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JAVA RAG 架构中设计多阶段 re-rank 策略，提升召回排序链的最终质量

JAVA RAG 架构中设计多阶段 Re-Rank 策略，提升召回排序链的最终质量

大家好，今天我们来深入探讨一个在构建高效、精准的检索增强生成 (RAG) 系统中至关重要的话题：多阶段 Re-Rank 策略。我们将以 Java 为中心，讨论如何在 RAG 架构中设计和实现这些策略，从而显著提升最终的生成质量。

RAG 系统旨在利用外部知识来增强大型语言模型 (LLM) 的能力，使其能够生成更准确、更相关的回复。一个典型的 RAG 流程包含以下几个关键步骤：

  1. Query Understanding: 理解用户提出的问题。
  2. Retrieval (召回): 从知识库中检索相关文档或段落。
  3. Re-Ranking (重排序): 对检索到的文档进行排序，选出最相关的部分。
  4. Generation (生成): LLM 基于检索到的文档和原始问题生成最终答案。

今天的重点是 Re-Ranking 阶段，这是一个经常被忽视但却至关重要的环节。 召回阶段通常会返回大量文档，其中包含噪声和相关性较低的信息。 Re-Ranking 的目标就是对这些文档进行精细化筛选和排序，将最相关的文档排在前面，从而提高 LLM 生成答案的质量。

为什么需要多阶段 Re-Rank？

单阶段 Re-Rank 通常难以兼顾效率和精度。 例如，使用复杂的、计算成本高的模型进行一次性排序可能会导致延迟过高，尤其是在处理大规模知识库时。 多阶段 Re-Rank 通过将排序过程分解为多个步骤，每个步骤使用不同的模型和策略，可以有效地解决这个问题。

多阶段 Re-Rank 的优势在于：

  • 效率提升： 早期阶段可以使用轻量级的模型进行粗略筛选，快速过滤掉大量不相关文档。
  • 精度提高： 后续阶段可以使用更复杂的模型对剩余文档进行精细排序，从而提高最终的排序质量。
  • 灵活性增强： 可以根据具体的应用场景和知识库的特点，灵活调整每个阶段的模型和策略。

多阶段 Re-Rank 架构设计

一个典型的多阶段 Re-Rank 架构可能包含以下几个阶段：

  1. Stage 1: 粗排 (Coarse-grained Ranking): 使用轻量级模型或基于规则的方法，快速过滤掉大量不相关文档。
  2. Stage 2: 精排 (Fine-grained Ranking): 使用更复杂的模型，例如基于 Transformer 的 cross-encoder 模型，对剩余文档进行精细排序。
  3. Stage 3: 上下文调整 (Contextual Adjustment): 根据上下文信息（例如用户历史行为、对话上下文等）对排序结果进行调整。

下面我们来详细讨论每个阶段的实现策略。

Stage 1: 粗排 (Coarse-grained Ranking)

粗排阶段的目标是快速过滤掉大量不相关文档，降低后续阶段的计算压力。 常用的粗排策略包括：

  • 基于关键词的过滤： 简单高效，根据关键词匹配程度进行过滤。
  • 基于向量相似度的近似最近邻搜索 (ANN)： 使用预训练的 embedding 模型将查询和文档转换为向量，然后使用 ANN 算法快速找到与查询向量相似的文档。
  • 基于规则的过滤： 根据预定义的规则进行过滤，例如过滤掉长度过短或包含敏感信息的文档。

Java 代码示例 (基于关键词的过滤):

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class CoarseRanking {

    public static List<String> filterByKeywords(List<String> documents, String query, List<String> keywords) {
        List<String> filteredDocuments = new ArrayList<>();
        String queryLower = query.toLowerCase();
        for (String document : documents) {
            String documentLower = document.toLowerCase();
            boolean containsKeyword = false;
            for (String keyword : keywords) {
                if (documentLower.contains(keyword.toLowerCase())) {
                    containsKeyword = true;
                    break;
                }
            }
            if (documentLower.contains(queryLower) || containsKeyword) {
                filteredDocuments.add(document);
            }
        }
        return filteredDocuments;
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> documents = new ArrayList<>();
        documents.add("This is a document about Java programming.");
        documents.add("This is a document about Python programming.");
        documents.add("This document is irrelevant.");

        String query = "Java";
        List<String> keywords = List.of("programming", "language");

        List<String> filteredDocuments = filterByKeywords(documents, query, keywords);

        System.out.println("Filtered documents: " + filteredDocuments);
    }
}

Java 代码示例 (基于向量相似度的 ANN 搜索):

这里需要用到一些向量数据库的 Java 客户端，例如 Milvus Java SDK 或者 FAISS Java wrapper。 由于篇幅限制，这里只给出伪代码：

// 伪代码，需要引入向量数据库的 Java SDK
public class CoarseRankingANN {

    // 假设已经初始化了向量数据库客户端
    // private VectorDatabaseClient vectorDatabaseClient;

    public List<String> retrieveSimilarDocuments(String query, int topK) {
        // 1. 将 query 转换为向量
        float[] queryVector = embedQuery(query);

        // 2. 使用向量数据库进行 ANN 搜索
        List<String> documentIds = vectorDatabaseClient.search(queryVector, topK);

        // 3. 根据 documentIds 获取文档内容
        List<String> documents = getDocumentsByIds(documentIds);

        return documents;
    }

    private float[] embedQuery(String query) {
        // 使用预训练的 embedding 模型将 query 转换为向量
        // 例如，可以使用 Sentence Transformers 的 Java 接口
        // 具体实现需要引入相应的依赖
        return new float[]{}; // Placeholder
    }

    private List<String> getDocumentsByIds(List<String> documentIds) {
        // 从数据库或者其他存储介质中根据 documentIds 获取文档内容
        return new ArrayList<>(); // Placeholder
    }

    public static void main(String[] args) {
        // ... 初始化向量数据库客户端 ...

        CoarseRankingANN coarseRanking = new CoarseRankingANN();
        List<String> similarDocuments = coarseRanking.retrieveSimilarDocuments("Java programming", 10);

        System.out.println("Similar documents: " + similarDocuments);
    }
}

选择粗排策略的考量因素：

  • 效率： 粗排阶段必须足够快，才能有效地降低后续阶段的计算压力。
  • 召回率： 粗排阶段不能漏掉太多相关文档，否则会影响最终的生成质量。
  • 知识库规模： 对于大规模知识库，ANN 搜索通常是更好的选择。

Stage 2: 精排 (Fine-grained Ranking)

精排阶段的目标是对粗排阶段筛选出的文档进行精细排序，选出最相关的文档。 常用的精排策略包括：

  • 基于 Transformer 的 cross-encoder 模型： cross-encoder 模型能够同时处理 query 和 document，更好地捕捉它们之间的语义关系。
  • 基于语义相似度的模型： 例如，可以使用 Sentence Transformers 计算 query 和 document 的语义相似度。
  • 基于 BM25F 的排序： BM25F 是一种基于 term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) 的排序算法，可以考虑文档中不同字段的重要性。

Java 代码示例 (基于 Sentence Transformers 的语义相似度):

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.NDManager;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ModelNotFoundException;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.translate.TranslateException;

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class FineRanking {

    private static final String MODEL_NAME = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"; // 推荐模型，根据需求选择

    public static List<DocumentScore> rankDocuments(String query, List<String> documents) throws IOException, ModelNotFoundException, TranslateException {
        Criteria<String, float[]> criteria = Criteria.builder()
                .setTypes(String.class, float[].class)
                .optModelName(MODEL_NAME)
                .optModelPath(Paths.get("models")) // 可选，指定模型下载路径
                .optOption("has_pooler", "true") // all-mpnet-base-v2 需要
                .build();

        try (ZooModel<String, float[]> model = criteria.loadModel()) {
            List<float[]> documentEmbeddings = new ArrayList<>();
            try (InferenceModel inferenceModel = model.newInferenceModel()) {
                for (String document : documents) {
                    float[] embedding = inferenceModel.predict(document);
                    documentEmbeddings.add(embedding);
                }
            }

            float[] queryEmbedding = model.newInferenceModel().predict(query);

            List<DocumentScore> documentScores = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
                double similarity = cosineSimilarity(queryEmbedding, documentEmbeddings.get(i));
                documentScores.add(new DocumentScore(documents.get(i), similarity));
            }

            return documentScores.stream()
                    .sorted(Comparator.comparingDouble(DocumentScore::getScore).reversed())
                    .collect(Collectors.toList());
        }
    }

    private static double cosineSimilarity(float[] vector1, float[] vector2) {
        double dotProduct = 0.0;
        double magnitude1 = 0.0;
        double magnitude2 = 0.0;
        for (int i = 0; i < vector1.length; i++) {
            dotProduct += vector1[i] * vector2[i];
            magnitude1 += Math.pow(vector1[i], 2);
            magnitude2 += Math.pow(vector2[i], 2);
        }
        return dotProduct / (Math.sqrt(magnitude1) * Math.sqrt(magnitude2));
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, ModelNotFoundException, TranslateException {
        List<String> documents = new ArrayList<>();
        documents.add("This is a document about Java programming.");
        documents.add("This is a document about Python programming.");
        documents.add("This document is about Java and Spring framework.");

        String query = "Java programming best practices";

        List<DocumentScore> rankedDocuments = rankDocuments(query, documents);

        System.out.println("Ranked documents:");
        for (DocumentScore documentScore : rankedDocuments) {
            System.out.println(documentScore.getDocument() + " - Score: " + documentScore.getScore());
        }
    }

    static class DocumentScore {
        private String document;
        private double score;

        public DocumentScore(String document, double score) {
            this.document = document;
            this.score = score;
        }

        public String getDocument() {
            return document;
        }

        public double getScore() {
            return score;
        }
    }
}

注意: 这段代码使用了 DJL (Deep Java Library) 来加载 Sentence Transformers 模型。 你需要在 pom.xml 文件中添加相应的依赖：

<dependency>
    <groupId>ai.djl</groupId>
    <artifactId>api</artifactId>
    <version>0.26.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>ai.djl.huggingface</groupId>
    <artifactId>tokenizers</artifactId>
    <version>0.26.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
    <artifactId>pytorch-engine</artifactId>
    <version>0.26.0</version>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

此外，你还需要安装 PyTorch 的 Java 绑定。

Java 代码示例 (基于 BM25F 的排序):

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.ParseException;
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.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class BM25FRanking {

    public static List<DocumentScore> rankDocuments(String query, List<String> documents) throws IOException, ParseException {
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        Directory directory = new RAMDirectory();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
        try (IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config)) {
            for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
                Document document = new Document();
                document.add(new TextField("content", documents.get(i), Field.Store.YES));
                document.add(new TextField("id", String.valueOf(i), Field.Store.YES)); // Store ID for retrieval
                writer.addDocument(document);
            }
        }

        IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
        IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
        QueryParser parser = new QueryParser("content", analyzer);
        Query parsedQuery = parser.parse(query);
        TopDocs docs = searcher.search(parsedQuery, documents.size());

        List<DocumentScore> documentScores = new ArrayList<>();
        for (ScoreDoc scoreDoc : docs.scoreDocs) {
            Document doc = searcher.doc(scoreDoc.doc);
            String documentId = doc.get("id");
            documentScores.add(new DocumentScore(documents.get(Integer.parseInt(documentId)), scoreDoc.score));
        }

        reader.close();
        directory.close();

        return documentScores.stream()
                .sorted(Comparator.comparingDouble(DocumentScore::getScore).reversed())
                .collect(Collectors.toList());
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException {
        List<String> documents = new ArrayList<>();
        documents.add("This is a document about Java programming.");
        documents.add("This is a document about Python programming.");
        documents.add("This document is about Java and Spring framework.");

        String query = "Java programming";

        List<DocumentScore> rankedDocuments = rankDocuments(query, documents);

        System.out.println("Ranked documents:");
        for (DocumentScore documentScore : rankedDocuments) {
            System.out.println(documentScore.getDocument() + " - Score: " + documentScore.getScore());
        }
    }

    static class DocumentScore {
        private String document;
        private float score;

        public DocumentScore(String document, float score) {
            this.document = document;
            this.score = score;
        }

        public String getDocument() {
            return document;
        }

        public float getScore() {
            return score;
        }
    }
}

注意: 这段代码使用了 Lucene 库来实现 BM25 排序。 你需要在 pom.xml 文件中添加相应的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-core</artifactId>
    <version>9.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
    <version>9.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
    <version>9.9.0</version>
</dependency>

选择精排策略的考量因素：

  • 精度： 精排阶段需要尽可能准确地识别出最相关的文档。
  • 效率： 精排阶段的计算成本通常较高，需要在精度和效率之间进行权衡。
  • 模型选择： cross-encoder 模型通常能够获得更高的精度，但计算成本也更高。 Sentence Transformers 和 BM25F 是更轻量级的选择。

Stage 3: 上下文调整 (Contextual Adjustment)

上下文调整阶段的目标是根据上下文信息对排序结果进行调整，从而提高最终的生成质量。 常用的上下文调整策略包括：

  • 基于用户历史行为的调整： 如果用户之前已经浏览过某些文档，可以提高这些文档的排序权重。
  • 基于对话上下文的调整： 在多轮对话中，可以根据之前的对话内容调整排序结果。
  • 基于知识图谱的调整： 如果知识库包含知识图谱信息，可以根据 query 和 document 在知识图谱中的关系调整排序结果。

Java 代码示例 (基于用户历史行为的调整):

import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

public class ContextualAdjustment {

    public static List<DocumentScore> adjustByHistory(List<DocumentScore> rankedDocuments, Map<String, Integer> userHistory) {
        // 用户历史记录： key 是 document ID， value 是浏览次数

        for (DocumentScore documentScore : rankedDocuments) {
            String documentId = getDocumentId(documentScore.getDocument()); // 假设我们有方法从 document 中提取 ID
            if (userHistory.containsKey(documentId)) {
                // 根据浏览次数调整 score
                documentScore.setScore(documentScore.getScore() + userHistory.get(documentId) * 0.1); // 权重可以调整
            }
        }

        return rankedDocuments.stream()
                .sorted(Comparator.comparingDouble(DocumentScore::getScore).reversed())
                .collect(Collectors.toList());
    }

    private static String getDocumentId(String document) {
        // 从文档内容中提取文档 ID 的方法，需要根据实际情况实现
        return document.substring(0, 5); // 示例：假设 ID 是前 5 个字符
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<DocumentScore> rankedDocuments = new ArrayList<>();
        rankedDocuments.add(new DocumentScore("Doc1: This is a document about Java programming.", 0.8));
        rankedDocuments.add(new DocumentScore("Doc2: This is a document about Python programming.", 0.7));
        rankedDocuments.add(new DocumentScore("Doc3: This document is about Java and Spring framework.", 0.6));

        Map<String, Integer> userHistory = Map.of("Doc1", 2, "Doc3", 1); // 用户浏览过 Doc1 两次， Doc3 一次

        List<DocumentScore> adjustedDocuments = adjustByHistory(rankedDocuments, userHistory);

        System.out.println("Adjusted documents:");
        for (DocumentScore documentScore : adjustedDocuments) {
            System.out.println(documentScore.getDocument() + " - Score: " + documentScore.getScore());
        }
    }

    static class DocumentScore {
        private String document;
        private double score;

        public DocumentScore(String document, double score) {
            this.document = document;
            this.score = score;
        }

        public String getDocument() {
            return document;
        }

        public double getScore() {
            return score;
        }

        public void setScore(double score) {
            this.score = score;
        }
    }
}

选择上下文调整策略的考量因素：

  • 上下文信息的可用性： 上下文调整策略需要依赖于可用的上下文信息。
  • 调整策略的有效性： 需要评估调整策略是否能够有效地提高生成质量。
  • 调整策略的复杂性： 需要平衡调整策略的复杂性和实现成本。

实验与评估

在实际应用中，需要通过实验来评估多阶段 Re-Rank 策略的有效性。 常用的评估指标包括：

  • NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain): 衡量排序结果的质量。
  • Precision@K 和 Recall@K: 衡量前 K 个文档的精度和召回率。
  • LLM 生成答案的质量： 可以使用人工评估或自动评估指标（例如 BLEU、ROUGE）来衡量 LLM 生成答案的质量。

需要注意的是，评估多阶段 Re-Rank 策略的有效性需要考虑多个因素，例如知识库的规模、query 的复杂性、以及 LLM 的能力。

优化策略

除了选择合适的模型和策略之外，还可以通过以下方式来优化多阶段 Re-Rank 架构：

  • 模型蒸馏： 将复杂的模型蒸馏成更轻量级的模型，从而提高效率。
  • 量化： 对模型进行量化，降低模型的大小和计算成本。
  • 缓存： 缓存中间结果，避免重复计算。
  • 并行化： 利用多线程或分布式计算来加速排序过程。

总结

多阶段 Re-Rank 策略是构建高效、精准的 RAG 系统的重要组成部分。 通过将排序过程分解为多个步骤，每个步骤使用不同的模型和策略，可以有效地兼顾效率和精度，从而显著提升最终的生成质量。希望通过今天的讲解，你能对JAVA RAG架构中如何设计多阶段Re-Rank策略有一个更清晰的理解。

多阶段 Re-Rank 策略分解排序过程，兼顾效率与精度，显著提升 RAG 系统的生成质量。

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