结合业务知识图谱提升 JAVA RAG 实体召回链能力，增强问答精准度 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

业务知识图谱驱动的 Java RAG 实体召回增强问答精准度

各位好，今天我们来聊聊如何结合业务知识图谱来提升 Java RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的实体召回能力，从而提高问答的精准度。

RAG 的基本概念与挑战

RAG 是一种将检索和生成模型结合起来的问答框架。它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生成模型，让模型根据上下文生成答案。

典型的 RAG 流程如下：

用户提问 (Query)
检索 (Retrieval)：从知识库中检索出相关文档。
增强 (Augmentation)：将检索到的文档与用户问题组合成新的输入。
生成 (Generation)：使用语言模型根据增强后的输入生成答案。

虽然 RAG 在很多场景下都能取得不错的效果，但也面临着一些挑战，其中一个重要挑战就是实体召回的准确性。如果检索阶段无法准确地召回与用户问题相关的实体，就会导致生成模型无法获取到足够的上下文信息，从而影响答案的质量。

例如，用户提问：“张三在哪个部门工作？” 如果检索系统无法准确地召回包含“张三”和“部门”信息的文档，那么生成模型就很难给出正确的答案。

业务知识图谱的价值

业务知识图谱是一种以图形化的方式组织和表示业务领域知识的知识库。它由节点（实体）和边（关系）组成，可以清晰地描述实体之间的关联关系。

例如，一个简单的员工信息知识图谱可能包含以下实体和关系：

实体： 员工、部门、职位、项目
关系： 属于 (员工-部门), 担任 (员工-职位), 参与 (员工-项目)

将业务知识图谱引入 RAG 系统，可以带来以下优势：

增强实体召回能力： 通过在知识图谱中进行实体链接和关系推理，可以更准确地召回与用户问题相关的实体。
提供更丰富的上下文信息： 知识图谱可以提供实体之间的关联关系，从而为生成模型提供更丰富的上下文信息。
提高答案的准确性： 通过结合知识图谱中的知识，可以生成更准确、更可靠的答案。

基于知识图谱的 RAG 实体召回链

下面我们来详细介绍如何构建一个基于知识图谱的 RAG 实体召回链。

1. 知识图谱构建

首先，我们需要构建一个业务知识图谱。知识图谱的构建可以采用多种方法，例如：

人工构建： 由领域专家手工创建实体和关系。
半自动构建： 利用自然语言处理技术从文本数据中抽取实体和关系，然后由人工进行校对和补充。
自动构建： 使用机器学习算法自动从文本数据中抽取实体和关系。

在这里，我们假设已经构建了一个简单的员工信息知识图谱，并将其存储在 Neo4j 图数据库中。

Neo4j 示例数据

假设我们有以下员工信息：

员工姓名	部门	职位
张三	技术部	工程师
李四	销售部	销售经理
王五	技术部	项目经理

对应的 Neo4j Cypher 语句如下：

// 创建员工实体
CREATE (zhangsan:Employee {name: "张三"})
CREATE (lisi:Employee {name: "李四"})
CREATE (wangwu:Employee {name: "王五"})

// 创建部门实体
CREATE (jishubu:Department {name: "技术部"})
CREATE (xiaoshoubu:Department {name: "销售部"})

// 创建职位实体
CREATE (gongchengshi:Position {name: "工程师"})
CREATE (xiaoshoujingli:Position {name: "销售经理"})
CREATE (xiangmujingli:Position {name: "项目经理"})

// 创建关系
CREATE (zhangsan)-[:BELONGS_TO]->(jishubu)
CREATE (zhangsan)-[:HOLDS]->(gongchengshi)
CREATE (lisi)-[:BELONGS_TO]->(xiaoshoubu)
CREATE (lisi)-[:HOLDS]->(xiaoshoujingli)
CREATE (wangwu)-[:BELONGS_TO]->(jishubu)
CREATE (wangwu)-[:HOLDS]->(xiangmujingli)

2. 实体识别与链接

当用户提出问题时，首先需要识别出问题中包含的实体，并将这些实体链接到知识图谱中的对应节点。

例如，用户提问：“张三在哪个部门工作？”

我们需要识别出实体 “张三”，并将其链接到知识图谱中名为 "张三" 的 Employee 节点。

实体识别可以使用现成的命名实体识别 (NER) 工具，例如 Stanford NER, spaCy 或 Hugging Face Transformers。实体链接可以使用实体消歧算法，例如基于相似度的匹配或基于上下文的匹配。

Java 代码示例 (使用 spaCy 进行实体识别，简化版)

// 依赖：需要引入 spaCy 的 Java binding，这里仅为示例
//import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
//import ai.djl.huggingface.tokenizers.Tokenizer;

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

public class EntityRecognizer {

    public static List<String> recognizeEntities(String query) {
        // 这里简化了 spaCy 的使用，实际需要加载模型和配置
        // 例如：Tokenizer tokenizer = Tokenizer.newInstance("bert-base-uncased");
        //Encoding encoding = tokenizer.encode(query);

        // 模拟 NER 结果，实际应该使用 spaCy 获取
        List<String> entities = new ArrayList<>();
        if (query.contains("张三")) {
            entities.add("张三");
        }
        if (query.contains("部门")) {
            entities.add("部门");
        }

        return entities;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String query = "张三在哪个部门工作？";
        List<String> entities = recognizeEntities(query);
        System.out.println("识别到的实体：" + entities);
    }
}

3. 关系推理与实体召回

在识别出实体并链接到知识图谱后，我们可以利用知识图谱中的关系进行推理，召回与用户问题相关的实体。

例如，用户提问：“张三在哪个部门工作？”

我们可以从知识图谱中查询与 "张三" 节点有 BELONGS_TO 关系的 Department 节点，从而召回 "技术部" 实体。

Java 代码示例 (使用 Neo4j Java Driver 进行关系推理)

import org.neo4j.driver.*;

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

public class KnowledgeGraphRetriever {

    private static final String NEO4J_URI = "bolt://localhost:7687";
    private static final String NEO4J_USER = "neo4j";
    private static final String NEO4J_PASSWORD = "your_neo4j_password"; // 替换为你的 Neo4j 密码

    public static List<String> retrieveRelatedEntities(String entityName, String relationType) {
        List<String> relatedEntities = new ArrayList<>();

        try (Driver driver = GraphDatabase.driver(NEO4J_URI, AuthTokens.basic(NEO4J_USER, NEO4J_PASSWORD));
             Session session = driver.session()) {

            String query = String.format("MATCH (e:Employee {name: '%s'})-[r:%s]->(d:Department) RETURN d.name AS departmentName", entityName, relationType);

            Result result = session.run(query);

            while (result.hasNext()) {
                Record record = result.next();
                String departmentName = record.get("departmentName").asString();
                relatedEntities.add(departmentName);
            }

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return relatedEntities;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String employeeName = "张三";
        String relationType = "BELONGS_TO";
        List<String> departments = retrieveRelatedEntities(employeeName, relationType);

        System.out.println(employeeName + " 所属部门: " + departments);
    }
}

4. 文档检索与增强

在召回相关实体后，我们可以使用这些实体作为关键词，从文本知识库中检索出包含这些关键词的文档。

例如，我们可以使用 "张三" 和 "技术部" 作为关键词，从文档知识库中检索出包含 "张三" 在 "技术部" 工作的相关文档。

然后，将检索到的文档与用户问题组合成新的输入，提供给生成模型。

Java 代码示例 (简单文本检索)

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

public class DocumentRetriever {

    private static List<String> documents = new ArrayList<>();

    static {
        // 模拟文档数据
        documents.add("张三在技术部担任工程师，负责项目的开发工作。");
        documents.add("李四是销售部的销售经理，主要负责客户的维护。");
        documents.add("技术部是公司重要的部门之一。");
    }

    public static List<String> retrieveDocuments(List<String> keywords) {
        List<String> relevantDocuments = new ArrayList<>();
        for (String document : documents) {
            boolean containsAllKeywords = true;
            for (String keyword : keywords) {
                if (!document.contains(keyword)) {
                    containsAllKeywords = false;
                    break;
                }
            }
            if (containsAllKeywords) {
                relevantDocuments.add(document);
            }
        }
        return relevantDocuments;
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> keywords = new ArrayList<>();
        keywords.add("张三");
        keywords.add("技术部");

        List<String> retrievedDocuments = retrieveDocuments(keywords);
        System.out.println("检索到的文档：" + retrievedDocuments);
    }
}

5. 生成答案

最后，将增强后的输入提供给生成模型，让模型根据上下文生成答案。

例如，可以将以下内容作为输入提供给生成模型：

用户问题："张三在哪个部门工作？"
检索到的文档："张三在技术部担任工程师，负责项目的开发工作。"

生成模型可以根据这些信息生成答案：“张三在技术部工作。”

Java 代码示例 (使用 Hugging Face Transformers 进行答案生成，简化版)

// 依赖：需要引入 Hugging Face Transformers 的 Java binding，这里仅为示例
//import ai.djl.inference.Predictor;
//import ai.djl.modality.qa.QAInput;
//import ai.djl.translate.TranslateException;

public class AnswerGenerator {

    public static String generateAnswer(String question, String context) {
        // 这里简化了 Transformers 的使用，实际需要加载模型和配置
        // 例如：Predictor<QAInput, String> predictor = ...;
        // QAInput input = new QAInput(question, context);
        // String answer = predictor.predict(input);

        // 模拟答案生成，实际应该使用 Transformers 获取
        if (context.contains("技术部")) {
            return "张三在技术部工作。";
        } else {
            return "无法确定张三所在的部门。";
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        String question = "张三在哪个部门工作？";
        String context = "张三在技术部担任工程师，负责项目的开发工作。";
        String answer = generateAnswer(question, context);
        System.out.println("生成的答案：" + answer);
    }
}

流程总结

将以上步骤整合起来，就构成了一个基于知识图谱的 RAG 实体召回链：

用户提问
实体识别与链接： 使用 NER 工具识别问题中的实体，并将这些实体链接到知识图谱中的对应节点。
关系推理与实体召回： 利用知识图谱中的关系进行推理，召回与用户问题相关的实体。
文档检索与增强： 使用召回的实体作为关键词，从文本知识库中检索出包含这些关键词的文档，并将检索到的文档与用户问题组合成新的输入。
生成答案： 使用语言模型根据增强后的输入生成答案。

代码结构示例

以下是一个更清晰的代码结构示例，展示了各个组件之间的协作关系：

public class KnowledgeGraphRAG {

    private EntityRecognizer entityRecognizer;
    private KnowledgeGraphRetriever knowledgeGraphRetriever;
    private DocumentRetriever documentRetriever;
    private AnswerGenerator answerGenerator;

    public KnowledgeGraphRAG(EntityRecognizer entityRecognizer,
                             KnowledgeGraphRetriever knowledgeGraphRetriever,
                             DocumentRetriever documentRetriever,
                             AnswerGenerator answerGenerator) {
        this.entityRecognizer = entityRecognizer;
        this.knowledgeGraphRetriever = knowledgeGraphRetriever;
        this.documentRetriever = documentRetriever;
        this.answerGenerator = answerGenerator;
    }

    public String answerQuestion(String question) {
        // 1. 实体识别与链接
        List<String> entities = entityRecognizer.recognizeEntities(question);

        // 2. 关系推理与实体召回
        List<String> relatedEntities = new ArrayList<>();
        for (String entity : entities) {
            // 假设只处理 Employee 实体，并查找 BELONGS_TO 关系
            if (isEmployeeEntity(entity)) { // 需要实现 isEmployeeEntity 方法判断实体类型
                relatedEntities.addAll(knowledgeGraphRetriever.retrieveRelatedEntities(entity, "BELONGS_TO"));
            }
        }

        // 3. 文档检索与增强
        List<String> keywords = new ArrayList<>(entities);
        keywords.addAll(relatedEntities);
        List<String> documents = documentRetriever.retrieveDocuments(keywords);

        // 4. 生成答案
        StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder();
        for (String document : documents) {
            contextBuilder.append(document).append("n");
        }
        String context = contextBuilder.toString();

        return answerGenerator.generateAnswer(question, context);
    }

    private boolean isEmployeeEntity(String entityName) {
        // 这里需要根据知识图谱的结构判断实体是否为 Employee 类型
        // 可以查询 Neo4j 确认，或者维护一个实体类型列表
        // 示例：
        // try (Session session = knowledgeGraphRetriever.getDriver().session()) {
        //     String query = String.format("MATCH (e:Employee {name: '%s'}) RETURN e", entityName);
        //     Result result = session.run(query);
        //     return result.hasNext();
        // } catch (Exception e) {
        //     e.printStackTrace();
        //     return false;
        // }
        // 简化实现：
        return entityName.equals("张三") || entityName.equals("李四") || entityName.equals("王五");
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化组件
        EntityRecognizer entityRecognizer = new EntityRecognizer();
        KnowledgeGraphRetriever knowledgeGraphRetriever = new KnowledgeGraphRetriever();
        DocumentRetriever documentRetriever = new DocumentRetriever();
        AnswerGenerator answerGenerator = new AnswerGenerator();

        // 创建 KnowledgeGraphRAG 实例
        KnowledgeGraphRAG rag = new KnowledgeGraphRAG(entityRecognizer, knowledgeGraphRetriever, documentRetriever, answerGenerator);

        // 提问
        String question = "张三在哪个部门工作？";
        String answer = rag.answerQuestion(question);

        System.out.println("问题：" + question);
        System.out.println("答案：" + answer);
    }
}

进一步优化

除了以上基本流程外，还可以从以下几个方面进一步优化基于知识图谱的 RAG 实体召回链：

更精确的实体识别与链接： 使用更先进的 NER 工具和实体消歧算法，提高实体识别和链接的准确率。
更复杂的知识图谱推理： 利用知识图谱中的更多关系和推理规则，召回更相关的实体。
更智能的文档检索： 使用语义搜索技术，提高文档检索的准确率。
更强大的生成模型： 使用更大规模的预训练语言模型，提高答案的质量。
引入向量数据库： 将实体和文档编码成向量，利用向量相似度进行快速检索和召回。
查询扩展： 使用知识图谱中的信息扩展用户的查询，从而召回更多相关的实体和文档。

总结：知识图谱增强 RAG，提升问答精准度

今天我们讨论了如何利用业务知识图谱增强 Java RAG 系统的实体召回能力，从而提高问答的精准度。通过实体识别链接、关系推理，结合检索和生成模型，知识图谱为 RAG 提供了更丰富的上下文，最终提升了问答系统的性能。

业务知识图谱驱动的 Java RAG 实体召回增强问答精准度

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