多数据源接入复杂？JAVA RAG 构建统一召回编排器提高检索链扩展能力

JAVA RAG：构建统一召回编排器，提升多数据源检索链扩展能力

大家好，今天我们来探讨如何使用 Java 构建一个 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）架构下的统一召回编排器，以应对多数据源接入带来的复杂性，并提升检索链的扩展能力。

RAG 架构与挑战

RAG 架构的核心思想是在生成文本之前，先从知识库中检索相关信息，然后将检索到的信息作为上下文，辅助语言模型生成更准确、更可靠的答案。一个典型的 RAG 流程如下：

1. 用户提问： 用户输入自然语言问题。
2. 检索（Retrieval）： 使用用户问题作为查询，从知识库中检索相关文档或信息片段。
3. 增强（Augmentation）： 将检索到的文档或信息片段与用户问题一起作为上下文。
4. 生成（Generation）： 使用语言模型，根据上下文生成答案。

RAG 架构的关键在于检索阶段，它的质量直接影响到最终生成的答案的质量。而在实际应用中，我们往往需要从多个数据源进行检索，例如：

• 结构化数据库： 存储产品信息、客户信息等。
• 非结构化文档： 存储知识库文档、报告等。
• API 接口： 获取实时数据，例如天气信息、股票价格等。

多数据源的接入带来了以下挑战：

• 数据格式不一致： 不同数据源的数据格式可能不同，例如数据库中的数据是结构化的，而文档中的数据是非结构化的。
• 检索方式不一致： 不同数据源的检索方式可能不同，例如数据库可以使用 SQL 查询，而文档可以使用全文检索。
• 可扩展性问题： 当需要接入新的数据源时，需要修改大量的代码，维护成本高。

为了解决这些问题，我们需要构建一个统一的召回编排器，将不同数据源的检索逻辑进行统一管理，并提供一个可扩展的接口，方便接入新的数据源。

统一召回编排器的设计

我们的目标是设计一个灵活、可扩展、易于维护的统一召回编排器。 我们可以将整个编排器拆解为以下几个模块:

1. 数据源抽象层: 定义统一的数据源接口，屏蔽底层数据源的差异。
2. 检索器接口: 定义统一的检索器接口，用于执行实际的检索操作。
3. 编排器核心: 负责接收用户请求，选择合适的检索器，并将检索结果进行整合。
4. 可扩展的插件机制: 允许动态添加新的数据源和检索器。

接下来，我们将使用 Java 代码来实现这些模块。

1. 数据源抽象层

我们首先定义一个 DataSource 接口，用于表示一个数据源。

public interface DataSource {
    String getName(); // 数据源名称，用于标识数据源
    String getType(); // 数据源类型, 用于区分不同的数据源类型
    void initialize(Map<String, Object> config); // 初始化数据源
    List<Document> query(String query); // 根据查询语句检索数据
}

Document 类用于表示检索结果。

public class Document {
    private String id;
    private String content;
    private Map<String, Object> metadata;

    public Document(String id, String content, Map<String, Object> metadata) {
        this.id = id;
        this.content = content;
        this.metadata = metadata;
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public String getContent() {
        return content;
    }

    public Map<String, Object> getMetadata() {
        return metadata;
    }
}

我们定义了getName()方法用于返回数据源名称，getType()用于返回数据源类型，initialize()用于初始化数据源，query()用于执行实际的检索操作。

2. 检索器接口

我们定义一个 Retriever 接口，用于表示一个检索器。

public interface Retriever {
    String getName(); // 检索器名称，用于标识检索器
    List<Document> retrieve(String query); // 根据查询语句检索数据
    void setDataSource(DataSource dataSource); // 设置数据源
}

getName()返回检索器名称，retrieve()执行实际的检索操作，setDataSource()设置数据源。

3. 编排器核心

接下来，我们实现编排器核心类 RetrievalOrchestrator。

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class RetrievalOrchestrator {
    private final Map<String, DataSource> dataSources = new HashMap<>();
    private final Map<String, Retriever> retrievers = new HashMap<>();

    public void registerDataSource(DataSource dataSource) {
        dataSources.put(dataSource.getName(), dataSource);
    }

    public void registerRetriever(Retriever retriever) {
        retrievers.put(retriever.getName(), retriever);
    }

    public List<Document> retrieve(String query, List<String> retrieverNames) {
        List<Document> results = new ArrayList<>();
        for (String retrieverName : retrieverNames) {
            if (retrievers.containsKey(retrieverName)) {
                Retriever retriever = retrievers.get(retrieverName);
                results.addAll(retriever.retrieve(query));
            } else {
                System.out.println("Retriever not found: " + retrieverName);
            }
        }
        return results;
    }

    public List<Document> retrieveAll(String query) {
        List<Document> results = new ArrayList<>();
        for (Retriever retriever : retrievers.values()) {
            results.addAll(retriever.retrieve(query));
        }
        return results;
    }
}

registerDataSource()用于注册数据源，registerRetriever()用于注册检索器，retrieve()用于根据指定的检索器名称列表执行检索操作，retrieveAll()用于使用所有已注册的检索器执行检索操作。

4. 具体数据源和检索器的实现

现在，我们来实现一些具体的数据源和检索器。

a. 数据库数据源

import java.sql.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DatabaseDataSource implements DataSource {
    private String name;
    private String url;
    private String username;
    private String password;
    private String queryTemplate; // SQL查询模板

    @Override
    public String getName() {
        return this.name;
    }

    @Override
    public String getType() {
        return "Database";
    }

    @Override
    public void initialize(Map<String, Object> config) {
        this.name = (String) config.get("name");
        this.url = (String) config.get("url");
        this.username = (String) config.get("username");
        this.password = (String) config.get("password");
        this.queryTemplate = (String) config.get("queryTemplate"); // 从配置中获取SQL模板
    }

    @Override
    public List<Document> query(String query) {
        List<Document> documents = new ArrayList<>();
        try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);
             PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(fillQueryTemplate(query)); // 使用填充后的SQL模板
             ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery()) {

            while (resultSet.next()) {
                String id = resultSet.getString("id"); // 假设数据库表包含id列
                String content = resultSet.getString("content"); // 假设数据库表包含content列

                Map<String, Object> metadata = new HashMap<>();
                ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
                int columnCount = metaData.getColumnCount();
                for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
                    String columnName = metaData.getColumnName(i);
                    Object columnValue = resultSet.getObject(i);
                    metadata.put(columnName, columnValue);
                }
                documents.add(new Document(id, content, metadata));
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return documents;
    }

    private String fillQueryTemplate(String query) {
        // 使用用户查询填充SQL模板
        return queryTemplate.replace("{}", query);
    }
}

b. 文件数据源

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class FileDataSource implements DataSource {
    private String name;
    private String filePath;

    @Override
    public String getName() {
        return this.name;
    }

    @Override
    public String getType() {
        return "File";
    }

    @Override
    public void initialize(Map<String, Object> config) {
        this.name = (String) config.get("name");
        this.filePath = (String) config.get("filePath");
    }

    @Override
    public List<Document> query(String query) {
        List<Document> documents = new ArrayList<>();
        try {
            Files.lines(Paths.get(filePath))
                    .filter(line -> line.contains(query)) // 简单的文本匹配
                    .forEach(line -> {
                        String id = String.valueOf(line.hashCode());
                        Map<String, Object> metadata = new HashMap<>();
                        metadata.put("source", filePath);
                        documents.add(new Document(id, line, metadata));
                    });
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return documents;
    }
}

c. 数据库检索器

import java.util.List;

public class DatabaseRetriever implements Retriever {
    private String name;
    private DataSource dataSource;

    public DatabaseRetriever(String name) {
        this.name = name;
    }

    @Override
    public String getName() {
        return this.name;
    }

    @Override
    public List<Document> retrieve(String query) {
        if (dataSource == null) {
            System.out.println("Data source not set for DatabaseRetriever.");
            return List.of();
        }
        return dataSource.query(query);
    }

    @Override
    public void setDataSource(DataSource dataSource) {
        this.dataSource = dataSource;
    }
}

d. 文件检索器

import java.util.List;

public class FileRetriever implements Retriever {
    private String name;
    private DataSource dataSource;

    public FileRetriever(String name) {
        this.name = name;
    }

    @Override
    public String getName() {
        return this.name;
    }

    @Override
    public List<Document> retrieve(String query) {
        if (dataSource == null) {
            System.out.println("Data source not set for FileRetriever.");
            return List.of();
        }
        return dataSource.query(query);
    }

    @Override
    public void setDataSource(DataSource dataSource) {
        this.dataSource = dataSource;
    }
}

5. 使用示例

import java.util.List;
import java.util.Map;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        RetrievalOrchestrator orchestrator = new RetrievalOrchestrator();

        // 1. 配置和注册数据源
        DatabaseDataSource databaseDataSource = new DatabaseDataSource();
        Map<String, Object> dbConfig = Map.of(
                "name", "my_database",
                "url", "jdbc:mysql://localhost:3306/knowledge_base",
                "username", "root",
                "password", "password",
                "queryTemplate", "SELECT id, content FROM articles WHERE content LIKE '%{}%'" // 使用模板
        );
        databaseDataSource.initialize(dbConfig);
        orchestrator.registerDataSource(databaseDataSource);

        FileDataSource fileDataSource = new FileDataSource();
        Map<String, Object> fileConfig = Map.of(
                "name", "my_file",
                "filePath", "/path/to/my/knowledge_file.txt"
        );
        fileDataSource.initialize(fileConfig);
        orchestrator.registerDataSource(fileDataSource);

        // 2. 配置和注册检索器
        DatabaseRetriever databaseRetriever = new DatabaseRetriever("db_retriever");
        databaseRetriever.setDataSource(databaseDataSource);
        orchestrator.registerRetriever(databaseRetriever);

        FileRetriever fileRetriever = new FileRetriever("file_retriever");
        fileRetriever.setDataSource(fileDataSource);
        orchestrator.registerRetriever(fileRetriever);

        // 3. 执行检索
        String query = "example keyword";
        List<String> retrieverNames = List.of("db_retriever", "file_retriever");
        List<Document> results = orchestrator.retrieve(query, retrieverNames);

        // 4. 处理检索结果
        for (Document document : results) {
            System.out.println("Document ID: " + document.getId());
            System.out.println("Content: " + document.getContent());
            System.out.println("Metadata: " + document.getMetadata());
            System.out.println("---");
        }

        // 使用全部检索器
        List<Document> allResults = orchestrator.retrieveAll(query);
        System.out.println("Results from all retrievers:");
        for (Document document : allResults) {
            System.out.println("Document ID: " + document.getId());
            System.out.println("Content: " + document.getContent());
            System.out.println("Metadata: " + document.getMetadata());
            System.out.println("---");
        }
    }
}

在这个例子中，我们首先配置了两个数据源：一个数据库和一个文件。然后，我们配置了两个检索器：一个用于数据库，一个用于文件。最后，我们使用编排器执行检索操作，并打印检索结果。

6. 可扩展的插件机制

为了方便接入新的数据源和检索器，我们可以使用 Java 的 SPI（Service Provider Interface）机制来实现一个可扩展的插件机制。

首先，我们需要定义一个 DataSourceFactory 接口，用于创建数据源。

public interface DataSourceFactory {
    DataSource createDataSource(Map<String, Object> config);
    String getName();
}

然后，我们需要定义一个 RetrieverFactory 接口，用于创建检索器。

public interface RetrieverFactory {
    Retriever createRetriever(String name);
    String getName();
}

接下来，我们需要在 META-INF/services 目录下创建两个文件：

• META-INF/services/DataSourceFactory
• META-INF/services/RetrieverFactory

这两个文件分别列出所有实现了 DataSourceFactory 和 RetrieverFactory 接口的类。

例如，如果我们要添加一个新的数据源 MyDataSource，我们需要实现 DataSourceFactory 接口，并在 META-INF/services/DataSourceFactory 文件中添加 com.example.MyDataSourceFactory。

然后，我们可以在编排器中使用 ServiceLoader 类来加载所有的 DataSourceFactory 和 RetrieverFactory。

import java.util.ServiceLoader;

public class RetrievalOrchestrator {
    private final Map<String, DataSource> dataSources = new HashMap<>();
    private final Map<String, Retriever> retrievers = new HashMap<>();

    public RetrievalOrchestrator() {
        loadDataSources();
        loadRetrievers();
    }

    private void loadDataSources() {
        ServiceLoader<DataSourceFactory> dataSourceFactories = ServiceLoader.load(DataSourceFactory.class);
        for (DataSourceFactory factory : dataSourceFactories) {
            // 需要从配置中获取数据源的配置信息
            // 这里假设配置信息存储在一个名为 "dataSourcesConfig" 的 Map 中
            // 并且键是数据源工厂的名称
            // 实际应用中，需要根据具体的配置方式进行修改
            // Map<String, Object> config = dataSourcesConfig.get(factory.getName());
            // DataSource dataSource = factory.createDataSource(config);
            // dataSources.put(dataSource.getName(), dataSource);

            // 为了示例简单，我们这里跳过配置加载，直接创建DataSource实例
            Map<String, Object> config = Map.of("name", factory.getName(), "dummy", "dummy"); // 虚拟配置
            DataSource dataSource = factory.createDataSource(config);
            dataSource.initialize(config); // 确保数据源被初始化
            dataSources.put(dataSource.getName(), dataSource);
        }
    }

    private void loadRetrievers() {
        ServiceLoader<RetrieverFactory> retrieverFactories = ServiceLoader.load(RetrieverFactory.class);
        for (RetrieverFactory factory : retrieverFactories) {
            Retriever retriever = factory.createRetriever(factory.getName());

            // 尝试找到对应名称的数据源并进行设置
            DataSource dataSource = dataSources.get(factory.getName()); // 假设retriever和datasource的名字相同
            if (dataSource != null) {
                retriever.setDataSource(dataSource);
            }
            retrievers.put(retriever.getName(), retriever);
        }
    }

    // ... 之前的代码 ...
}

7. 进一步的优化

• 缓存： 可以使用缓存来提高检索效率。例如，可以使用 Redis 或 Memcached 来缓存检索结果。
• 异步处理： 可以使用线程池或消息队列来异步处理检索请求，提高系统的吞吐量。
• 错误处理： 需要完善错误处理机制，例如当数据源连接失败时，应该进行重试或降级处理。
• 监控： 需要对系统进行监控，例如监控数据源的连接状态、检索的响应时间等。
• 权限控制： 对于不同的用户，可以设置不同的数据源访问权限。
• 向量数据库： 考虑使用向量数据库，例如 FAISS 或 Milvus，来存储和检索向量化的文本数据，以提高检索的准确率。
• 更复杂的编排逻辑: 可以加入更复杂的编排逻辑，例如根据数据源类型或用户角色来选择不同的检索策略。 使用策略模式可以很灵活的扩展和维护检索策略。
• 使用配置中心: 可以把数据源的配置信息放到配置中心， 例如 Consul, Zookeeper, Etcd, 方便统一管理。
• 指标监控和报警: 可以接入 Prometheus, Grafana，对整个检索流程进行监控和报警。

总结：实现灵活、可扩展的检索编排

通过以上步骤，我们构建了一个灵活、可扩展、易于维护的统一召回编排器。 它可以应对多数据源接入带来的复杂性，并提升检索链的扩展能力。 通过定义统一的接口，使用插件机制，以及加入各种优化手段，我们可以构建一个高性能、高可用的检索系统，为 RAG 架构提供强大的支持。

结束语：架构设计的演进

RAG 架构的检索编排是一个持续演进的过程。 随着业务的发展和技术的进步，我们需要不断地优化和改进我们的架构，以适应新的需求和挑战。 希望今天的分享能给大家带来一些启发，谢谢大家！