利用稀疏向量与稠密向量混合检索技术提升 JAVA RAG 多场景召回表现

利用稀疏向量与稠密向量混合检索技术提升 Java RAG 多场景召回表现

大家好，今天我们来聊聊如何利用稀疏向量和稠密向量的混合检索技术，提升 Java RAG (Retrieval Augmented Generation) 系统在多场景下的召回表现。RAG 系统，简单来说，就是先从外部知识库检索相关信息，然后将这些信息融入到生成模型的输入中，从而提升生成结果的质量和准确性。而召回，作为 RAG 流程的第一步，其效果直接决定了后续生成质量的上限。

在许多实际应用场景中，单一的向量检索方法往往难以满足所有需求。例如，稠密向量检索擅长捕捉语义相似性，但对关键词匹配不够敏感；而稀疏向量检索则相反，擅长关键词匹配，但对语义理解能力较弱。因此，将两者结合起来，取长补短，可以显著提升召回效果，尤其是在复杂和多样的应用场景下。

为什么需要混合检索？

让我们通过一些例子来说明为什么需要混合检索：

场景 1：技术文档问答

用户提问：“如何使用 Spring Boot 实现 RESTful API？”

• 稠密向量检索可能遇到的问题： 仅依赖语义相似性，可能会召回一些关于 RESTful API 设计原则的文档，但缺乏 Spring Boot 的具体实现细节。
• 稀疏向量检索可能遇到的问题： 仅依赖关键词匹配，可能会召回包含 "Spring," "Boot," "RESTful," "API" 的大量文档，但其中很多文档与实际问题相关性不高。
• 混合检索的优势： 能够同时考虑语义相似性和关键词匹配，既能召回关于 Spring Boot RESTful API 实现的文档，又能召回包含关键技术术语的文档，从而提高召回精度。

场景 2：电商商品搜索

用户搜索：“红色连衣裙，适合夏天穿”

• 稠密向量检索可能遇到的问题： 可能会召回一些关于夏季穿搭风格的文章，但忽略了用户对颜色和款式的明确要求。
• 稀疏向量检索可能遇到的问题： 可能会召回大量的红色连衣裙，但其中很多款式不适合夏天穿。
• 混合检索的优势： 能够同时考虑颜色、款式和季节等因素，召回更符合用户需求的商品。

场景 3：法律咨询

用户提问：“关于离婚财产分割的最新法律规定是什么？”

• 稠密向量检索可能遇到的问题： 可能会召回一些关于婚姻家庭的法律文章，但缺乏对“离婚财产分割”这一具体问题的针对性。
• 稀疏向量检索可能遇到的问题： 可能会召回包含“离婚”，“财产”，“分割”等词语的法律条文，但是这些条文可能已经过时或者不适用于用户所在的地区。
• 混合检索的优势： 能够兼顾语义相似性和法律条款的精确匹配，召回更准确的法律法规和案例。

从以上例子可以看出，在不同的场景下，稠密向量和稀疏向量各有优劣。混合检索能够结合两者的优势，从而在多场景下获得更好的召回效果。

混合检索的技术方案

实现混合检索有多种技术方案，常见的包括：

1. 线性加权融合： 对稠密向量检索和稀疏向量检索的结果进行加权平均，得到最终的排序结果。
2. 倒排索引 + 向量索引： 使用倒排索引进行粗排，快速过滤掉不相关的文档，然后使用向量索引进行精排，提高检索效率和精度。
3. 多阶段检索： 先使用一种检索方法进行初步召回，然后使用另一种检索方法对结果进行二次排序或过滤。

接下来，我们将重点介绍线性加权融合的方案，并提供 Java 代码示例。

线性加权融合的实现

线性加权融合是最简单也是最常用的混合检索方法。其核心思想是对稠密向量检索和稀疏向量检索的结果进行加权平均，得到最终的排序结果。

公式：

score = α * dense_score + (1 - α) * sparse_score

其中：

• score：最终的得分。
• dense_score：稠密向量检索的得分。
• sparse_score：稀疏向量检索的得分。
• α：权重因子，取值范围为 [0, 1]，用于控制稠密向量和稀疏向量的权重。

Java 代码示例：

首先，我们需要两个向量检索器，一个用于稠密向量检索，一个用于稀疏向量检索。这里我们使用 Faiss 作为稠密向量检索器，Lucene 作为稀疏向量检索器。

import com.facebook.faiss.*;
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.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.*;

public class HybridSearch {

    private Index denseIndex; // Faiss 稠密向量索引
    private IndexSearcher sparseSearcher; // Lucene 稀疏向量检索器
    private Analyzer analyzer; // Lucene 分析器
    private Directory indexDirectory; // Lucene 索引目录

    public HybridSearch(int dimension) throws IOException {
        // 初始化 Faiss 稠密向量索引
        denseIndex = new IndexFlatL2(dimension);

        // 初始化 Lucene 稀疏向量检索器
        analyzer = new StandardAnalyzer();
        indexDirectory = new RAMDirectory();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
        IndexWriter writer = new IndexWriter(indexDirectory, config);
        writer.close(); // Initialized empty index

    }

    // 添加文档到 Lucene 索引
    public void addDocument(String id, String text) throws IOException {
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
        IndexWriter writer = new IndexWriter(indexDirectory, config);

        Document document = new Document();
        document.add(new Field("id", id, TextField.TYPE_STORED));
        document.add(new Field("text", text, TextField.TYPE_STORED));
        writer.addDocument(document);
        writer.close();
    }

    // 构建 Lucene 检索器
    public void buildSparseSearcher() throws IOException {
        DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(indexDirectory);
        sparseSearcher = new IndexSearcher(reader);
    }

    // 添加向量到 Faiss 索引
    public void addDenseVectors(float[] vectors) {
        // 假设 vectors 是一个二维数组，每一行代表一个向量
        denseIndex.add(vectors.length / denseIndex.d, vectors);

    }

    // 稠密向量检索
    public Map<String, Float> denseSearch(float[] queryVector, int topK) {
        float[] distances = new float[topK];
        long[] labels = new long[topK];
        denseIndex.search(1, queryVector, topK, distances, labels);

        Map<String, Float> results = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < topK; i++) {
            results.put(String.valueOf(labels[i]), distances[i]); // 将 Faiss 的label作为文档id
        }
        return results;
    }

    // 稀疏向量检索
    public Map<String, Float> sparseSearch(String queryText, int topK) throws IOException, ParseException {
        QueryParser parser = new QueryParser("text", analyzer);
        Query query = parser.parse(queryText);

        TopDocs topDocs = sparseSearcher.search(query, topK);
        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;

        Map<String, Float> results = new HashMap<>();
        for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
            Document document = sparseSearcher.doc(scoreDoc.doc);
            results.put(document.get("id"), scoreDoc.score);
        }
        return results;
    }

    // 混合检索
    public List<SearchResult> hybridSearch(float[] queryVector, String queryText, int topK, float alpha) throws IOException, ParseException {
        Map<String, Float> denseResults = denseSearch(queryVector, topK);
        Map<String, Float> sparseResults = sparseSearch(queryText, topK);

        Map<String, Float> combinedScores = new HashMap<>();

        // 合并稠密向量和稀疏向量的得分
        for (Map.Entry<String, Float> entry : denseResults.entrySet()) {
            String id = entry.getKey();
            float denseScore = entry.getValue();
            float sparseScore = sparseResults.getOrDefault(id, 0.0f); // 如果稀疏向量检索没有结果，则设置为 0

            float combinedScore = alpha * denseScore + (1 - alpha) * sparseScore;
            combinedScores.put(id, combinedScore);
        }

        // 将稀疏向量检索中存在，但稠密向量检索中不存在的结果也加入到 combinedScores 中
        for (Map.Entry<String, Float> entry : sparseResults.entrySet()) {
            String id = entry.getKey();
            if (!denseResults.containsKey(id)) {
                float sparseScore = entry.getValue();
                float combinedScore = (1 - alpha) * sparseScore;
                combinedScores.put(id, combinedScore);
            }
        }

        // 对结果进行排序
        List<SearchResult> searchResults = new ArrayList<>();
        for (Map.Entry<String, Float> entry : combinedScores.entrySet()) {
            searchResults.add(new SearchResult(entry.getKey(), entry.getValue()));
        }

        Collections.sort(searchResults, (a, b) -> Float.compare(b.score, a.score)); // 降序排序

        return searchResults.subList(0, Math.min(topK, searchResults.size())); // 返回 TopK 结果
    }

    public static class SearchResult {
        public String id;
        public float score;

        public SearchResult(String id, float score) {
            this.id = id;
            this.score = score;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "SearchResult{" +
                    "id='" + id + ''' +
                    ", score=" + score +
                    '}';
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException {
        int dimension = 128; // 向量维度
        HybridSearch hybridSearch = new HybridSearch(dimension);

        // 添加文档
        hybridSearch.addDocument("1", "Spring Boot is a popular Java framework for building web applications.");
        hybridSearch.addDocument("2", "RESTful APIs are commonly used for building web services.");
        hybridSearch.addDocument("3", "Machine learning is a powerful tool for data analysis.");
        hybridSearch.addDocument("4", "Java is a versatile programming language.");

        // 构建 Lucene 检索器
        hybridSearch.buildSparseSearcher();

        // 添加向量 (这里只是示例，实际应用中需要将文本转换为向量)
        float[] vector1 = new float[dimension];
        Arrays.fill(vector1, 0.1f);
        float[] vector2 = new float[dimension];
        Arrays.fill(vector2, 0.2f);
        float[] vector3 = new float[dimension];
        Arrays.fill(vector3, 0.3f);
        float[] vector4 = new float[dimension];
        Arrays.fill(vector4, 0.4f);

        float[] allVectors = new float[]{};

        allVectors = concat(allVectors, vector1);
        allVectors = concat(allVectors, vector2);
        allVectors = concat(allVectors, vector3);
        allVectors = concat(allVectors, vector4);

        hybridSearch.addDenseVectors(allVectors);

        // 查询
        String queryText = "Spring Boot RESTful API";
        float[] queryVector = new float[dimension];
        Arrays.fill(queryVector, 0.15f);

        int topK = 3;
        float alpha = 0.5f; // 权重因子

        List<SearchResult> results = hybridSearch.hybridSearch(queryVector, queryText, topK, alpha);

        // 打印结果
        System.out.println("Hybrid Search Results:");
        for (SearchResult result : results) {
            System.out.println(result);
        }
    }

    public static float[] concat(float[] a, float[] b) {
        int aLen = a.length;
        int bLen = b.length;
        float[] c = new float[aLen + bLen];
        System.arraycopy(a, 0, c, 0, aLen);
        System.arraycopy(b, 0, c, aLen, bLen);
        return c;
    }
}

代码解释：

1. HybridSearch 类： 封装了稠密向量检索器（Faiss）和稀疏向量检索器（Lucene）。
2. addDocument 方法： 将文档添加到 Lucene 索引中。
3. addDenseVectors 方法： 将向量添加到 Faiss 索引中。
4. denseSearch 方法： 使用 Faiss 进行稠密向量检索。
5. sparseSearch 方法： 使用 Lucene 进行稀疏向量检索。
6. hybridSearch 方法：
   • 分别调用 denseSearch 和 sparseSearch 获取稠密向量和稀疏向量的检索结果。
   • 根据权重因子 alpha 对两个结果的得分进行加权平均。
   • 对加权后的结果进行排序，返回 TopK 结果。
7. main 方法： 示例代码，演示如何使用 HybridSearch 类进行混合检索。

注意事项：

• 在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的稠密向量检索器和稀疏向量检索器。
• 向量的生成需要依赖 Embedding 模型，这里没有提供 Embedding 模型相关的代码，需要自行实现。
• 权重因子 alpha 的选择需要根据具体场景进行调整，可以通过实验来确定最佳值。
• Faiss 的使用需要安装相应的依赖库，具体可以参考 Faiss 的官方文档。
• Lucene 的使用需要引入相应的依赖库，例如 org.apache.lucene:lucene-core:8.9.0，org.apache.lucene:lucene-analyzers-common:8.9.0，org.apache.lucene:lucene-queryparser:8.9.0。请根据实际情况选择合适的版本。

混合检索的优化

除了线性加权融合之外，还有一些其他的优化方法可以进一步提升混合检索的效果：

1. 自适应权重调整： 根据查询的类型和内容，动态调整权重因子 alpha。例如，对于包含大量关键词的查询，可以增加稀疏向量检索的权重；对于语义比较模糊的查询，可以增加稠密向量检索的权重。
2. Query Expansion： 使用查询扩展技术，丰富查询的内容，从而提高召回率。例如，可以使用同义词、近义词、相关词等来扩展查询。
3. Negative Mining： 在训练过程中，引入负样本，提高模型的区分能力。例如，可以随机选择一些不相关的文档作为负样本，让模型学习区分相关文档和不相关文档。
4. Hard Negative Mining: 选择与查询相似但不相关的文档作为负样本，迫使模型学习更细微的差异。这种方法通常能带来显著的性能提升，但需要更复杂的实现。
5. Cross-Encoder Re-ranking: 使用 Cross-Encoder 模型对初步召回的结果进行重新排序。Cross-Encoder 模型能够更准确地评估查询和文档之间的相关性，但计算成本较高，通常只用于对少量候选文档进行排序。

混合检索的评估

评估混合检索的效果，可以使用以下指标：

• Precision@K： 返回的 TopK 结果中，相关文档的比例。
• Recall@K： 所有相关文档中，被召回的文档的比例。
• F1-score@K： Precision@K 和 Recall@K 的调和平均值。
• NDCG@K： 考虑文档相关性排序的指标，更关注相关文档在排序列表中的位置。

可以使用一些开源的评估工具，例如 TREC_EVAL，来评估检索系统的效果。

指标	描述
Precision@K	TopK 结果中相关文档的比例
Recall@K	所有相关文档中被召回的文档的比例
F1-score@K	Precision@K 和 Recall@K 的调和平均值
NDCG@K	考虑文档相关性排序的指标，关注相关文档在排序列表中的位置

一些实际应用中的考量

在实际应用中，除了技术方案之外，还需要考虑一些其他的因素：

1. 数据质量： 高质量的数据是提升召回效果的基础。需要对数据进行清洗、去重、规范化等处理，确保数据的准确性和完整性。
2. 模型选择： 选择合适的 Embedding 模型和检索器，需要根据具体场景进行评估和选择。
3. 性能优化： 检索系统的性能直接影响用户体验。需要对系统进行性能优化，例如使用缓存、并行计算、索引优化等。
4. 可扩展性： 随着数据量的增长，需要保证系统的可扩展性。可以使用分布式架构、负载均衡等技术来提高系统的可扩展性。
5. 监控与维护： 对系统进行监控，及时发现和解决问题。定期对模型进行更新和优化，以保持系统的最佳性能。

总结一些关键点

• 混合检索结合了稀疏向量和稠密向量的优点，能提升多场景下的召回表现。
• 线性加权融合是一种简单有效的混合检索方法，可以通过调整权重因子来平衡稀疏向量和稠密向量的贡献。
• 实际应用中，需要根据具体场景选择合适的模型、优化性能、并持续监控和维护系统。