JAVA RAG 中的 query 重写策略优化，大幅提升召回段落的语义相关性

好的，现在开始。

JAVA RAG 中的 Query 重写策略优化：大幅提升召回段落的语义相关性

大家好，今天我们来深入探讨一个在构建高质量的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统中至关重要的话题：Query 重写策略的优化，并着重关注如何在 JAVA 环境下实现这些策略，从而大幅提升召回段落的语义相关性。

RAG 系统旨在结合预训练语言模型的生成能力和外部知识库的信息检索能力，从而生成更准确、更可靠的回复。其核心流程大致分为两步：首先，根据用户Query从知识库中检索（Retrieve）相关段落；其次，将检索到的段落与原始Query一起输入到语言模型中，生成最终回复（Generate）。

Query 重写在 RAG 系统的检索阶段扮演着关键角色。用户的原始Query可能不够清晰、缺乏上下文，或者与知识库中的文档结构不匹配，从而导致检索效果不佳，无法召回真正相关的段落。Query 重写旨在通过一系列技术手段，将原始Query转化为更适合检索的表达形式，从而提高召回率和精度。

1. Query 重写的必要性与挑战

必要性：

• 语义鸿沟： 用户Query的表达方式与知识库中文档的表达方式可能存在差异，例如使用不同的术语、不同的语法结构等。Query 重写可以弥合这种语义鸿沟，使 Query 更贴近知识库的表达方式。
• 上下文缺失： 用户的Query可能缺乏必要的上下文信息，导致检索系统难以准确判断其意图。Query 重写可以补充上下文信息，例如添加相关的实体、属性等。
• 歧义性： 用户的Query可能存在歧义，导致检索系统返回不相关的结果。Query 重写可以通过消除歧义，例如明确指明Query所指的对象、范围等，来提高检索精度。

挑战：

• 信息损失： 在重写Query的过程中，可能会不小心丢失原始Query中重要的信息，导致检索结果与用户意图不符。
• 引入噪声： 重写Query时可能会引入不相关的信息，例如添加了错误的关键词、错误的上下文等，从而降低检索精度。
• 效率问题： 复杂的Query 重写策略可能会增加检索延迟，影响用户体验。

2. 常用的 Query 重写策略

接下来，我们详细介绍几种常用的 Query 重写策略，并给出 JAVA 代码示例。

2.1 Query Expansion (查询扩展)

查询扩展是指通过添加与原始Query相关的词语，来扩大检索范围，提高召回率。常用的查询扩展方法包括：

• 同义词扩展： 使用同义词词典或词向量模型，将原始Query中的词语替换为其同义词。
• 上下位词扩展： 使用上下位词词典或知识图谱，将原始Query中的词语扩展为其上位词或下位词。
• 拼写纠错： 自动纠正原始Query中的拼写错误。

JAVA 代码示例 (同义词扩展，使用 WordNet):

import edu.princeton.cs.algs4.In;
import net.sf.extjwnl.JWNLException;
import net.sf.extjwnl.data.IndexWord;
import net.sf.extjwnl.data.POS;
import net.sf.extjwnl.data.Synset;
import net.sf.extjwnl.data.Word;
import net.sf.extjwnl.dictionary.Dictionary;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class SynonymExpander {

    private Dictionary dictionary;

    public SynonymExpander(String wordNetPath) throws JWNLException, FileNotFoundException {
        FileInputStream inputStream = new FileInputStream(wordNetPath);
        dictionary = Dictionary.getInstance(inputStream);
    }

    public List<String> getSynonyms(String word, POS pos) throws JWNLException {
        List<String> synonyms = new ArrayList<>();
        IndexWord indexWord = dictionary.getIndexWord(pos, word);
        if (indexWord != null) {
            List<Synset> synsets = indexWord.getSenses();
            for (Synset synset : synsets) {
                List<Word> words = synset.getWords();
                for (Word w : words) {
                    String lemma = w.getLemma();
                    if (!lemma.equalsIgnoreCase(word) && !synonyms.contains(lemma)) {
                        synonyms.add(lemma);
                    }
                }
            }
        }
        return synonyms;
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            SynonymExpander expander = new SynonymExpander("path/to/wordnet/file_properties.xml"); // 替换成你的WordNet配置文件路径
            List<String> synonyms = expander.getSynonyms("good", POS.ADJECTIVE);
            System.out.println("Synonyms for 'good': " + synonyms);
        } catch (JWNLException | FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

说明:

• 需要引入 extjwnl 依赖，并通过配置文件指定 WordNet 的路径。
• getSynonyms 方法接收一个词语和词性作为输入，返回该词语的同义词列表。

2.2 Query Decomposition (查询分解)

查询分解是指将复杂的Query分解为多个简单的子Query，然后分别检索这些子Query，并将结果合并。这种方法可以有效地处理包含多个意图的复杂Query。

JAVA 代码示例:

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

public class QueryDecomposer {

    public List<String> decomposeQuery(String query) {
        // 简单示例：根据逗号分割Query
        return new ArrayList<>(Arrays.asList(query.split(",")));
    }

    public static void main(String[] args) {
        QueryDecomposer decomposer = new QueryDecomposer();
        String query = "benefits of exercise, types of exercise, exercise for weight loss";
        List<String> subQueries = decomposer.decomposeQuery(query);
        System.out.println("Sub-queries: " + subQueries);
    }
}

说明:

• 这个例子只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体场景选择合适的分解策略。
• 可以结合自然语言处理技术，例如依存句法分析、语义角色标注等，更准确地分解复杂Query。

2.3 Query Rewriting with Language Models (使用语言模型重写查询)

使用预训练语言模型 (如 BERT, T5, GPT) 来重写 Query 是一种强大的方法。 可以利用语言模型的上下文理解能力和生成能力，将原始 Query 转化为更清晰、更具体的表达形式。

常用的方法包括：

• Query Generation: 将原始 Query 作为 prompt，让语言模型生成多个相关的 Query。
• Query Simplification: 让语言模型将复杂的 Query 简化为更简洁的表达。
• Query Completion: 让语言模型补全 Query 中缺失的信息。

JAVA 代码示例 (使用 Hugging Face Transformers4j 库):

import ai.djl.ModelException;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer;
import ai.djl.inference.InferenceException;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import ai.djl.translate.Translator;
import ai.djl.translate.TranslatorContext;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import ai.djl.ndarray.types.Shape;

import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class QueryRewriter {

    private ZooModel<String, long[]> model;
    private HuggingFaceTokenizer tokenizer;

    public QueryRewriter(String modelName, String tokenizerName) throws ModelException, IOException {
        Criteria<String, long[]> criteria = Criteria.builder()
                .setTypes(String.class, long[].class)
                .optModelName(modelName)
                .optTranslator(new MyTranslator())
                .build();
        model = criteria.loadModel();
        tokenizer = HuggingFaceTokenizer.newInstance(tokenizerName);
    }

    public String rewriteQuery(String query) throws TranslateException, InferenceException {
        long[] encoded = tokenizer.encode(query).getIds();
        long[] output = model.newPredictor().predict(encoded);
        String decoded = tokenizer.decode(output);
        return decoded;
    }

    private static class MyTranslator implements Translator<String, long[]> {

        @Override
        public long[] processOutput(TranslatorContext ctx, NDArray output) throws Exception {
            return output.toLongArray();
        }

        @Override
        public NDArray processInput(TranslatorContext ctx, String input) throws Exception {
            HuggingFaceTokenizer tokenizer = HuggingFaceTokenizer.newInstance("bert-base-uncased"); // Or load your own tokenizer

            Encoding encoding = tokenizer.encode(input);
            NDManager manager = ctx.getNDManager();
            NDArray ndArray = manager.create(encoding.getIds());
            return ndArray.reshape(new Shape(1, encoding.getIds().length));

        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 使用一个简单的语言模型，例如 "bert-base-uncased"
            QueryRewriter rewriter = new QueryRewriter("bert-base-uncased", "bert-base-uncased"); // 替换成你的模型名称和 tokenizer 名称
            String originalQuery = "What are the symptoms of flu?";
            String rewrittenQuery = rewriter.rewriteQuery(originalQuery);
            System.out.println("Original Query: " + originalQuery);
            System.out.println("Rewritten Query: " + rewrittenQuery);
        } catch (ModelException | IOException | TranslateException | InferenceException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

说明:

• 需要引入 ai.djl, ai.djl-model-zoo, ai.djl-huggingface 等依赖。
• 需要下载相应的语言模型和 tokenizer，并指定其名称。
• 这个例子使用了 bert-base-uncased 模型，你可以替换成其他更适合你的任务的模型。
• 实际应用中，需要根据具体场景调整模型的配置和参数，例如调整生成长度、设置生成策略等。
• MyTranslator 需要根据具体情况编写，保证输入和输出的格式正确。本例中，只是简单地将 String 转换为 long[]，再从 long[] 转换回 String。

2.4 Query Expansion with Knowledge Graphs (使用知识图谱扩展查询)

知识图谱是一种结构化的知识表示形式，可以用于扩展 Query，提高检索精度。通过在知识图谱中查找与Query相关的实体、属性、关系等，可以将Query扩展为更具体的表达形式。

JAVA 代码示例 (使用 Apache Jena 操作 RDF 知识图谱):

import org.apache.jena.query.*;
import org.apache.jena.rdf.model.Model;
import org.apache.jena.rdf.model.ModelFactory;
import org.apache.jena.util.FileManager;

import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class KnowledgeGraphExpander {

    private Model model;

    public KnowledgeGraphExpander(String rdfFilePath) {
        model = ModelFactory.createDefaultModel();
        InputStream in = FileManager.get().open(rdfFilePath);
        if (in == null) {
            throw new IllegalArgumentException("File: " + rdfFilePath + " not found");
        }
        model.read(in, null, "RDF/XML");
    }

    public List<String> expandQuery(String queryEntity, String property) {
        List<String> expandedValues = new ArrayList<>();
        String sparqlQuery = "SELECT ?value WHERE { <" + queryEntity + "> <" + property + "> ?value . }";

        try (QueryExecution qexec = QueryExecutionFactory.create(sparqlQuery, model)) {
            ResultSet results = qexec.execSelect();
            while (results.hasNext()) {
                QuerySolution soln = results.nextSolution();
                expandedValues.add(soln.get("value").toString());
            }
        }
        return expandedValues;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 假设你有一个 RDF 文件，例如 "knowledge_graph.rdf"
        KnowledgeGraphExpander expander = new KnowledgeGraphExpander("path/to/knowledge_graph.rdf"); // 替换成你的RDF文件路径

        // 假设你想查询实体 "dbr:Albert_Einstein" 的 "dbo:birthDate" 属性
        String entity = "http://dbpedia.org/resource/Albert_Einstein";
        String property = "http://dbpedia.org/ontology/birthDate";

        List<String> birthDates = expander.expandQuery(entity, property);
        System.out.println("Birth dates of Albert Einstein: " + birthDates);
    }
}

说明:

• 需要引入 org.apache.jena 依赖。
• 需要准备好 RDF 格式的知识图谱数据。
• expandQuery 方法接收一个实体和一个属性作为输入，返回该实体在该属性上的所有值。
• SPARQL 查询语句需要根据知识图谱的结构进行调整。

3. Query 重写策略的选择与组合

不同的 Query 重写策略适用于不同的场景。在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的策略，并可以组合多种策略，以达到最佳的检索效果。

以下是一些策略选择的建议：

• 对于缺乏上下文的 Query： 可以使用 Query Completion 或知识图谱扩展来补充上下文信息。
• 对于包含多个意图的 Query： 可以使用 Query Decomposition 将其分解为多个子 Query。
• 对于存在歧义的 Query： 可以使用知识图谱扩展或语言模型来消除歧义。
• 对于专业性较强的 Query： 可以使用同义词扩展或上下位词扩展来扩大检索范围。

例如，对于一个 Query "苹果手机的最新型号"，可以先使用知识图谱扩展，找到 "苹果手机" 的所有型号，然后使用 Query Completion 补全 Query 中缺失的 "最新" 的时间信息。

4. 评估 Query 重写策略的效果

评估 Query 重写策略的效果是至关重要的。常用的评估指标包括：

• 召回率 (Recall): 衡量检索系统能够召回所有相关文档的能力。
• 精度 (Precision): 衡量检索系统返回的文档中，相关文档所占的比例。
• F1 值 (F1-score): 召回率和精度的调和平均值，综合衡量检索系统的性能。
• NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain): 考虑文档排序的评估指标，更适合评估排序模型的性能。

可以使用 A/B 测试来比较不同 Query 重写策略的效果。将用户随机分配到不同的实验组，每组使用不同的 Query 重写策略，然后比较各组的评估指标，从而选择最佳的策略。

5. 高级 Query 重写技巧

除了上述常用的 Query 重写策略之外，还有一些高级技巧可以进一步提升检索效果：

• 基于强化学习的 Query 重写： 使用强化学习算法，自动学习最佳的 Query 重写策略。
• 基于对抗学习的 Query 重写： 使用对抗学习算法，生成更鲁棒的 Query，提高检索系统的抗干扰能力。
• 个性化 Query 重写： 根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，定制个性化的 Query 重写策略。

6. JAVA RAG 系统中的 Query 重写实践

在 JAVA RAG 系统中，可以将 Query 重写模块嵌入到检索流程中。

示例代码 (简化的 RAG 系统流程):

public class RAGSystem {

    private QueryRewriter queryRewriter; // 假设我们已经实现了 QueryRewriter
    private DocumentRetriever documentRetriever; // 假设我们已经实现了 DocumentRetriever
    private ResponseGenerator responseGenerator; // 假设我们已经实现了 ResponseGenerator

    public RAGSystem(QueryRewriter queryRewriter, DocumentRetriever documentRetriever, ResponseGenerator responseGenerator) {
        this.queryRewriter = queryRewriter;
        this.documentRetriever = documentRetriever;
        this.responseGenerator = responseGenerator;
    }

    public String generateResponse(String originalQuery) throws Exception {
        // 1. Query 重写
        String rewrittenQuery = queryRewriter.rewriteQuery(originalQuery);

        // 2. 文档检索
        List<Document> relevantDocuments = documentRetriever.retrieveDocuments(rewrittenQuery);

        // 3. 生成回复
        String response = responseGenerator.generateResponse(originalQuery, relevantDocuments);

        return response;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 初始化 QueryRewriter, DocumentRetriever, ResponseGenerator
        QueryRewriter queryRewriter = new QueryRewriter("bert-base-uncased", "bert-base-uncased");
        DocumentRetriever documentRetriever = new SimpleDocumentRetriever(); // 假设的简单实现
        ResponseGenerator responseGenerator = new SimpleResponseGenerator(); // 假设的简单实现

        RAGSystem ragSystem = new RAGSystem(queryRewriter, documentRetriever, responseGenerator);

        String query = "Tell me about the latest iPhone.";
        String response = ragSystem.generateResponse(query);
        System.out.println("Response: " + response);
    }
}

在这个示例中，QueryRewriter 负责将原始 Query 重写为更适合检索的表达形式，DocumentRetriever 负责根据重写后的 Query 从知识库中检索相关文档，ResponseGenerator 负责将检索到的文档与原始 Query 一起输入到语言模型中，生成最终回复。

7. 优化策略的选择

• 同义词扩展 适合于查询中使用了非标准术语或者用户输入的词汇与知识库中的词汇存在差异的情况。
• 查询分解 适用于用户输入的问题包含多个子问题，需要分别检索并整合答案的情况。
• 语言模型重写 是一种通用的方法，但需要较大的计算资源，并且需要根据具体任务进行微调。
• 知识图谱扩展 适用于知识库以知识图谱形式组织，并且查询需要利用实体之间的关系的情况。

策略组合示例

场景	推荐策略组合	原因
用户查询宽泛，信息不足	知识图谱扩展 + 同义词扩展	知识图谱扩展可以补充实体属性和关系，同义词扩展可以覆盖更多表达方式，从而扩大召回范围，避免遗漏相关信息。
用户查询复杂，包含多个意图	查询分解 + 语言模型重写	查询分解将复杂问题拆解为多个简单子问题，语言模型重写可以优化每个子问题的表达，使其更准确。
知识库包含大量专业术语，用户不熟悉	同义词扩展 + 上下位词扩展	同义词扩展可以将用户常用的词汇转换为知识库中的专业术语，上下位词扩展可以在不同粒度上进行匹配，提高召回率。
需要根据用户历史行为进行个性化推荐	个性化 Query 重写 + 知识图谱扩展	个性化 Query 重写可以根据用户历史行为调整查询的侧重点，知识图谱扩展可以利用用户的社交关系、兴趣爱好等信息进行更精准的推荐。
需要处理用户输入中的拼写错误和语法错误	拼写纠错 + 语言模型重写	拼写纠错可以修正用户输入中的错误，语言模型重写可以进一步修正语法错误，并优化查询的表达，使其更符合语言习惯。
需要处理多轮对话中的上下文信息	上下文 Query 重写 + 语言模型重写	上下文 Query 重写可以将历史对话信息融入当前查询，语言模型重写可以利用上下文信息更好地理解用户意图。

8. 未来发展趋势

Query 重写技术仍在不断发展，未来可能的发展趋势包括：

• 更强大的语言模型： 更大的模型规模、更先进的训练方法，将进一步提升语言模型的上下文理解能力和生成能力，从而提高 Query 重写的质量。
• 更智能的知识图谱： 自动构建、自动更新的知识图谱，将为 Query 重写提供更丰富的知识来源。
• 更个性化的 Query 重写： 结合用户的个人信息、行为习惯等，定制更个性化的 Query 重写策略，提升用户体验。
• 更鲁棒的 Query 重写： 提高 Query 重写系统的抗干扰能力，使其能够更好地处理噪声数据、恶意攻击等。

总的来说，Query 重写是 RAG 系统中至关重要的一环。通过选择合适的 Query 重写策略，并不断优化和改进，可以大幅提升召回段落的语义相关性，从而构建更智能、更强大的 RAG 系统。

优化技巧和注意事项

• 结合业务特点： Query 重写策略的选择和参数调整应充分考虑具体业务的特点。例如，电商场景中可以侧重于商品属性的扩展，而问答场景中可以侧重于问题类型的识别和分解。
• 数据驱动： 利用用户搜索日志、点击数据等信息进行分析，发现用户常犯的错误、常见的搜索意图等，从而指导 Query 重写策略的优化。
• 监控和评估： 建立完善的监控和评估体系，定期评估 Query 重写策略的效果，及时发现问题并进行调整。
• 控制扩展的范围： 过度扩展可能引入噪声，降低精度。需要根据实际情况控制扩展的范围，例如限制同义词的数量、控制知识图谱扩展的深度。
• 避免循环扩展： 在同义词扩展、知识图谱扩展等过程中，需要避免循环扩展，例如 A 是 B 的同义词，B 又是 A 的同义词，导致无限循环。

关于JAVA RAG中Query重写策略优化的几点总结

Query重写在RAG系统中至关重要，多种策略各有优劣，需要结合具体场景选择并灵活组合。

评估和优化是一个持续的过程，需要结合业务数据和用户反馈进行。未来Query重写将朝着更智能、更个性化的方向发展。