)： 模型可能会捏造不存在的事实，或者给出与实际情况不符的答案。
• 语义漂移 (Semantic Drift): 模型在理解用户意图时出现偏差，导致生成的答案偏离主题。
• 上下文理解不足： 模型可能无法完全理解复杂的上下文，导致答案不准确或不完整。

尤其是在需要专业领域知识，或者需要基于特定文档生成答案的场景下，这些问题会更加突出。例如，我们询问大模型关于公司内部的特定政策，或者要求它基于一份合同生成摘要，如果模型没有相关的知识，或者无法准确理解合同的内容，就很容易给出错误的答案。

RAG：赋予大模型领域知识

为了解决大模型的这些局限性，RAG 技术应运而生。RAG 的核心思想是，先从外部知识库中检索出与用户问题相关的文档，然后将这些文档作为上下文提供给大模型，让大模型基于这些信息生成答案。

RAG 的基本流程如下：

1. 问题编码 (Query Encoding): 将用户的问题转换为向量表示。
2. 知识库检索 (Knowledge Retrieval): 在知识库中搜索与问题向量最相似的文档。
3. 上下文增强 (Context Augmentation): 将检索到的文档作为上下文添加到用户问题中。
4. 答案生成 (Answer Generation): 将增强后的问题输入大模型，生成答案。

RAG 的优势在于：

• 知识扩展： 能够利用外部知识库，扩展大模型的知识范围。
• 减少幻觉： 通过提供可靠的上下文，降低模型生成虚假信息的可能性。
• 可追溯性： 答案的生成过程可以追溯到知识库中的具体文档，提高答案的可信度。
• 领域适应性： 通过构建特定领域的知识库，使大模型能够更好地适应特定领域的需求。

Java RAG：构建 RAG 系统的技术选型

Java 作为一种成熟、稳定、跨平台的编程语言，非常适合用于构建企业级的 RAG 系统。Java 生态系统中拥有丰富的 NLP 库和向量数据库的连接器，可以方便地实现 RAG 的各个环节。

我们可以使用以下技术栈来构建一个 Java RAG 系统：

• NLP 库： Apache Lucene、Stanford NLP、OpenNLP 等，用于文本处理、分词、词性标注等。
• 向量数据库： Milvus、Pinecone、Weaviate 等，用于存储和检索向量数据。
• Embedding 模型： Sentence Transformers 等，用于将文本转换为向量表示。
• 大模型 API： OpenAI API、Hugging Face Inference API 等，用于调用大模型生成答案。

下面我们将通过一个简单的示例，演示如何使用 Java 实现一个基本的 RAG 系统。

实战：使用 Java 实现一个简单的 RAG 系统

假设我们有一个关于公司产品的知识库，存储在文本文件中。我们希望用户能够通过提问，从知识库中检索出相关的文档，并让大模型基于这些文档生成答案。

1. 知识库准备

首先，我们需要准备一个知识库。假设我们的知识库包含以下三个文档：

• product1.txt: "Product A is a high-performance computing server designed for demanding workloads. It features dual Intel Xeon processors, 256GB of RAM, and 10TB of storage."
• product2.txt: "Product B is a cloud storage solution that provides secure and scalable storage for businesses of all sizes. It offers features such as data encryption, version control, and disaster recovery."
• product3.txt: "Product C is a data analytics platform that enables users to analyze large datasets and gain valuable insights. It supports various data sources and provides tools for data visualization and reporting."

2. 文档向量化

我们需要将知识库中的文档转换为向量表示。这里我们使用 Sentence Transformers 库，它提供了一个预训练的 Embedding 模型，可以将文本转换为 768 维的向量。

import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Tokenizer;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.modality.Input;
import ai.djl.modality.Output;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.tensorflow.ndarray.FloatNdArray;
import org.tensorflow.ndarray.NdArrays;

public class TextVectorizer {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TextVectorizer.class);

    private Predictor<String, FloatNdArray> predictor;

    public TextVectorizer(String modelName) throws IOException, TranslateException {
        Criteria<String, FloatNdArray> criteria =
                Criteria.builder()
                        .setTypes(String.class, FloatNdArray.class)
                        .optModelName(modelName)
                        .optOption("embeddingNormalization", "true")
                        .build();

        ZooModel<String, FloatNdArray> model = criteria.loadModel();
        predictor = model.newPredictor();
    }

    public float[] embedText(String text) throws TranslateException {
        Input input = new Input();
        input.add(text);
        Output output = predictor.predict(input);
        FloatNdArray embeddings = output.getData();
        return embeddings.toFloatArray();
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, TranslateException {
        // Load the text from the file
        String text1 = new String(Files.readAllBytes(Paths.get("product1.txt")));
        String text2 = new String(Files.readAllBytes(Paths.get("product2.txt")));
        String text3 = new String(Files.readAllBytes(Paths.get("product3.txt")));

        TextVectorizer vectorizer = new TextVectorizer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2");

        // Embed the text
        float[] embeddings1 = vectorizer.embedText(text1);
        float[] embeddings2 = vectorizer.embedText(text2);
        float[] embeddings3 = vectorizer.embedText(text3);

        // Print the embeddings (for demonstration purposes)
        System.out.println("Embeddings for product1.txt: " + Arrays.toString(embeddings1));
        System.out.println("Embeddings for product2.txt: " + Arrays.toString(embeddings2));
        System.out.println("Embeddings for product3.txt: " + Arrays.toString(embeddings3));
    }
}

这段代码使用 DJL (Deep Java Library) 库加载 Sentence Transformers 模型，并将文档转换为向量表示。 你需要下载 djl 和 sentence transformers 的相关依赖。

3. 向量数据库存储

我们需要将文档向量存储到向量数据库中。这里我们以 Milvus 为例。

import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.common.clientenum.ConsistencyLevel;
import io.milvus.grpc.DataType;
import io.milvus.grpc.SearchResults;
import io.milvus.param.ConnectParam;
import io.milvus.param.IndexType;
import io.milvus.param.MetricType;
import io.milvus.param.R;
import io.milvus.param.RpcStatus;
import io.milvus.param.SearchParam;
import io.milvus.param.VectorParam;
import io.milvus.param.collection.CreateCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.FieldType;
import io.milvus.param.collection.InsertParam;
import io.milvus.param.collection.LoadCollectionParam;
import io.milvus.param.index.CreateIndexParam;
import io.milvus.param.dml.SearchParam.Builder;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class VectorDB {

    private static final String COLLECTION_NAME = "products";
    private static final int DIMENSION = 384; // Dimension of the embeddings
    private static MilvusServiceClient milvusClient;

    public static void main(String[] args) {
        // Step 1: Connect to Milvus
        ConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder()
                .withHost("localhost")
                .withPort(19530)
                .build();

        milvusClient = new MilvusServiceClient(connectParam);

        // Step 2: Create a collection
        createCollection();

        // Step 3: Insert data
        insertData();

        // Step 4: Create index
        createIndex();

        // Step 5: Load collection
        loadCollection();

        // Step 6: Search vectors
        searchVectors("What is Product A?");

        // Step 7: Release collection (Optional)
        releaseCollection();

        // Step 8: Disconnect from Milvus (Optional)
        milvusClient.close();
    }

    private static void createCollection() {
        FieldType fieldType1 = FieldType.newBuilder()
                .withName("id")
                .withDataType(DataType.INT64)
                .withPrimaryKey(true)
                .withAutoID(false)
                .build();

        FieldType fieldType2 = FieldType.newBuilder()
                .withName("embeddings")
                .withDataType(DataType.FLOAT_VECTOR)
                .withDimension(DIMENSION)
                .build();

        CreateCollectionParam createCollectionReq = CreateCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withFields(Arrays.asList(fieldType1, fieldType2))
                .withConsistencyLevel(ConsistencyLevel.EVENTUALLY)
                .build();

        R<RpcStatus> createCollectionResponse = milvusClient.createCollection(createCollectionReq);
        System.out.println("Create Collection Status: " + createCollectionResponse.getStatus());
    }

    private static void insertData() {
        // Prepare data
        List<Long> ids = Arrays.asList(1L, 2L, 3L); // Example IDs
        List<List<Float>> vectors = new ArrayList<>();

        // Add example vectors (replace with actual vectors)
        float[] vector1 = new float[DIMENSION];
        float[] vector2 = new float[DIMENSION];
        float[] vector3 = new float[DIMENSION];

        // Create dummy vectors (replace with actual embeddings from TextVectorizer)
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < DIMENSION; i++) {
            vector1[i] = random.nextFloat();
            vector2[i] = random.nextFloat();
            vector3[i] = random.nextFloat();
        }

        List<Float> listVector1 = new ArrayList<>();
        for(float f : vector1) {
            listVector1.add(f);
        }
        List<Float> listVector2 = new ArrayList<>();
        for(float f : vector2) {
            listVector2.add(f);
        }
        List<Float> listVector3 = new ArrayList<>();
        for(float f : vector3) {
            listVector3.add(f);
        }

        vectors.add(listVector1);
        vectors.add(listVector2);
        vectors.add(listVector3);

        List<String> fieldNames = Arrays.asList("id", "embeddings");
        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withFieldNames(fieldNames)
                .withRows(Arrays.asList(ids, vectors))
                .build();

        R<Long> insertResponse = milvusClient.insert(insertParam);
        System.out.println("Insert Data Status: " + insertResponse.getStatus());
        milvusClient.flush(Arrays.asList(COLLECTION_NAME), false);
    }

    private static void createIndex() {
        CreateIndexParam createIndexReq = CreateIndexParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .withFieldName("embeddings")
                .withIndexType(IndexType.IVF_FLAT)
                .withMetricType(MetricType.L2)
                .withExtraParam("{"nlist":1024}")
                .withSyncMode(true)
                .build();

        R<RpcStatus> createIndexResponse = milvusClient.createIndex(createIndexReq);
        System.out.println("Create Index Status: " + createIndexResponse.getStatus());
    }

    private static void loadCollection() {
        LoadCollectionParam loadCollectionReq = LoadCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                .build();

        R<RpcStatus> loadCollectionResponse = milvusClient.loadCollection(loadCollectionReq);
        System.out.println("Load Collection Status: " + loadCollectionResponse.getStatus());
    }

    private static void searchVectors(String query) {
        // Embed the query
        TextVectorizer vectorizer = null;
        try {
            vectorizer = new TextVectorizer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2");
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Error initializing TextVectorizer: " + e.getMessage());
            return;
        }

        float[] queryVector;
        try {
            queryVector = vectorizer.embedText(query);
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Error embedding query: " + e.getMessage());
            return;
        }

        List<Float> queryVectorList = new ArrayList<>();
        for(float f : queryVector) {
            queryVectorList.add(f);
        }

        List<List<Float>> vectorsToSearch = Arrays.asList(queryVectorList);

        // Define search parameters
        SearchParam searchParam = new Builder()
                .withMetricType(MetricType.L2)
                .withParams("{"nprobe":10}")
                .build();

        VectorParam vectorParam = VectorParam.newBuilder()
                .withFloatVectors(vectorsToSearch)
                .build();

        R<SearchResults> searchResults = milvusClient.search(
                SearchParam.newBuilder()
                        .withCollectionName(COLLECTION_NAME)
                        .withVectors(vectorsToSearch)
                        .withVectorFieldName("embeddings")
                        .withTopK(10)
                        .withParams("{"nprobe":10}")
                        .build()
        );

        System.out.println("Search Results: " + searchResults.getMessage());
        System.out.println("Search Results: " + searchResults.getResults());
    }

    private static void releaseCollection() {
        R<RpcStatus> releaseCollectionResponse = milvusClient.releaseCollection(COLLECTION_NAME);
        System.out.println("Release Collection Status: " + releaseCollectionResponse.getStatus());
    }
}

这段代码演示了如何连接 Milvus，创建 Collection，插入向量数据，创建索引，加载 Collection，以及搜索向量数据。你需要安装 Milvus 并启动服务。 同时需要安装 Milvus 的 java SDK。

4. 问题向量化与检索

当用户提出问题时，我们需要将问题转换为向量表示，并在向量数据库中搜索与问题向量最相似的文档。

5. 上下文增强与答案生成

将检索到的文档作为上下文添加到用户问题中，然后将增强后的问题输入大模型，生成答案。 这里需要调用大模型 api。 这部分代码，因为涉及到调用第三方 api，我这里就省略了，只给出伪代码：

// 伪代码
String question = "What are the features of Product A?";
List<String> relevantDocuments = searchRelevantDocuments(question); // 从 Milvus 检索到的文档

String context = String.join("n", relevantDocuments);
String augmentedQuestion = "Based on the following information: " + context + ", " + question;

String answer = generateAnswer(augmentedQuestion); // 调用大模型 API 生成答案

System.out.println("Answer: " + answer);

精准召回策略：提升 RAG 的有效性

RAG 系统的性能很大程度上取决于召回策略的有效性。如果召回的文档与用户问题不相关，或者相关性较低，那么即使大模型再强大，也无法生成准确的答案。

以下是一些常用的精准召回策略：

• 关键词匹配 (Keyword Matching): 基于关键词的检索方法，简单高效，但容易受到词语歧义和语义差异的影响。
• 语义相似度匹配 (Semantic Similarity Matching): 基于向量表示的检索方法，能够捕捉到词语之间的语义关系，提高检索的准确性。
• 混合检索 (Hybrid Retrieval): 结合关键词匹配和语义相似度匹配，充分利用两者的优势，提高检索的召回率和准确率。
• 查询重写 (Query Rewriting): 对用户的问题进行改写，使其更加清晰、明确，从而提高检索的准确性。
• 多路召回 (Multi-hop Retrieval): 针对复杂的问题，进行多轮检索，逐步缩小检索范围，提高检索的准确性。
• 元数据过滤 (Metadata Filtering): 根据文档的元数据（例如，作者、日期、主题等）进行过滤，缩小检索范围，提高检索的效率。

1. 混合检索

混合检索结合了关键词匹配和语义相似度匹配，可以充分利用两者的优势。

• 关键词匹配： 使用 Apache Lucene 等工具，对文档进行索引，并基于关键词进行检索。
• 语义相似度匹配： 使用 Sentence Transformers 等模型，将文档和问题转换为向量表示，并基于余弦相似度等指标进行检索。

将两种检索方法的结果进行合并，并根据一定的权重进行排序，可以得到更准确的检索结果。

// 伪代码
List<String> keywordResults = keywordSearch(question); // 关键词匹配结果
List<String> semanticResults = semanticSearch(question); // 语义相似度匹配结果

List<String> combinedResults = mergeResults(keywordResults, semanticResults); // 合并结果

2. 查询重写

查询重写是对用户的问题进行改写，使其更加清晰、明确。例如，可以使用以下方法进行查询重写：

• 添加关键词： 在问题中添加与问题相关的关键词。
• 扩展查询： 使用同义词或近义词扩展查询。
• 分解问题： 将复杂的问题分解为多个简单的问题。
• 使用特定领域的术语： 将通用术语替换为特定领域的术语。

// 伪代码
String originalQuestion = "What is the price of the product?";
String rewrittenQuestion = "What is the selling price of the product in USD?"; // 添加关键词和使用特定领域的术语

3. 多路召回

多路召回针对复杂的问题，进行多轮检索，逐步缩小检索范围。

例如，对于一个关于公司财务报表的问题，可以先检索出与财务报表相关的文档，然后再在这些文档中检索出与具体问题相关的段落。

// 伪代码
String initialQuestion = "What is the company's revenue in 2022?";
List<String> financialReportDocuments = searchRelevantDocuments(initialQuestion, "financial_reports"); // 检索财务报表

String refinedQuestion = "What is the total revenue in the 2022 financial report?";
List<String> relevantPassages = searchRelevantDocuments(refinedQuestion, financialReportDocuments); // 在财务报表中检索相关段落

4. 元数据过滤

元数据过滤根据文档的元数据（例如，作者、日期、主题等）进行过滤，缩小检索范围。

例如，如果用户只想查看最近一年发布的文档，可以使用日期元数据进行过滤。

// 伪代码
String question = "What are the latest security vulnerabilities?";
Date oneYearAgo = DateUtils.addYears(new Date(), -1);
List<String> filteredDocuments = filterDocumentsByDate(question, oneYearAgo); // 根据日期过滤文档

案例分析：提升客户服务机器人的准确性

假设我们正在构建一个客户服务机器人，用于回答用户关于产品的问题。如果直接使用大模型，可能会出现知识盲区、幻觉等问题，导致答案不准确。

我们可以使用 RAG 结合精准召回策略来提升客户服务机器人的准确性。

1. 构建产品知识库： 将产品的文档、FAQ、用户手册等信息存储到知识库中。
2. 使用 Sentence Transformers 向量化文档： 将知识库中的文档转换为向量表示。
3. 使用 Milvus 存储向量数据： 将文档向量存储到 Milvus 中。
4. 实现混合检索策略： 结合关键词匹配和语义相似度匹配，检索与用户问题相关的文档。
5. 实现查询重写策略： 对用户的问题进行改写，使其更加清晰、明确。
6. 使用 OpenAI API 生成答案： 将检索到的文档作为上下文提供给 OpenAI API，生成答案。

通过以上步骤，我们可以构建一个准确、可靠的客户服务机器人，能够更好地回答用户的问题，提升用户体验。

表格：精准召回策略对比

策略	优点	缺点	适用场景
关键词匹配	简单、高效	容易受到词语歧义和语义差异的影响	简单的问题，对准确性要求不高
语义相似度匹配	能够捕捉到词语之间的语义关系	计算成本较高，对 Embedding 模型的质量要求较高	需要理解语义的问题，对准确性要求较高
混合检索	充分利用关键词匹配和语义相似度匹配的优势	实现较为复杂，需要调整权重	大部分场景，能够平衡召回率和准确率
查询重写	能够提高检索的准确性	需要人工干预，成本较高	问题描述不清晰、不明确的场景
多路召回	能够处理复杂的问题	实现较为复杂，需要设计多轮检索流程	复杂的问题，需要逐步缩小检索范围
元数据过滤	能够缩小检索范围，提高检索效率	需要维护文档的元数据，增加额外的工作量	需要根据文档的元数据进行过滤的场景

校准语义漂移，提升答案正确性

通过以上策略，我们可以有效地校准大模型的语义漂移，提高答案的正确性。具体来说，RAG 结合精准召回策略可以：

• 减少幻觉： 通过提供可靠的上下文，降低模型生成虚假信息的可能性。
• 提高准确性： 通过精准召回策略，确保检索到的文档与用户问题高度相关，从而提高答案的准确性。
• 增强可解释性： 答案的生成过程可以追溯到知识库中的具体文档，提高答案的可信度。
• 提高领域适应性： 通过构建特定领域的知识库，使大模型能够更好地适应特定领域的需求。

RAG 系统需要持续优化

RAG 系统并非一蹴而就，需要持续优化才能达到最佳性能。以下是一些可以优化的方面：

• 知识库的更新： 及时更新知识库，确保知识库中的信息是最新的。
• Embedding 模型的选择： 选择适合特定领域的 Embedding 模型，提高向量表示的质量。
• 向量数据库的调优： 根据数据量和查询需求，选择合适的向量数据库和索引策略。
• 召回策略的优化： 根据实际效果，调整召回策略的参数和权重。
• 大模型的选择和调优： 选择适合特定任务的大模型，并进行微调，提高答案的生成质量。
• 评估指标的选择： 采用合适的评估指标，例如准确率、召回率、F1 值等，对 RAG 系统的性能进行评估。

通过持续的优化，我们可以不断提升 RAG 系统的性能，使其更好地服务于各种应用场景。

技术选型与未来发展趋势

构建 RAG 系统涉及多种技术选型，例如 NLP 库、向量数据库、Embedding 模型、大模型 API 等。在选择这些技术时，需要综合考虑性能、成本、易用性等因素。

未来，RAG 技术将朝着以下方向发展：

• 更智能的召回策略： 基于深度学习的召回策略，能够更好地理解用户意图，提高检索的准确性。
• 更高效的向量数据库： 支持更大规模的数据存储和更快速的向量检索。
• 更强大的大模型： 能够生成更准确、更流畅、更具创造性的答案。
• 更易用的 RAG 框架： 提供更简洁、更灵活的 API，降低 RAG 系统的开发难度。
• 与更多应用场景的结合： RAG 技术将被广泛应用于各种领域，例如客户服务、知识管理、教育、医疗等。

实现精准召回，校准语义漂移

大模型虽然强大，但仍存在局限性，RAG 技术通过外部知识库来增强大模型的能力，精准召回策略是 RAG 系统的关键环节，通过选择合适的召回策略并持续优化，可以有效地校准大模型的语义漂移，提高答案的正确性，为各种应用场景提供更准确、更可靠的解决方案。

Java RAG 的未来之路

Java 作为企业级应用开发的重要语言，在 RAG 领域也扮演着重要的角色。 通过 DJL 等深度学习框架，可以方便地实现 RAG 系统的各个环节，结合精准召回策略，能够构建出高性能、高可靠的 Java RAG 系统，为企业提供强大的知识服务能力。