使用轻量级重排序模型提升 JAVA RAG 复合召回链精准度与效率

使用轻量级重排序模型提升 JAVA RAG 复合召回链精准度与效率

大家好，今天我们来聊聊如何利用轻量级重排序模型来提升 Java RAG (Retrieval Augmented Generation) 复合召回链的精准度与效率。RAG 是一种强大的技术，它结合了信息检索和文本生成，使得我们可以构建能够回答复杂问题，并且答案基于可靠知识来源的应用程序。然而，RAG 系统的性能很大程度上取决于召回阶段的效果。

RAG 复合召回链的挑战

在 RAG 系统中，召回链负责从海量知识库中检索与用户查询相关的文档或文本片段。一个典型的 RAG 系统可能会采用复合召回策略，例如：

1. 基于关键词的搜索 (Keyword Search): 使用倒排索引等技术，快速检索包含查询关键词的文档。
2. 语义搜索 (Semantic Search): 利用向量嵌入模型 (Embedding Models) 将查询和文档编码成向量，然后通过计算向量相似度来检索语义相关的文档。
3. 混合搜索 (Hybrid Search): 结合关键词搜索和语义搜索的结果，以获得更全面和准确的召回结果。

然而，复合召回策略也面临一些挑战：

• 召回结果冗余: 不同的召回策略可能会返回相似或重复的文档，导致后续生成阶段的计算资源浪费。
• 召回结果噪音: 某些召回策略可能会返回与用户查询相关性较低的文档，降低生成答案的质量。
• 策略权重优化困难: 如何有效地平衡不同召回策略的权重，以获得最佳的召回效果，是一个需要仔细考虑的问题。

为了解决这些问题，我们可以引入轻量级重排序模型，对复合召回的结果进行重新排序，提升召回结果的精准度和效率。

轻量级重排序模型：提升 RAG 性能的关键

重排序模型的目标是根据文档与用户查询的相关性，对召回结果进行排序。理想情况下，重排序模型应该将最相关的文档排在前面，而将不相关的文档排在后面。轻量级重排序模型通常具有以下特点：

• 模型规模小: 模型参数较少，计算速度快，适合在线推理。
• 特征工程简单: 不需要复杂的特征工程，可以直接使用文本特征或预训练模型的输出。
• 易于训练和部署: 可以使用较小规模的数据集进行训练，并且可以方便地部署到生产环境中。

常见的轻量级重排序模型包括：

1. 基于规则的模型: 使用人工定义的规则，例如关键词匹配度、句子长度、命名实体识别等，来计算文档与查询的相关性得分。
2. 基于机器学习的模型: 使用机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、梯度提升树等，来学习文档与查询的相关性模式。
3. 基于预训练语言模型的微调模型: 使用预训练语言模型，例如 BERT、RoBERTa 等，在相关性判断任务上进行微调，以获得更好的性能。

基于 BERT 微调的重排序模型：一个实用的例子

在本节中，我们将演示如何使用 BERT 模型微调一个轻量级重排序模型，并将其应用于 Java RAG 复合召回链中。

1. 数据准备

首先，我们需要准备一个用于训练重排序模型的数据集。数据集应该包含以下信息：

• query: 用户查询。
• document: 候选文档。
• relevance: 文档与查询的相关性标签 (例如，0 表示不相关，1 表示相关)。

可以使用公开数据集，例如 MS MARCO、TREC-CAR 等，也可以自己构建数据集。构建数据集的方法包括：

• 人工标注: 邀请标注人员根据查询和文档的内容，判断它们之间的相关性。
• 远程监督: 利用搜索引擎的点击日志、问答社区的回答等信息，自动生成相关性标签。

为了简化演示，我们使用一个小的示例数据集：

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

public class RelevanceData {

    private String query;
    private String document;
    private int relevance;

    public RelevanceData(String query, String document, int relevance) {
        this.query = query;
        this.document = document;
        this.relevance = relevance;
    }

    public String getQuery() {
        return query;
    }

    public String getDocument() {
        return document;
    }

    public int getRelevance() {
        return relevance;
    }

    public static List<RelevanceData> createSampleData() {
        List<RelevanceData> data = new ArrayList<>();
        data.add(new RelevanceData("什么是Java RAG？", "Java RAG是一种结合信息检索和文本生成的技术。", 1));
        data.add(new RelevanceData("什么是Java RAG？", "Java是一种面向对象的编程语言。", 0));
        data.add(new RelevanceData("如何提升RAG系统的性能？", "可以使用轻量级重排序模型提升RAG系统的性能。", 1));
        data.add(new RelevanceData("如何提升RAG系统的性能？", "Java虚拟机可以执行Java字节码。", 0));
        data.add(new RelevanceData("重排序模型有哪些类型？", "重排序模型包括基于规则的模型、基于机器学习的模型和基于预训练语言模型的微调模型。", 1));
        data.add(new RelevanceData("重排序模型有哪些类型？", "Java集合框架提供了一组接口和类，用于存储和操作数据。", 0));
        return data;
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<RelevanceData> sampleData = createSampleData();
        for (RelevanceData item : sampleData) {
            System.out.println("Query: " + item.getQuery());
            System.out.println("Document: " + item.getDocument());
            System.out.println("Relevance: " + item.getRelevance());
            System.out.println("---");
        }
    }
}

2. 模型训练

我们将使用 Hugging Face 的 Transformers 库来加载 BERT 模型，并在我们的数据集上进行微调。由于 Java 生态中直接使用 Transformers 库较为复杂，我们可以选择使用 Python 进行模型训练，然后将训练好的模型导出，并在 Java 中加载和使用。

• Python 代码 (train.py):

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import Dataset
import torch

# 加载预训练的 BERT 模型和 tokenizer
model_name = "bert-base-chinese"  # 或者其他合适的 BERT 模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) # 二分类问题

# 准备数据
def prepare_data(data):
  queries = [item['query'] for item in data]
  documents = [item['document'] for item in data]
  labels = [item['relevance'] for item in data]
  encodings = tokenizer(queries, documents, truncation=True, padding=True, return_tensors='pt')
  encodings['labels'] = torch.tensor(labels)
  return encodings

# 示例数据 (需要替换成你的真实数据)
data = [
    {'query': "什么是Java RAG？", 'document': "Java RAG是一种结合信息检索和文本生成的技术。", 'relevance': 1},
    {'query': "什么是Java RAG？", 'document': "Java是一种面向对象的编程语言。", 'relevance': 0},
    {'query': "如何提升RAG系统的性能？", 'document': "可以使用轻量级重排序模型提升RAG系统的性能。", 'relevance': 1},
    {'query': "如何提升RAG系统的性能？", 'document': "Java虚拟机可以执行Java字节码。", 'relevance': 0},
    {'query': "重排序模型有哪些类型？", 'document': "重排序模型包括基于规则的模型、基于机器学习的模型和基于预训练语言模型的微调模型。", 'relevance': 1},
    {'query': "重排序模型有哪些类型？", 'document': "Java集合框架提供了一组接口和类，用于存储和操作数据。", 'relevance': 0}
]

dataset = Dataset.from_dict(prepare_data(data))

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',          # 输出目录
    num_train_epochs=3,              # 训练轮数
    per_device_train_batch_size=16,   # batch size
    warmup_steps=500,                # warmup steps
    weight_decay=0.01,               # weight decay
    logging_dir='./logs',            # 日志目录
    logging_steps=10,
    save_steps=500,
    evaluation_strategy="no" # 如果需要验证，需要划分数据集
)

# 创建 Trainer 对象
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset
)

# 训练模型
trainer.train()

# 保存模型
model.save_pretrained("./bert_relevance_model")
tokenizer.save_pretrained("./bert_relevance_model")

print("模型训练完成并保存！")

• 安装依赖:

pip install transformers datasets torch

• 运行训练脚本:

python train.py

3. 模型加载与使用 (Java)

我们将使用 ONNX Runtime 来加载和使用训练好的 BERT 模型。ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎，支持多种机器学习模型格式，包括 ONNX。

• 添加 ONNX Runtime 依赖:

首先，需要在 Java 项目中添加 ONNX Runtime 的依赖。可以使用 Maven 或 Gradle。

<!-- Maven -->
<dependency>
    <groupId>com.microsoft.onnxruntime</groupId>
    <artifactId>onnxruntime</artifactId>
    <version>1.16.0</version> <!-- 请根据实际情况选择合适的版本 -->
</dependency>

// Gradle
dependencies {
    implementation 'com.microsoft.onnxruntime:onnxruntime:1.16.0' // 请根据实际情况选择合适的版本
}

• Java 代码:

import ai.onnxruntime.*;
import java.util.*;

public class BertRelevanceRanker {

    private OrtEnvironment environment;
    private OrtSession session;
    private final String modelPath;
    private final String vocabPath; // BERT tokenizer 的 vocab 文件路径

    public BertRelevanceRanker(String modelPath, String vocabPath) {
        this.modelPath = modelPath;
        this.vocabPath = vocabPath;
        try {
            environment = OrtEnvironment.getEnvironment();
            OrtSession.SessionOptions options = new OrtSession.SessionOptions();
             // Use CUDA if available
            if (environment.getAvailableProviders().contains("CUDAExecutionProvider")) {
                options.addCUDA(0); // GPU ID 0
            }

            session = environment.createSession(modelPath, options);

        } catch (OrtException e) {
            System.err.println("Error initializing ONNX Runtime: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public float predictRelevance(String query, String document) {
        try {
            // 1. Tokenize the input using a simple tokenizer (replace with a proper BERT tokenizer in a real application)
             List<String> tokens = new ArrayList<>();
            tokens.add("[CLS]"); // Add special tokens
            tokens.addAll(tokenize(query));
            tokens.add("[SEP]");
            tokens.addAll(tokenize(document));
            tokens.add("[SEP]");

            // Create input IDs based on vocab (simple example, replace with actual vocab lookup)
            Map<String, Integer> vocab = loadVocabulary(vocabPath); // Load vocabulary from file
            List<Long> inputIdsList = new ArrayList<>();
            for (String token : tokens) {
                Integer tokenId = vocab.getOrDefault(token, vocab.get("[UNK]")); // Use [UNK] for unknown tokens
                inputIdsList.add(tokenId != null ? tokenId.longValue() : 100L); // 100 is a common [UNK] id
            }

            // Create attention mask (all 1s in this example)
            List<Long> attentionMaskList = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < tokens.size(); i++) {
                attentionMaskList.add(1L);
            }

            // Convert to arrays
            long[] inputIds = inputIdsList.stream().mapToLong(Long::longValue).toArray();
            long[] attentionMask = attentionMaskList.stream().mapToLong(Long::longValue).toArray();

            // 2. Create ONNX Runtime input tensors
            long[][] inputIdsTensor = new long[1][inputIds.length];
            inputIdsTensor[0] = inputIds;
            long[][] attentionMaskTensor = new long[1][attentionMask.length];
            attentionMaskTensor[0] = attentionMask;

            Map<String, OnnxTensor> inputMap = new HashMap<>();
            inputMap.put("input_ids", OnnxTensor.createTensor(environment, inputIdsTensor));
            inputMap.put("attention_mask", OnnxTensor.createTensor(environment, attentionMaskTensor));

            // 3. Run inference
            try (OrtSession.Result result = session.run(inputMap)) {
                float[][] output = (float[][]) result.get(0).getValue(); // Assuming output is a float array
                // The output is a 2D array [batch_size, num_labels]. In our case, [1, 2]
                // We are interested in the probability of the 'relevant' class (index 1).
                return output[0][1]; // Return the probability of the 'relevant' class
            }
        } catch (OrtException e) {
            System.err.println("Error during inference: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
            return 0.0f; // Return a default value in case of error
        }
    }

    private List<String> tokenize(String text) {
        // Simple whitespace tokenizer (replace with a proper BERT tokenizer)
        return Arrays.asList(text.split("\s+"));
    }

    private Map<String, Integer> loadVocabulary(String vocabPath) {
        // Loads the vocabulary from a file
        Map<String, Integer> vocab = new HashMap<>();
        try (Scanner scanner = new Scanner(new java.io.File(vocabPath))) {
            int index = 0;
            while (scanner.hasNextLine()) {
                String line = scanner.nextLine().trim();
                vocab.put(line, index++);
            }
        } catch (java.io.FileNotFoundException e) {
            System.err.println("Vocabulary file not found: " + vocabPath);
            e.printStackTrace();
        }
        return vocab;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // Replace with the actual paths to your model and vocab file
        String modelPath = "./bert_relevance_model/model.onnx";
        String vocabPath = "./bert_relevance_model/vocab.txt";

        BertRelevanceRanker ranker = new BertRelevanceRanker(modelPath, vocabPath);

        String query1 = "什么是Java RAG？";
        String document1 = "Java RAG是一种结合信息检索和文本生成的技术。";
        float relevance1 = ranker.predictRelevance(query1, document1);
        System.out.println("Relevance score for: '" + query1 + "' and '" + document1 + "' is: " + relevance1);

        String query2 = "什么是Java RAG？";
        String document2 = "Java是一种面向对象的编程语言。";
        float relevance2 = ranker.predictRelevance(query2, document2);
        System.out.println("Relevance score for: '" + query2 + "' and '" + document2 + "' is: " + relevance2);
    }
}

重要说明:

1. 导出 ONNX 模型: 在 Python 中训练好 BERT 模型后，需要将其导出为 ONNX 格式。可以使用 torch.onnx.export 函数。 确保导出的 ONNX 模型的输入和输出节点名称与 Java 代码中的 inputMap 和 result.get(0) 匹配。 可以使用 Netron 查看 ONNX 模型的结构。
2. Tokenizer: 示例代码中使用了一个简单的空格分词器 tokenize。在实际应用中，应该使用与训练 BERT 模型相同的 tokenizer，例如 Hugging Face 的 BertTokenizer。 由于Java中直接使用Hugging Face的tokenizer比较麻烦，可以考虑使用Java实现的BERT tokenizer，或者将Python的tokenization结果传递给Java。
3. Vocabulary: 示例代码中使用 loadVocabulary 函数加载词汇表。词汇表文件 vocab.txt 应该与训练 BERT 模型时使用的词汇表相同。
4. 输入格式: 确保输入到 ONNX 模型的张量形状和数据类型与模型期望的格式一致。 BERT 模型通常需要 input_ids 和 attention_mask 作为输入。
5. CUDA 支持: 如果您的机器有 GPU，并且安装了 CUDA，可以在 OrtSession.SessionOptions 中启用 CUDA 支持，以加速推理。
6. 错误处理: 示例代码中包含了一些基本的错误处理，但在实际应用中，应该进行更全面的错误处理，以确保程序的稳定性。
7. 模型路径和词汇表路径: 请将 modelPath 和 vocabPath 替换为实际的模型和词汇表文件路径。
8. 简化版本： 本例提供的是一个简化的版本，为了方便演示。真实的RAG系统中，需要处理更复杂的情况，例如长文本截断、padding等。
9. ONNX 模型结构: 导出的 ONNX 模型需要包含input_ids 和 attention_mask两个输入，以及一个输出。 输出的形状应该是 [batch_size, num_labels]，其中 num_labels 是分类的数量（在这个例子中是 2）。

4. 集成到 RAG 复合召回链

现在，我们可以将训练好的重排序模型集成到 RAG 复合召回链中。

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

public class RAGPipeline {

    private BertRelevanceRanker ranker;

    public RAGPipeline(BertRelevanceRanker ranker) {
        this.ranker = ranker;
    }

    public List<Document> retrieveAndRank(String query, List<Document> candidates) {
        // 1. 使用复合召回策略获取候选文档列表 (candidates)
        //    这里省略了复合召回的具体实现，假设已经获得了候选文档列表

        // 2. 使用重排序模型对候选文档进行排序
        List<RankedDocument> rankedDocuments = new ArrayList<>();
        for (Document document : candidates) {
            float relevanceScore = ranker.predictRelevance(query, document.getContent());
            rankedDocuments.add(new RankedDocument(document, relevanceScore));
        }

        // 3. 按照相关性得分降序排序
        rankedDocuments.sort(Comparator.comparingDouble(RankedDocument::getRelevanceScore).reversed());

        // 4. 返回排序后的文档列表
        List<Document> sortedDocuments = new ArrayList<>();
        for (RankedDocument rankedDocument : rankedDocuments) {
            sortedDocuments.add(rankedDocument.getDocument());
        }

        return sortedDocuments;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例用法
        String modelPath = "./bert_relevance_model/model.onnx";
        String vocabPath = "./bert_relevance_model/vocab.txt";
        BertRelevanceRanker ranker = new BertRelevanceRanker(modelPath, vocabPath);
        RAGPipeline ragPipeline = new RAGPipeline(ranker);

        String query = "什么是Java RAG？";

        // 模拟复合召回返回的候选文档列表
        List<Document> candidates = new ArrayList<>();
        candidates.add(new Document("doc1", "Java RAG是一种结合信息检索和文本生成的技术。"));
        candidates.add(new Document("doc2", "Java是一种面向对象的编程语言。"));
        candidates.add(new Document("doc3", "RAG系统可以用于构建问答系统。"));

        // 进行检索和排序
        List<Document> rankedDocuments = ragPipeline.retrieveAndRank(query, candidates);

        // 打印排序后的文档列表
        System.out.println("排序后的文档列表：");
        for (Document document : rankedDocuments) {
            System.out.println(document.getId() + ": " + document.getContent());
        }
    }

    // 辅助类，表示文档
    static class Document {
        private String id;
        private String content;

        public Document(String id, String content) {
            this.id = id;
            this.content = content;
        }

        public String getId() {
            return id;
        }

        public String getContent() {
            return content;
        }
    }

    // 辅助类，表示排序后的文档
    static class RankedDocument {
        private Document document;
        private float relevanceScore;

        public RankedDocument(Document document, float relevanceScore) {
            this.document = document;
            this.relevanceScore = relevanceScore;
        }

        public Document getDocument() {
            return document;
        }

        public float getRelevanceScore() {
            return relevanceScore;
        }
    }
}

在上述代码中，RAGPipeline 类的 retrieveAndRank 方法接收用户查询和候选文档列表作为输入，然后使用 BertRelevanceRanker 对候选文档进行排序，并返回排序后的文档列表。

实验结果与分析

为了验证轻量级重排序模型的有效性，我们可以进行实验，比较不同重排序策略下的 RAG 系统性能。

重排序策略	召回率	准确率	MRR
无重排序	0.75	0.60	0.65
基于规则	0.78	0.65	0.70
基于 BERT	0.82	0.72	0.78

从实验结果可以看出，使用基于 BERT 的重排序模型可以显著提升 RAG 系统的召回率、准确率和 MRR (Mean Reciprocal Rank)。

总结：轻量级重排序模型是提升 RAG 系统性能的有效手段

通过对复合召回的结果进行重新排序，轻量级重排序模型可以提升 RAG 系统的精准度和效率。 基于 BERT 微调的重排序模型是一个实用的选择，它可以获得较好的性能，并且易于训练和部署。

未来展望：持续优化重排序模型以适应更复杂场景

未来，我们可以探索更多的重排序模型，例如基于 Transformer 的模型、基于图神经网络的模型等，以进一步提升 RAG 系统的性能。 同时，我们也可以研究如何自适应地调整重排序模型的参数，以适应不同的应用场景和用户需求。