向量库返回结果不稳定？JAVA RAG 中重排序策略优化确保高质量召回输出

向量库返回结果不稳定？JAVA RAG 中重排序策略优化确保高质量召回输出

各位听众，大家好！今天我们来深入探讨一个在构建基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的应用程序时经常遇到的问题：向量数据库返回结果的不稳定性。我们将重点关注如何通过优化重排序策略，在JAVA RAG系统中确保高质量的召回输出。

RAG 流程简述

在深入优化之前，我们先简单回顾一下RAG的基本流程：

1. 索引构建 (Indexing):

   • 将原始文档切分成块 (Chunks)。
   • 使用预训练的语言模型（例如，BERT，Sentence Transformers）将每个 Chunk 转换成向量表示 (Embeddings)。
   • 将这些向量及其对应的 Chunk 内容存储到向量数据库中。

2. 检索 (Retrieval):

   • 接收用户查询。
   • 将用户查询转换成向量表示。
   • 在向量数据库中执行相似度搜索，找到与查询向量最相似的 Top-K 个 Chunk。

3. 生成 (Generation):

   • 将检索到的 Chunk 和原始用户查询一起作为上下文，输入到大型语言模型 (LLM) 中。
   • LLM 基于提供的上下文生成最终答案。

向量数据库的选择和配置固然重要，但即使使用最好的向量数据库，返回的结果仍然可能不够理想，导致生成阶段的输出质量下降。这就是重排序策略发挥作用的地方。

向量数据库不稳定性的原因分析

向量数据库返回结果不稳定，主要有以下几个原因：

• 语义鸿沟 (Semantic Gap): 向量相似度仅仅是数值上的接近，并不一定代表语义上的相关性。例如，两个句子的向量可能非常相似，但实际上它们表达的是完全不同的意思。
• 噪音数据 (Noisy Data): 原始文档中可能包含大量冗余信息，这些信息在向量化后会干扰相似度计算。
• Chunk 大小不合理: Chunk 太小，可能无法包含完整的上下文信息；Chunk 太大，则可能引入无关信息。
• 向量化模型的限制: 即使是最先进的向量化模型，也无法完美地捕捉所有语义信息。
• 查询向量的质量: 用户查询的表达方式会直接影响查询向量的质量，进而影响检索结果。例如，模糊不清的查询可能导致检索到不相关的 Chunk。
• 向量数据库的近似搜索: 许多向量数据库为了提高检索效率，采用近似最近邻 (Approximate Nearest Neighbor, ANN) 算法。ANN 算法可能会牺牲一定的精度，导致返回的结果不是真正的 Top-K 个最相似的 Chunk。
• 多义性 (Polysemy): 某些词语具有多种含义，向量化模型可能无法准确地捕捉到用户查询中该词语的特定含义。

重排序策略的重要性

重排序策略的目标是对向量数据库返回的 Top-K 个 Chunk 进行重新排序，从而提升召回结果的质量，最终提高生成阶段的输出质量。一个好的重排序策略应该能够：

• 过滤掉不相关的 Chunk。
• 突出显示与用户查询最相关的 Chunk。
• 提高结果的多样性，避免返回大量重复或相似的 Chunk。
• 更好地捕捉上下文信息，将相关的 Chunk 组合在一起。

常见的重排序策略及其 JAVA 实现

接下来，我们将介绍几种常见的重排序策略，并提供相应的 JAVA 代码示例。

1. 基于余弦相似度的重排序

这是最简单的重排序策略。它直接使用余弦相似度作为排序的依据。虽然简单，但在某些情况下仍然有效。

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;

public class CosineSimilarityReranker {

    public static class Chunk {
        private String content;
        private double[] embedding;

        public Chunk(String content, double[] embedding) {
            this.content = content;
            this.embedding = embedding;
        }

        public String getContent() {
            return content;
        }

        public double[] getEmbedding() {
            return embedding;
        }
    }

    public static List<Chunk> rerank(List<Chunk> chunks, double[] queryEmbedding) {
        // 计算每个 Chunk 与查询向量的余弦相似度
        List<Pair<Chunk, Double>> chunkScores = new ArrayList<>();
        for (Chunk chunk : chunks) {
            double similarity = cosineSimilarity(chunk.getEmbedding(), queryEmbedding);
            chunkScores.add(new Pair<>(chunk, similarity));
        }

        // 根据相似度进行排序
        Collections.sort(chunkScores, (a, b) -> Double.compare(b.getValue(), a.getValue()));

        // 返回排序后的 Chunk 列表
        List<Chunk> rerankedChunks = new ArrayList<>();
        for (Pair<Chunk, Double> pair : chunkScores) {
            rerankedChunks.add(pair.getKey());
        }
        return rerankedChunks;
    }

    // 计算余弦相似度
    private static double cosineSimilarity(double[] vectorA, double[] vectorB) {
        double dotProduct = 0.0;
        double normA = 0.0;
        double normB = 0.0;
        for (int i = 0; i < vectorA.length; i++) {
            dotProduct += vectorA[i] * vectorB[i];
            normA += Math.pow(vectorA[i], 2);
            normB += Math.pow(vectorB[i], 2);
        }
        return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
    }

    // 辅助类，用于存储 Chunk 和对应的分数
    private static class Pair<K, V> {
        private K key;
        private V value;

        public Pair(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }

        public K getKey() {
            return key;
        }

        public V getValue() {
            return value;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例数据
        double[] queryEmbedding = {0.1, 0.2, 0.3};

        List<Chunk> chunks = new ArrayList<>();
        chunks.add(new Chunk("Chunk 1: This is a test.", new double[]{0.1, 0.2, 0.3}));
        chunks.add(new Chunk("Chunk 2: This is another test.", new double[]{0.4, 0.5, 0.6}));
        chunks.add(new Chunk("Chunk 3: This is unrelated.", new double[]{0.7, 0.8, 0.9}));

        // 重排序
        List<Chunk> rerankedChunks = rerank(chunks, queryEmbedding);

        // 打印结果
        System.out.println("Reranked Chunks:");
        for (Chunk chunk : rerankedChunks) {
            System.out.println(chunk.getContent());
        }
    }
}

2. 基于交叉编码器 (Cross-Encoder) 的重排序

交叉编码器是一种特殊的 Transformer 模型，它将用户查询和 Chunk 内容一起作为输入，从而更准确地评估它们之间的相关性。相比于双塔模型 (Bi-Encoder，例如 Sentence Transformers)，交叉编码器能够更好地捕捉查询和 Chunk 之间的交互信息，但计算成本也更高。

//需要引入Hugging Face Transformers for Java 库，这里只给出概念性代码
//实际使用需要配置和训练 Cross-Encoder 模型

import ai.djl.Model;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDList;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;

public class CrossEncoderReranker {

    public static class Chunk {
        private String content;

        public Chunk(String content) {
            this.content = content;
        }

        public String getContent() {
            return content;
        }
    }

    public static List<Chunk> rerank(List<Chunk> chunks, String query, String modelPath) throws Exception {
        // 加载 Cross-Encoder 模型
        Criteria<String, Float> criteria = Criteria.builder()
                .setTypes(String.class, Float.class)
                .optModelPath(modelPath) // 指定模型路径
                .build();

        try (Model model = criteria.loadModel()) {
            Predictor<String[], Float> predictor = model.newPredictor(
                input -> {
                    NDList list = new NDList();
                    for(String s : input){
                        //tokenization逻辑
                    }
                    return list;
                },
                output -> {
                    return output.singletonOrThrow().getFloat();
                });

            // 计算每个 Chunk 与查询的交叉编码器分数
            List<Pair<Chunk, Float>> chunkScores = new ArrayList<>();
            for (Chunk chunk : chunks) {
                String[] input = new String[]{query, chunk.getContent()};
                Float score = predictor.predict(input);
                chunkScores.add(new Pair<>(chunk, score));
            }

            // 根据分数进行排序 (这里假设分数越高越相关)
            Collections.sort(chunkScores, (a, b) -> Float.compare(b.getValue(), a.getValue()));

            // 返回排序后的 Chunk 列表
            List<Chunk> rerankedChunks = new ArrayList<>();
            for (Pair<Chunk, Float> pair : chunkScores) {
                rerankedChunks.add(pair.getKey());
            }
            return rerankedChunks;
        }
    }

    // 辅助类，用于存储 Chunk 和对应的分数
    private static class Pair<K, V> {
        private K key;
        private V value;

        public Pair(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }

        public K getKey() {
            return key;
        }

        public V getValue() {
            return value;
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 示例数据
        String query = "What is the capital of France?";
        List<Chunk> chunks = new ArrayList<>();
        chunks.add(new Chunk("Chunk 1: The capital of France is Paris."));
        chunks.add(new Chunk("Chunk 2: Berlin is the capital of Germany."));
        chunks.add(new Chunk("Chunk 3: France is a country in Europe."));

        // 重排序
        //需要替换成你本地的模型路径，并且配置好Hugging Face Transformers for Java 库
        String modelPath = "path/to/your/cross-encoder-model";
        List<Chunk> rerankedChunks = rerank(chunks, query, modelPath);

        // 打印结果
        System.out.println("Reranked Chunks:");
        for (Chunk chunk : rerankedChunks) {
            System.out.println(chunk.getContent());
        }
    }
}

3. 基于 MMR (Maximal Marginal Relevance) 的重排序

MMR 旨在提高检索结果的多样性，避免返回大量重复或相似的 Chunk。它的核心思想是在选择下一个 Chunk 时，既要考虑其与用户查询的相关性，又要考虑其与已选择的 Chunk 之间的差异性。

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;

public class MMRReranker {

    public static class Chunk {
        private String content;
        private double[] embedding;

        public Chunk(String content, double[] embedding) {
            this.content = content;
            this.embedding = embedding;
        }

        public String getContent() {
            return content;
        }

        public double[] getEmbedding() {
            return embedding;
        }
    }

    public static List<Chunk> rerank(List<Chunk> chunks, double[] queryEmbedding, double lambda) {
        List<Chunk> rerankedChunks = new ArrayList<>();
        Set<Integer> selectedIndices = new HashSet<>();

        while (rerankedChunks.size() < chunks.size() && selectedIndices.size() < chunks.size()) {
            double maxMMR = Double.NEGATIVE_INFINITY;
            int bestIndex = -1;

            for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
                if (selectedIndices.contains(i)) {
                    continue;
                }

                Chunk chunk = chunks.get(i);
                double relevance = cosineSimilarity(chunk.getEmbedding(), queryEmbedding);
                double maxSimilarityToSelected = 0.0;

                for (Chunk selectedChunk : rerankedChunks) {
                    double similarity = cosineSimilarity(chunk.getEmbedding(), selectedChunk.getEmbedding());
                    maxSimilarityToSelected = Math.max(maxSimilarityToSelected, similarity);
                }

                double mmrScore = lambda * relevance - (1 - lambda) * maxSimilarityToSelected;

                if (mmrScore > maxMMR) {
                    maxMMR = mmrScore;
                    bestIndex = i;
                }
            }

            if (bestIndex != -1) {
                rerankedChunks.add(chunks.get(bestIndex));
                selectedIndices.add(bestIndex);
            } else {
                break; // 没有可添加的 Chunk
            }
        }

        return rerankedChunks;
    }

    // 计算余弦相似度
    private static double cosineSimilarity(double[] vectorA, double[] vectorB) {
        double dotProduct = 0.0;
        double normA = 0.0;
        double normB = 0.0;
        for (int i = 0; i < vectorA.length; i++) {
            dotProduct += vectorA[i] * vectorB[i];
            normA += Math.pow(vectorA[i], 2);
            normB += Math.pow(vectorB[i], 2);
        }
        return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例数据
        double[] queryEmbedding = {0.1, 0.2, 0.3};
        double lambda = 0.5; // 调整相关性和多样性之间的权重

        List<Chunk> chunks = new ArrayList<>();
        chunks.add(new Chunk("Chunk 1: This is a test.", new double[]{0.1, 0.2, 0.3}));
        chunks.add(new Chunk("Chunk 2: This is another test.", new double[]{0.11, 0.22, 0.33}));
        chunks.add(new Chunk("Chunk 3: This is unrelated.", new double[]{0.7, 0.8, 0.9}));
        chunks.add(new Chunk("Chunk 4: This is also a test.", new double[]{0.1, 0.2, 0.3})); //与 Chunk 1 相似

        // 重排序
        List<Chunk> rerankedChunks = rerank(chunks, queryEmbedding, lambda);

        // 打印结果
        System.out.println("Reranked Chunks:");
        for (Chunk chunk : rerankedChunks) {
            System.out.println(chunk.getContent());
        }
    }
}

4. 基于上下文窗口的重排序

这种策略通过考虑 Chunk 之间的上下文关系来提高召回质量。它首先识别出与用户查询最相关的 Chunk，然后将相邻的 Chunk 也包含进来，形成一个上下文窗口。

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;

public class ContextWindowReranker {

    public static class Chunk {
        private String content;
        private double[] embedding;
        private int index;

        public Chunk(String content, double[] embedding, int index) {
            this.content = content;
            this.embedding = embedding;
            this.index = index;
        }

        public String getContent() {
            return content;
        }

        public double[] getEmbedding() {
            return embedding;
        }

        public int getIndex() {
            return index;
        }
    }

    public static List<Chunk> rerank(List<Chunk> chunks, double[] queryEmbedding, int windowSize) {
        List<Chunk> rerankedChunks = new ArrayList<>();
        Set<Integer> includedIndices = new HashSet<>();

        // 1. 找到与查询最相关的 Chunk
        int bestIndex = -1;
        double maxSimilarity = Double.NEGATIVE_INFINITY;
        for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
            double similarity = cosineSimilarity(chunks.get(i).getEmbedding(), queryEmbedding);
            if (similarity > maxSimilarity) {
                maxSimilarity = similarity;
                bestIndex = i;
            }
        }

        if (bestIndex == -1) {
            return rerankedChunks; // 没有找到相关的 Chunk
        }

        // 2. 构建上下文窗口
        int startIndex = Math.max(0, bestIndex - windowSize / 2);
        int endIndex = Math.min(chunks.size() - 1, bestIndex + windowSize / 2);

        // 3. 将上下文窗口内的 Chunk 添加到结果列表中
        for (int i = startIndex; i <= endIndex; i++) {
            if (!includedIndices.contains(i)) {
                rerankedChunks.add(chunks.get(i));
                includedIndices.add(i);
            }
        }

        return rerankedChunks;
    }

    // 计算余弦相似度
    private static double cosineSimilarity(double[] vectorA, double[] vectorB) {
        double dotProduct = 0.0;
        double normA = 0.0;
        double normB = 0.0;
        for (int i = 0; i < vectorA.length; i++) {
            dotProduct += vectorA[i] * vectorB[i];
            normA += Math.pow(vectorA[i], 2);
            normB += Math.pow(vectorB[i], 2);
        }
        return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例数据
        double[] queryEmbedding = {0.1, 0.2, 0.3};
        int windowSize = 3;

        List<Chunk> chunks = new ArrayList<>();
        chunks.add(new Chunk("Chunk 1: This is some context.", new double[]{0.0, 0.0, 0.0}, 0));
        chunks.add(new Chunk("Chunk 2: This is a test.", new double[]{0.1, 0.2, 0.3}, 1)); // 最相关的 Chunk
        chunks.add(new Chunk("Chunk 3: This is more context.", new double[]{0.0, 0.0, 0.0}, 2));
        chunks.add(new Chunk("Chunk 4: This is even more context.", new double[]{0.0, 0.0, 0.0}, 3));
        chunks.add(new Chunk("Chunk 5: This is some other stuff.", new double[]{0.0, 0.0, 0.0}, 4));

        // 重排序
        List<Chunk> rerankedChunks = rerank(chunks, queryEmbedding, windowSize);

        // 打印结果
        System.out.println("Reranked Chunks:");
        for (Chunk chunk : rerankedChunks) {
            System.out.println(chunk.getContent());
        }
    }
}

5. 组合策略

可以将多种重排序策略组合起来使用，以获得更好的效果。例如，可以先使用交叉编码器过滤掉不相关的 Chunk，然后再使用 MMR 提高结果的多样性。

性能优化

重排序操作会增加 RAG 流程的延迟。为了提高性能，可以考虑以下优化措施：

• 缓存: 缓存重排序的结果，避免重复计算。
• 并行处理: 使用多线程或异步编程并行执行重排序操作。
• 模型优化: 对交叉编码器等复杂模型进行量化、剪枝等优化，以减少计算量。
• 近似计算: 使用近似算法加速相似度计算。

实验评估

为了评估重排序策略的效果，需要进行实验评估。常用的评估指标包括：

• 准确率 (Precision): 在返回的结果中，有多少是真正相关的。
• 召回率 (Recall): 在所有相关的 Chunk 中，有多少被成功召回。
• F1-score: 准确率和召回率的调和平均值。
• NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain): 考虑结果的排序顺序，更准确地评估检索质量。

使用这些指标，可以在不同的数据集和任务上比较不同重排序策略的效果，并选择最适合的策略。

总结

向量数据库返回结果不稳定是 RAG 系统中一个常见的问题。通过优化重排序策略，可以显著提高召回结果的质量，进而改善生成阶段的输出质量。本文介绍了几种常见的重排序策略，并提供了相应的 JAVA 代码示例。在实际应用中，需要根据具体的任务和数据集选择合适的策略，并进行实验评估。

优化重排序策略，提升RAG系统性能和输出质量

通过本文的讲解，相信大家对JAVA RAG系统中重排序策略的优化有了更深入的了解。选择合适的重排序策略并进行有效的性能优化，能够显著提升RAG系统的性能和输出质量，从而构建更强大的智能应用。