如何通过嵌入分层模型构建 JAVA RAG 数百万级文档高效召回链路

构建百万级文档高效召回链路：基于嵌入和分层模型的 Java RAG 实践

大家好，今天我们来探讨如何利用嵌入和分层模型构建百万级文档的高效召回链路，并用 Java 实现。在检索增强生成 (RAG) 系统中，召回是至关重要的一步，它直接影响最终生成内容的质量。面对海量文档，如何快速准确地找到相关信息，是我们需要解决的核心问题。

1. RAG 系统中的召回环节：挑战与应对

在 RAG 系统中，召回环节负责从海量文档库中检索出与用户查询相关的文档。其主要挑战在于：

• 规模庞大: 文档数量巨大，线性搜索效率低下。
• 语义理解: 需要理解查询和文档的语义，而不仅仅是关键词匹配。
• 速度要求: 需要在可接受的时间内完成检索。
• 准确性要求: 检索结果要尽可能准确地包含与用户查询相关的文档。

为了应对这些挑战，我们可以利用嵌入模型和分层索引结构。嵌入模型可以将文本转换为向量表示，从而实现语义层面的相似度计算。分层索引结构可以有效地组织和搜索向量，从而提高检索效率。

2. 嵌入模型：语义理解的基石

嵌入模型，例如 Sentence Transformers, OpenAI Embeddings, 等，可以将文本转换为固定维度的向量表示，这些向量能够捕捉文本的语义信息。 相似的文本在向量空间中距离更近，从而可以进行语义相似度计算。

2.1 选择合适的嵌入模型

选择合适的嵌入模型至关重要。我们需要考虑以下因素：

• 语言: 模型是否支持目标语言。
• 领域: 模型是否在特定领域（如医学、法律等）进行了训练。
• 性能: 模型在特定任务上的表现，如检索、分类等。
• 计算成本: 模型的大小和推理速度。
• API 访问: 是否提供易于使用的 API。

对于通用场景，Sentence Transformers 是一个不错的选择，它提供了多种预训练模型，并且易于使用和定制。 对于需要更高性能的情况，可以考虑 OpenAI Embeddings 等 API 服务。

2.2 使用 Sentence Transformers 进行嵌入

以下是使用 Sentence Transformers 在 Java 中生成文本嵌入的示例代码：

import ai.djl.MalformedModelException;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer;
import ai.djl.inference.InferenceException;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDList;
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import ai.djl.training.util.PairList;
import ai.djl.translate.Batchifier;
import ai.djl.translate.Translator;
import ai.djl.translate.TranslatorContext;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import ai.djl.translate.TranslatorFactory;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

public class EmbeddingExample {

    public static float[] embedText(String text) throws IOException, TranslateException, MalformedModelException {
        String modelName = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"; // 选择模型
        HuggingFaceTokenizer tokenizer = HuggingFaceTokenizer.newInstance(Paths.get("cache/tokenizer"), modelName); //加载tokenizer
        TranslatorFactory translatorFactory = new SentenceTransformerTranslatorFactory();

        try (NDManager manager = NDManager.newBaseManager()) {
            Translator<String, float[]> translator = translatorFactory.newInstance(String.class, float[].class, Map.of("model_name", modelName)).getTranslator(null);

            float[] embedding = translator.translate(text);
            return embedding;
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, TranslateException, MalformedModelException {
        String text = "This is an example sentence.";
        float[] embedding = embedText(text);

        System.out.println("Embedding length: " + embedding.length);
        // 打印部分embedding数据，避免刷屏
        for(int i = 0; i < Math.min(10,embedding.length); i++){
            System.out.println("Embedding[" + i + "]: " + embedding[i]);
        }

    }
}

class SentenceTransformerTranslatorFactory implements TranslatorFactory {

    @Override
    public <I, O> ai.djl.translate.Translator<I, O> newInstance(Class<I> inputType, Class<O> outputType, Map<String, ?> arguments) {
        if (inputType == String.class && outputType == float[].class) {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            Translator<I, O> translator = (Translator<I, O>) new SentenceTransformerTranslator((String) arguments.get("model_name"));
            return translator;
        }
        throw new IllegalArgumentException("Invalid input/output type.");
    }

    private static final class SentenceTransformerTranslator implements Translator<String, float[]> {

        private HuggingFaceTokenizer tokenizer;
        private String modelName;

        public SentenceTransformerTranslator(String modelName) {
            this.modelName = modelName;
        }

        @Override
        public void prepare(TranslatorContext ctx) throws IOException, TranslateException {
            tokenizer = HuggingFaceTokenizer.newInstance(Paths.get("cache/tokenizer"), modelName);
        }

        @Override
        public float[] processOutput(TranslatorContext ctx, NDList list) throws Exception {
            NDArray embedding = list.get(0);
            float[] embeddingArray = embedding.toFloatArray();
            return embeddingArray;
        }

        @Override
        public NDList processInput(TranslatorContext ctx, String input) throws Exception {
            Encoding encoding = tokenizer.encode(input);
            long[] indices = encoding.getIds();
            long[] attentionMask = encoding.getAttentionMask();

            NDManager manager = ctx.getNDManager();
            NDArray indicesArray = manager.create(indices);
            NDArray attentionMaskArray = manager.create(attentionMask);

            return new NDList(indicesArray, attentionMaskArray);
        }

        @Override
        public Batchifier getBatchifier() {
            return Batchifier.STACK;
        }
    }
}

这段代码使用 DJL (Deep Java Library) 实现了 Sentence Transformers 的嵌入功能。首先，我们选择一个预训练模型（例如 all-mpnet-base-v2），然后使用 Hugging Face Tokenizer 对文本进行分词。 接下来，我们将分词后的结果输入到模型中，得到文本的嵌入向量。

3. 分层索引结构：加速检索

仅仅拥有文本的嵌入向量是不够的，我们需要一种高效的索引结构来加速检索。 分层索引结构，例如 HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File Index), 等，可以将向量空间划分为多个层级，从而实现快速的近似最近邻搜索。

3.1 HNSW 索引

HNSW 是一种基于图的索引结构，它通过构建多层图来加速最近邻搜索。 每一层图都是下一层图的子集，并且具有更小的平均度数。 搜索从顶层开始，逐步向下，直到找到最近邻。

3.2 IVF 索引

IVF 是一种基于聚类的索引结构，它将向量空间划分为多个聚类，并为每个聚类维护一个倒排索引。 搜索时，首先找到与查询向量最相关的聚类，然后在该聚类中进行搜索。

3.3 选择合适的索引结构

选择合适的索引结构取决于数据规模、查询性能要求和内存限制。 HNSW 通常在性能和内存之间取得较好的平衡，而 IVF 在大规模数据上具有更好的扩展性。

4. Java 实现：结合嵌入和 HNSW 构建召回链路

这里我们使用 JVector 库来实现 HNSW 索引。 JVector 是一个高性能的 Java 向量搜索库，支持多种索引结构和距离度量。

4.1 建立 HNSW 索引

import com.github.jelmerk.knn.DistanceFunction;
import com.github.jelmerk.knn.HnswIndex;
import com.github.jelmerk.knn.Index;
import com.github.jelmerk.knn.SearchResult;

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class HnswIndexExample {

    private static final int DIMENSIONS = 768; // 嵌入向量的维度
    private static final int M = 16; // HNSW 的参数
    private static final int EF_CONSTRUCTION = 200; // HNSW 的参数
    private static final int EF_SEARCH = 50; // HNSW 的参数

    public static void main(String[] args) throws IOException, MalformedModelException, TranslateException {
        // 1. 加载文档和生成嵌入
        List<Document> documents = loadDocuments("data/documents.txt"); // 替换为你的文档路径
        List<float[]> embeddings = generateEmbeddings(documents);

        // 2. 构建 HNSW 索引
        DistanceFunction<float[]> distanceFunction = DistanceFunction.floatArray.cosineDistance();
        Index<UUID, float[], Document> index = HnswIndex
                .newBuilder(distanceFunction, DIMENSIONS)
                .withM(M)
                .withEfConstruction(EF_CONSTRUCTION)
                .withThreadCount(Runtime.getRuntime().availableProcessors()) // 使用多线程加速构建
                .build();

        // 3. 添加文档到索引
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors()); // 使用多线程加速添加
        for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
            int finalI = i;
            executorService.submit(() -> {
                index.add(documents.get(finalI).getId(), embeddings.get(finalI), documents.get(finalI));
            });
        }

        executorService.shutdown();
        while (!executorService.isTerminated()) {
            // 等待所有任务完成
        }

        index.save(Paths.get("hnsw.idx")); // 保存索引

        // 4. 查询索引
        String query = "What is the capital of France?";
        float[] queryEmbedding = EmbeddingExample.embedText(query);
        List<SearchResult<Document, Float>> results = index.findNearest(queryEmbedding, EF_SEARCH, 10); // 返回前 10 个结果

        // 5. 打印结果
        System.out.println("Query: " + query);
        for (SearchResult<Document, Float> result : results) {
            System.out.println("Document: " + result.item().getContent() + ", Score: " + result.distance());
        }
    }

    private static List<Document> loadDocuments(String filePath) throws IOException {
        List<String> lines = Files.readAllLines(Paths.get(filePath));
        List<Document> documents = new ArrayList<>();
        for (String line : lines) {
            documents.add(new Document(UUID.randomUUID(), line));
        }
        return documents;
    }

    private static List<float[]> generateEmbeddings(List<Document> documents) throws IOException, TranslateException, MalformedModelException {
        List<float[]> embeddings = new ArrayList<>();
        for (Document document : documents) {
            embeddings.add(EmbeddingExample.embedText(document.getContent()));
        }
        return embeddings;
    }

    static class Document {
        private UUID id;
        private String content;

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

        public UUID getId() {
            return id;
        }

        public String getContent() {
            return content;
        }
    }
}

这段代码首先加载文档，并使用 Sentence Transformers 生成每个文档的嵌入向量。 然后，它使用 JVector 构建 HNSW 索引，并将文档和嵌入向量添加到索引中。 最后，它使用一个查询语句，生成查询语句的嵌入向量，并在索引中搜索最近邻，并打印结果。

4.2 索引的持久化与加载

为了避免每次启动程序都重新构建索引，我们需要将索引持久化到磁盘。 JVector 提供了 save() 和 load() 方法来实现索引的持久化和加载。

        // 保存索引
        index.save(Paths.get("hnsw.idx"));

        // 加载索引
        Index<UUID, float[], Document> loadedIndex = HnswIndex.load(Paths.get("hnsw.idx"));

5. 优化策略：提升召回效果

• 数据清洗和预处理: 对文档进行清洗和预处理，例如去除停用词、标点符号，进行词干化等，可以提高嵌入向量的质量。
• 负采样: 在训练嵌入模型时，使用负采样可以提高模型的区分能力。
• 查询扩展: 对用户查询进行扩展，例如添加同义词、近义词，可以提高召回率。
• 重排序: 对召回的结果进行重排序，例如使用交叉编码器对查询和文档进行更精确的相似度计算。
• 混合索引: 结合多种索引结构，例如 HNSW 和 IVF，可以实现更好的性能和扩展性。

6. 实际应用中的考量

• 资源消耗: 嵌入模型和索引结构都需要消耗大量的计算资源和内存。 需要根据实际情况选择合适的模型和参数。
• 更新频率: 如果文档库经常更新，需要定期重建索引，或者使用增量索引技术。
• 分布式部署: 对于大规模文档库，需要将索引和查询服务部署到多台机器上，以提高性能和可用性。
• 监控和告警: 需要对系统的性能进行监控，并在出现异常情况时及时告警。

表格：不同索引结构的比较

索引结构	优点	缺点	适用场景
HNSW	性能和内存之间取得较好的平衡	构建时间较长	中等规模数据，对查询性能要求较高
IVF	扩展性好，适用于大规模数据	精度较低，需要调整聚类数量	大规模数据，对扩展性要求较高，对精度要求不高
Annoy	构建速度快，易于使用	性能不如 HNSW 和 IVF	小规模数据，对构建速度要求较高
Faiss	功能强大，支持多种距离度量和索引结构	学习曲线较陡峭	需要定制化的索引结构和距离度量

代码示例：使用 JVector 实现向量相似度计算

import com.github.jelmerk.knn.DistanceFunction;

public class VectorSimilarityExample {

    public static void main(String[] args) {
        float[] vector1 = {0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f};
        float[] vector2 = {0.5f, 0.6f, 0.7f, 0.8f};

        // 使用余弦距离计算相似度
        DistanceFunction<float[]> cosineDistance = DistanceFunction.floatArray.cosineDistance();
        float distance = cosineDistance.distance(vector1, vector2);

        System.out.println("Cosine distance: " + distance);

        // 使用欧氏距离计算相似度
        DistanceFunction<float[]> euclideanDistance = DistanceFunction.floatArray.euclideanDistance();
        distance = euclideanDistance.distance(vector1, vector2);

        System.out.println("Euclidean distance: " + distance);

        // 使用点积计算相似度
        DistanceFunction<float[]> dotProduct = DistanceFunction.floatArray.innerProduct();
        distance = dotProduct.distance(vector1, vector2);

        System.out.println("Dot product distance: " + distance);
    }
}

这段代码展示了如何使用 JVector 提供的距离函数来计算向量之间的相似度。 可以根据实际情况选择合适的距离函数。

文档的更新和删除

当文档库发生更新或删除时，需要相应地更新索引。 对于 HNSW 索引，可以先删除旧的文档，然后添加新的文档。 对于 IVF 索引，可以先删除旧的文档，然后重新训练聚类模型，并重新构建倒排索引。 一些向量数据库提供了增量索引的功能，可以更高效地更新索引。

总结：构建可伸缩的搜索系统的关键点

今天我们讨论了如何利用嵌入模型和分层索引结构构建百万级文档的高效召回链路。 关键在于选择合适的嵌入模型和索引结构，并根据实际情况进行优化。 通过合理的设计和优化，我们可以构建一个可伸缩、高性能的搜索系统，从而为 RAG 系统提供强大的支持。