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JAVA RAG 系统如何结合上下文连贯性评估模型过滤低质量召回段落

JAVA RAG 系统结合上下文连贯性评估模型过滤低质量召回段落

大家好，今天我们来深入探讨一个在构建高质量 Java RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中至关重要的问题：如何利用上下文连贯性评估模型来过滤低质量的召回段落，从而显著提升最终生成文本的质量。

RAG 系统的核心在于从外部知识库检索相关文档，并将这些文档与用户查询一起输入到生成模型中。然而，检索到的文档并非总是完美契合查询意图，其中可能包含噪声、冗余或与上下文不连贯的信息。这些低质量的段落会严重影响生成文本的准确性和流畅性。因此，在将检索到的段落送入生成模型之前，进行有效过滤至关重要。

一、RAG 系统与低质量召回段落的挑战

RAG 系统通常包含以下几个关键组件：

  1. 索引构建 (Indexing): 将知识库文档转换为向量表示，存储在向量数据库中。
  2. 信息检索 (Retrieval): 根据用户查询，在向量数据库中检索最相关的文档段落。
  3. 生成 (Generation): 将检索到的段落与用户查询一起输入到大型语言模型（LLM），生成最终答案。

在检索阶段，常见的向量相似度搜索方法（如余弦相似度）可能会召回一些在向量空间中看似相关，但实际上与查询上下文不连贯的段落。例如，考虑一个关于“量子计算的最新进展”的查询。一个仅仅包含“量子”或“计算”字眼的段落，即使向量相似度较高，也可能与查询的实际意图无关。

低质量召回段落带来的问题是多方面的：

  • 生成文本不准确: LLM 可能会基于不相关的段落生成错误的答案。
  • 生成文本不流畅: 低质量段落会破坏文本的连贯性，导致生成结果难以理解。
  • 计算资源浪费: 处理不相关的段落会浪费 LLM 的计算资源。

二、上下文连贯性评估模型：原理与方法

上下文连贯性评估模型旨在衡量一个文本段落与其周围上下文的语义关联程度。它可以帮助我们识别那些与查询或已检索到的其他段落存在明显语义断裂的段落。

目前有多种方法可以构建上下文连贯性评估模型，包括：

  • 基于规则的方法: 通过预定义的规则（例如共指消解、指代消解、实体链接等）来判断段落之间的关联性。这种方法简单直接，但泛化能力较弱。
  • 基于机器学习的方法: 训练一个分类器或回归模型来预测段落之间的连贯性得分。常用的特征包括词汇重叠、句法相似度、语义相似度等。
  • 基于深度学习的方法: 利用预训练语言模型（如 BERT、RoBERTa）来捕捉段落之间的深层语义关系。这种方法通常能取得更好的效果，但需要大量的训练数据。

在 RAG 系统中，我们可以将上下文连贯性评估模型应用于以下场景：

  1. 查询与召回段落的连贯性评估: 衡量每个召回段落与用户查询的语义关联程度。
  2. 召回段落之间的连贯性评估: 衡量不同召回段落之间的语义关联程度，识别那些与其他段落不一致的段落。
  3. 召回段落与生成文本的连贯性评估（在迭代式 RAG 中）: 在生成文本后，评估召回段落与已生成文本的连贯性，从而指导后续的段落检索和生成过程。

三、JAVA RAG 系统中的实现细节

下面我们通过一个简单的 Java 代码示例来说明如何在 RAG 系统中集成上下文连贯性评估模型。这里我们使用一个基于深度学习的连贯性评估模型，例如，可以使用 Hugging Face 的 Transformers 库来加载一个预训练的 BERT 模型。

首先，我们需要添加必要的依赖：

<!-- pom.xml -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>ai.djl</groupId>
        <artifactId>api</artifactId>
        <version>0.23.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
        <artifactId>pytorch-engine</artifactId>
        <version>0.23.0</version>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
        <artifactId>pytorch-native-auto</artifactId>
        <version>0.23.0</version>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-api</artifactId>
        <version>1.7.36</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
        <version>1.7.36</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
        <artifactId>jackson-databind</artifactId>
        <version>2.13.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

接下来，我们编写 Java 代码来实现上下文连贯性评估：

import ai.djl.ModelException;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import ai.djl.basicdataset.BasicDataset;
import ai.djl.training.dataset.Dataset;
import ai.djl.training.dataset.Batch;
import ai.djl.training.util.DownloadUtils;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.stream.Collectors;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer;

public class CoherenceEvaluator {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CoherenceEvaluator.class);
    private Predictor<String[], Float> predictor;
    private HuggingFaceTokenizer tokenizer;

    public CoherenceEvaluator(String modelName) throws ModelException, IOException {
      //  String modelName = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"; // 使用一个合适的预训练模型
        Criteria<String[], Float> criteria = Criteria.builder()
                .setTypes(String[].class, Float.class)
                .optModelName(modelName)
                .optOption("has_pooler", "true")
                .optTranslatorFactory(new BertCoherenceTranslatorFactory())
                .build();

        ZooModel<String[], Float> model = criteria.loadModel();
        this.predictor = model.newPredictor();
        this.tokenizer = HuggingFaceTokenizer.newInstance(Paths.get("src/main/resources/tokenizer")); // 替换为你的tokenizer路径
    }

    public float evaluateCoherence(String query, String passage) throws TranslateException {
        String[] input = new String[] {query, passage};
        return predictor.predict(input);
    }

    public List<Float> evaluateBatchCoherence(String query, List<String> passages) throws TranslateException {
        List<Float> coherenceScores = new ArrayList<>();
        for (String passage : passages) {
            coherenceScores.add(evaluateCoherence(query, passage));
        }
        return coherenceScores;
    }

    public static void main(String[] args) throws ModelException, IOException, TranslateException {
        CoherenceEvaluator evaluator = new CoherenceEvaluator("sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"); // 初始化模型
        String query = "量子计算的最新进展是什么？";
        List<String> passages = Arrays.asList(
                "量子计算在近年来取得了显著进展，尤其是在量子比特的稳定性方面。",
                "天气预报显示明天有雨。",
                "深度学习是一种强大的机器学习技术。"
        );

        List<Float> scores = evaluator.evaluateBatchCoherence(query, passages);
        for (int i = 0; i < passages.size(); i++) {
            System.out.println("段落：" + passages.get(i) + "，连贯性得分：" + scores.get(i));
        }
    }
}
import ai.djl.ndarray.NDList;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import ai.djl.translate.Batchifier;
import ai.djl.translate.Translator;
import ai.djl.translate.TranslatorContext;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer;

import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.io.IOException;

public class BertCoherenceTranslator implements Translator<String[], Float> {

    private HuggingFaceTokenizer tokenizer;

    public BertCoherenceTranslator() {}

    @Override
    public void prepare(TranslatorContext ctx) throws IOException {
        this.tokenizer = HuggingFaceTokenizer.newInstance(Paths.get("src/main/resources/tokenizer")); // 替换为你的tokenizer路径
    }

    @Override
    public NDList processInput(TranslatorContext ctx, String[] input) throws IOException {
        NDManager manager = ctx.getNDManager();
        String query = input[0];
        String passage = input[1];

        Encoding encodingQuery = tokenizer.encode(query);
        Encoding encodingPassage = tokenizer.encode(passage);

        List<Integer> queryIds = encodingQuery.getIds();
        List<Integer> passageIds = encodingPassage.getIds();

        // Combine query and passage with [SEP] token
        List<Integer> combinedIds = new java.util.ArrayList<>(queryIds);
        combinedIds.add(tokenizer.getVocabulary().get("[SEP]"));
        combinedIds.addAll(passageIds);

        long[] indices = combinedIds.stream().mapToLong(Integer::longValue).toArray();
        NDArray inputIds = manager.create(indices);

        // Create attention mask
        NDArray attentionMask = manager.ones(new long[] {indices.length});

        return new NDList(inputIds, attentionMask);
    }

    @Override
    public Float processOutput(TranslatorContext ctx, NDList list) {
        NDArray output = list.get(0);
        return output.getFloat(0); // Assuming the model outputs a single coherence score
    }

    @Override
    public Batchifier getBatchifier() {
        return Batchifier.STACK;
    }
}
import ai.djl.translate.Translator;
import ai.djl.translate.TranslatorFactory;
import ai.djl.translate.TranslatorContext;
import java.util.Map;

public class BertCoherenceTranslatorFactory implements TranslatorFactory {

    @Override
    public Translator<?, ?> newInstance(TranslatorContext ctx) {
        return new BertCoherenceTranslator();
    }
}

代码解释：

  1. 依赖: 添加了 DJL (Deep Java Library) 和 SLF4J 的依赖，用于加载和运行预训练的 BERT 模型。
  2. CoherenceEvaluator 类:
    • 构造函数：加载预训练的 BERT 模型，并初始化 predictor 对象，用于执行推理。
    • evaluateCoherence(String query, String passage) 方法：接受一个查询和一个段落作为输入，使用 predictor 预测它们的连贯性得分。
    • evaluateBatchCoherence(String query, List<String> passages) 方法：批量评估多个段落与查询的连贯性。
    • main 方法：演示了如何使用 CoherenceEvaluator 类来评估几个示例段落的连贯性。
  3. BertCoherenceTranslator 类:
    • 实现了Translator接口，负责将输入文本转换为模型可以接受的格式，并将模型输出转换为可读的结果。
    • prepare 方法：初始化tokenizer
    • processInput 方法：将query和passage进行tokenize，拼接，并创建attention mask
    • processOutput 方法：提取模型输出的连贯性得分
  4. BertCoherenceTranslatorFactory 类:
    • newInstance 方法：创建 BertCoherenceTranslator 实例。

运行示例：

在运行上述代码之前，需要确保已经下载了 Hugging Face 的 tokenizer 文件，并将其放置在 src/main/resources/tokenizer 目录下。还需要确保你已经安装了 CUDA 和相应的驱动程序，以便利用 GPU 加速推理过程。如果不想使用GPU，可以配置DJL使用CPU。

运行 CoherenceEvaluator 类的 main 方法，你将会看到每个段落与查询的连贯性得分。

四、集成到 RAG 系统中的步骤

有了上下文连贯性评估模型，我们可以将其集成到 RAG 系统中，以过滤低质量的召回段落。以下是一些具体的步骤：

  1. 检索候选段落: 使用现有的向量数据库和相似度搜索方法，检索出前 K 个候选段落。
  2. 连贯性评估: 使用上下文连贯性评估模型，计算每个候选段落与用户查询的连贯性得分。
  3. 段落过滤: 根据连贯性得分，过滤掉低于某个阈值的段落。例如，可以选择保留得分最高的 N 个段落。
  4. 生成文本: 将过滤后的段落与用户查询一起输入到 LLM，生成最终答案。

下面是一个简化的代码示例，展示了如何在 RAG 系统中集成 CoherenceEvaluator：

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

public class RagSystem {

    private CoherenceEvaluator evaluator;

    public RagSystem(CoherenceEvaluator evaluator) {
        this.evaluator = evaluator;
    }

    public String generateAnswer(String query, List<String> candidatePassages, double coherenceThreshold) throws Exception {
        // 1. 检索候选段落 (这里假设已经有了 candidatePassages)

        // 2. 连贯性评估
        List<ScoredPassage> scoredPassages = new ArrayList<>();
        List<Float> coherenceScores = evaluator.evaluateBatchCoherence(query, candidatePassages);
        for (int i = 0; i < candidatePassages.size(); i++) {
            scoredPassages.add(new ScoredPassage(candidatePassages.get(i), coherenceScores.get(i)));
        }

        // 3. 段落过滤
        List<String> filteredPassages = scoredPassages.stream()
                .filter(sp -> sp.score >= coherenceThreshold)
                .sorted(Comparator.comparingDouble(ScoredPassage::getScore).reversed())
                .map(ScoredPassage::getPassage)
                .limit(3) // 保留top 3
                .collect(Collectors.toList());

        // 4. 生成文本 (这里只是一个占位符，需要替换成实际的 LLM 调用)
        if (filteredPassages.isEmpty()) {
            return "无法找到相关信息。";
        } else {
            String context = String.join("n", filteredPassages);
            return "基于以下信息生成答案：n" + context + "n 答案占位符。";
        }
    }

    private static class ScoredPassage {
        String passage;
        float score;

        public ScoredPassage(String passage, float score) {
            this.passage = passage;
            this.score = score;
        }

        public String getPassage() {
            return passage;
        }

        public float getScore() {
            return score;
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        CoherenceEvaluator evaluator = new CoherenceEvaluator("sentence-transformers/all-mpnet-base-v2");
        RagSystem ragSystem = new RagSystem(evaluator);

        String query = "量子计算的最新进展是什么？";
        List<String> candidatePassages = Arrays.asList(
                "量子计算在近年来取得了显著进展，尤其是在量子比特的稳定性方面。",
                "天气预报显示明天有雨。",
                "深度学习是一种强大的机器学习技术。",
                "量子计算机使用量子比特进行计算，与传统计算机的比特不同。",
                 "量子计算的应用前景广阔，包括药物发现、材料科学和金融建模等领域。"
        );

        String answer = ragSystem.generateAnswer(query, candidatePassages, 0.5); // 设置连贯性阈值
        System.out.println("答案：" + answer);
    }
}

五、更高级的优化策略

除了上述基本步骤外，还有一些更高级的优化策略可以进一步提升 RAG 系统的性能：

  1. 自适应阈值: 根据查询的复杂度和检索到的段落的质量，动态调整连贯性阈值。例如，对于复杂的查询，可以降低阈值，以保留更多的候选段落。
  2. 多阶段过滤: 采用多阶段过滤策略，首先使用简单的规则或模型进行快速过滤，然后使用更复杂的模型进行精细过滤。
  3. 集成多种评估指标: 除了上下文连贯性之外，还可以考虑其他评估指标，例如段落的准确性、完整性和冗余度。
  4. 迭代式 RAG: 在生成文本的过程中，不断评估和更新检索到的段落，从而提高生成文本的质量。例如，可以使用已生成的文本作为上下文，重新检索相关的段落。
  5. 负例挖掘: 在训练上下文连贯性评估模型时，使用负例挖掘技术来识别那些容易被错误分类的段落，并将其添加到训练集中，以提高模型的鲁棒性。

六、评估指标的选择

在评估 RAG 系统的性能时，需要选择合适的评估指标。以下是一些常用的指标：

指标 描述
准确性 (Accuracy) 衡量生成文本的准确性，即生成文本是否包含错误的或不真实的信息。常用的评估方法包括人工评估和自动评估。自动评估方法通常使用信息检索领域的指标，例如精确率（Precision）和召回率（Recall）。
完整性 (Completeness) 衡量生成文本的完整性，即生成文本是否包含了回答查询所需的所有信息。与准确性类似，完整性也可以通过人工评估和自动评估来衡量。自动评估方法通常使用生成式评估指标，例如 BLEU 和 ROUGE。
连贯性 (Coherence) 衡量生成文本的连贯性，即生成文本是否流畅易懂。连贯性可以通过人工评估来衡量，也可以使用一些自动评估指标，例如困惑度（Perplexity）和基于语言模型的连贯性得分。
相关性 (Relevance) 衡量生成文本与用户查询的相关性，即生成文本是否回答了用户查询的问题。相关性可以通过人工评估来衡量，也可以使用信息检索领域的指标，例如 NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）。
上下文利用率 衡量 RAG 系统对检索到的上下文的利用程度。如果 RAG 系统能够充分利用检索到的上下文，那么生成文本的质量通常会更高。上下文利用率可以通过分析生成文本中引用检索到的上下文的比例来衡量。

在实际应用中，需要根据具体的任务和需求选择合适的评估指标。

七、结论

通过集成上下文连贯性评估模型，我们可以有效地过滤低质量的召回段落，从而显著提升 Java RAG 系统的性能。本文介绍了上下文连贯性评估模型的原理与方法，并提供了一个简单的 Java 代码示例，展示了如何在 RAG 系统中集成该模型。此外，我们还讨论了一些更高级的优化策略和评估指标，希望能帮助大家构建更高质量的 RAG 系统。

关键点回顾

  • RAG 系统中低质量召回段落会影响生成文本的质量。
  • 上下文连贯性评估模型可以有效过滤低质量段落。
  • 集成连贯性评估模型可以显著提升 RAG 系统的性能。

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