通过行为日志反向构建高质量训练数据集改进 RAG 检索模型性能
各位同学，大家好！今天我们来探讨一个非常实用且前沿的话题：如何利用用户行为日志反向构建高质量的训练数据集，从而显著提升检索增强生成 (RAG) 模型的检索性能。
RAG 模型，作为一种将预训练语言模型 (LLM) 与外部知识库相结合的架构，在问答、对话和信息检索等领域展现出了强大的能力。然而，RAG 模型的性能高度依赖于两个关键因素：LLM 本身的质量以及检索器的准确性。今天，我们聚焦于后者，探讨如何通过数据驱动的方式来优化检索器。
1. RAG 检索性能的瓶颈
传统的 RAG 流程通常包含以下步骤：
- 用户提问 (Query): 用户输入自然语言问题。
- 检索 (Retrieval): 检索器从知识库中检索与 Query 最相关的文档片段 (Chunks)。
- 生成 (Generation): LLM 将 Query 和检索到的文档片段作为输入，生成最终答案。
在这个流程中，检索器的准确性至关重要。如果检索器无法找到与 Query 真正相关的文档片段，即使 LLM 再强大，也无法生成准确的答案。常见的检索性能瓶颈包括：
- 语义鸿沟: Query 和文档片段之间存在语义差异，导致基于关键词匹配的检索方法失效。
- 负样本不足: 训练数据中缺乏有效的负样本，导致模型难以区分相关文档和不相关文档。
- 噪音数据: 知识库中包含大量噪音数据，干扰检索器的判断。
- Query 理解偏差: 检索器对用户 Query 的理解存在偏差，导致检索结果偏离用户意图。
2. 利用行为日志反向构建训练数据集的思路
为了解决上述问题，我们可以利用用户行为日志，特别是用户点击数据，来反向构建高质量的训练数据集。这种方法的核心思想是：
- 用户点击暗示相关性: 如果用户在某个 Query 下点击了某个文档片段，那么可以认为该文档片段与 Query 具有一定的相关性。
- 未点击暗示不相关性: 如果用户在某个 Query 下浏览了多个文档片段，但没有点击某个文档片段，那么可以认为该文档片段与 Query 的相关性较低。
基于这个思路，我们可以将用户行为日志转化为正负样本对，用于训练检索模型。
3. 数据收集与预处理
首先，我们需要收集用户行为日志。这些日志通常包含以下信息：
- 用户 ID: 用于区分不同的用户。
- Query: 用户输入的搜索 Query。
- 展示文档 ID 列表: 用户看到的文档 ID 列表。
- 点击文档 ID: 用户点击的文档 ID。
- 时间戳: 记录用户行为发生的时间。
收集到日志后，我们需要进行预处理，包括：
- 数据清洗: 移除无效或重复的日志记录。
- Query 清洗: 对 Query 进行标准化处理，例如去除停用词、进行词干提取等。
- 文档片段提取: 根据文档 ID 从知识库中提取对应的文档片段。
- 构建正负样本: 将点击文档片段与对应的 Query 标记为正样本，将未点击文档片段与对应的 Query 标记为负样本。
import pandas as pd
import re
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer
# 示例数据
data = {
'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
'query': ["what is RAG?", "RAG models", "how to improve RAG", "RAG optimization", "RAG performance", "improve RAG"],
'displayed_doc_ids': [["doc1", "doc2", "doc3"], ["doc2", "doc4", "doc5"], ["doc6", "doc7", "doc8"], ["doc7", "doc9", "doc10"], ["doc11", "doc12", "doc13"], ["doc12", "doc14", "doc15"]],
'clicked_doc_id': ["doc2", "doc4", "doc7", "doc9", "doc12", "doc14"],
'timestamp': ["2023-10-26 10:00:00", "2023-10-26 10:05:00", "2023-10-26 10:10:00", "2023-10-26 10:15:00", "2023-10-26 10:20:00", "2023-10-26 10:25:00"]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 假设我们有一个函数可以根据 doc_id 获取文档内容
def get_document_content(doc_id):
# 模拟文档内容，实际应用中需要从知识库中获取
document_content = {
"doc1": "Introduction to Machine Learning",
"doc2": "Retrieval Augmented Generation (RAG) Explained",
"doc3": "Deep Learning Architectures",
"doc4": "Advanced RAG Techniques",
"doc5": "Evaluating RAG Models",
"doc6": "Natural Language Processing Fundamentals",
"doc7": "Improving RAG Performance",
"doc8": "Transformer Networks",
"doc9": "RAG Optimization Strategies",
"doc10": "Knowledge Graphs",
"doc11": "RAG Model Evaluation Metrics",
"doc12": "Enhancing RAG with Contextual Information",
"doc13": "Generative Models",
"doc14": "Fine-tuning RAG Models",
"doc15": "RAG Applications in Finance"
}
return document_content.get(doc_id, "Document not found")
# Query 清洗函数
def clean_query(query):
query = re.sub(r'[^ws]', '', query) # Remove punctuation
query = query.lower() # Lowercase
stop_words = set(stopwords.words('english'))
words = [w for w in query.split() if not w in stop_words]
stemmer = PorterStemmer()
words = [stemmer.stem(w) for w in words]
return " ".join(words)
# 构建训练数据集
train_data = []
for index, row in df.iterrows():
query = clean_query(row['query'])
clicked_doc_id = row['clicked_doc_id']
displayed_doc_ids = row['displayed_doc_ids']
# 正样本
train_data.append({
'query': query,
'document': get_document_content(clicked_doc_id),
'label': 1
})
# 负样本
for doc_id in displayed_doc_ids:
if doc_id != clicked_doc_id:
train_data.append({
'query': query,
'document': get_document_content(doc_id),
'label': 0
})
train_df = pd.DataFrame(train_data)
print(train_df)上述代码展示了如何从用户行为日志中提取数据，并进行简单的预处理，最终构建成包含 Query、文档片段和标签的训练数据集。
4. 负样本采样策略
在构建训练数据集时，负样本的选择至关重要。如果负样本质量不高，可能会导致模型学习到错误的知识，从而影响检索性能。以下是一些常用的负样本采样策略：
- 随机负采样: 从知识库中随机选择与 Query 不相关的文档片段作为负样本。这种方法简单易行，但效果往往不佳，因为随机选择的文档片段可能与 Query 差异太大，模型很容易区分正负样本，导致学习效率低下。
- Hard Negative Sampling: 选择与 Query 在语义上比较接近，但实际上不相关的文档片段作为负样本。这种方法可以提高模型的区分能力，但需要一定的计算成本。一种常见的 Hard Negative Sampling 方法是使用 Embedding 模型计算 Query 和文档片段的相似度，选择相似度较高的文档片段作为负样本。
- 基于用户行为的负采样: 这是我们今天主要讨论的方法。通过分析用户行为日志，我们可以找到用户浏览过但没有点击的文档片段，这些文档片段很有可能是与 Query 在语义上比较接近，但实际上不相关的文档片段。
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 加载预训练的 Sentence Transformer 模型
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')
# 假设我们已经有了 train_df 数据集
# 计算所有文档的 embeddings
all_documents = train_df['document'].unique()
document_embeddings = model.encode(all_documents)
document_embedding_dict = {doc: emb for doc, emb in zip(all_documents, document_embeddings)}
# 更新 train_df，添加 document_embedding 列
train_df['document_embedding'] = train_df['document'].map(document_embedding_dict)
# Hard Negative Sampling
def hard_negative_sampling(query, positive_document, all_documents, document_embedding_dict, k=5):
"""
从所有文档中选择与 query 相似度最高的 k 个文档作为负样本。
"""
query_embedding = model.encode(query)
similarities = {}
for doc in all_documents:
if doc != positive_document: # 排除正样本
similarities[doc] = cosine_similarity([query_embedding], [document_embedding_dict[doc]])[0][0]
# 选择相似度最高的 k 个文档
hard_negatives = sorted(similarities.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k]
return [doc for doc, sim in hard_negatives]
# 应用 Hard Negative Sampling
hard_negative_data = []
for index, row in train_df[train_df['label'] == 1].iterrows(): # 仅对正样本进行负采样
query = row['query']
positive_document = row['document']
hard_negatives = hard_negative_sampling(query, positive_document, all_documents, document_embedding_dict)
for negative_doc in hard_negatives:
hard_negative_data.append({
'query': query,
'document': negative_doc,
'label': 0 # 负样本标签
})
hard_negative_df = pd.DataFrame(hard_negative_data)
# 将 Hard Negative 样本添加到原始训练数据集中
final_train_df = pd.concat([train_df, hard_negative_df], ignore_index=True)
print(final_train_df)上述代码展示了如何利用 Sentence Transformer 模型进行 Hard Negative Sampling，并将采样得到的负样本添加到原始训练数据集中。
5. 模型选择与训练
有了训练数据集后，我们可以选择合适的检索模型进行训练。常用的检索模型包括：
- BM25: 一种基于关键词匹配的检索模型，简单高效，但无法处理语义差异。
- TF-IDF: 另一种基于关键词匹配的检索模型，与 BM25 类似。
- Embedding 模型: 将 Query 和文档片段映射到同一个 Embedding 空间，通过计算 Embedding 向量的相似度来判断相关性。常用的 Embedding 模型包括 Sentence Transformer、BERT、RoBERTa 等。
- 双塔模型 (Dual Encoder): 使用两个独立的 Encoder 分别对 Query 和文档片段进行编码，然后计算 Embedding 向量的相似度。这种模型可以更好地学习 Query 和文档片段之间的语义关系。
- 交叉注意力模型 (Cross-Attention): 使用交叉注意力机制来融合 Query 和文档片段的信息，从而更好地理解 Query 的意图和文档片段的内容。
选择合适的模型后，我们可以使用训练数据集进行训练。训练过程中，我们需要选择合适的损失函数和优化器。常用的损失函数包括：
- Contrastive Loss: 用于训练 Embedding 模型，通过拉近正样本对的 Embedding 向量，推远负样本对的 Embedding 向量来学习相关性。
- Triplet Loss: 与 Contrastive Loss 类似，但使用三元组 (Query, 正样本, 负样本) 作为输入。
- Binary Cross-Entropy Loss: 用于训练分类模型，将检索问题转化为二分类问题 (相关/不相关)。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sentence_transformers import SentenceTransformer, losses
from torch.utils.data import DataLoader
# 准备训练数据
train_queries = final_train_df['query'].tolist()
train_documents = final_train_df['document'].tolist()
train_labels = final_train_df['label'].tolist()
# 合并 query 和 document，形成训练对
train_examples = list(zip(train_queries, train_documents, train_labels))
# 划分训练集和验证集
train_examples, val_examples = train_test_split(train_examples, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义数据集类
class RAGDataset:
def __init__(self, examples):
self.examples = examples
def __len__(self):
return len(self.examples)
def __getitem__(self, idx):
query, document, label = self.examples[idx]
return query, document, label
train_dataset = RAGDataset(train_examples)
val_dataset = RAGDataset(val_examples)
# 定义 DataLoader
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=16)
val_dataloader = DataLoader(val_dataset, batch_size=16)
# 加载预训练的 Sentence Transformer 模型
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')
# 定义损失函数 (Contrastive Loss)
train_loss = losses.CosineSimilarityLoss(model)
# 训练模型
num_epochs = 3
warmup_steps = len(train_dataloader) // 10 # 10% 的 warmup steps
model.fit(
train_objectives=[(train_dataloader, train_loss)],
epochs=num_epochs,
warmup_steps=warmup_steps,
output_path='rag_model',
show_progress_bar=True
)
# 评估模型 (示例，需要根据实际情况编写评估代码)
def evaluate_model(model, dataloader):
model.eval() # 设置为评估模式
total_loss = 0
with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算
for query, document, label in dataloader:
query_embeddings = model.encode(query)
document_embeddings = model.encode(document)
# 计算余弦相似度
cosine_similarities = cosine_similarity(query_embeddings, document_embeddings)
# 根据相似度和标签计算损失 (这里只是一个简化示例)
# 实际评估中，可以使用更复杂的指标，如 precision, recall, F1 等
loss = 0
for i in range(len(label)):
if label[i] == 1: # 正样本，希望相似度高
loss += (1 - cosine_similarities[i][i]) # 希望cosine_similarities接近1
else: # 负样本，希望相似度低
loss += cosine_similarities[i][i] # 希望cosine_similarities接近0
total_loss += loss
return total_loss / len(dataloader)
# 加载PyTorch
import torch
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 评估模型
val_loss = evaluate_model(model, val_dataloader)
print(f"Validation Loss: {val_loss}")
上述代码展示了如何使用 Sentence Transformer 模型和 Contrastive Loss 进行模型训练，并进行简单的评估。
6. 模型部署与在线评估
训练完成后，我们可以将模型部署到线上环境，并进行在线评估。在线评估可以帮助我们了解模型在真实用户场景下的表现，并及时发现和解决问题。常用的在线评估指标包括：
- 点击率 (CTR): 用户点击检索结果的比例。
- 点击位置 (Click Position): 用户点击的检索结果在列表中的位置。
- 转化率 (Conversion Rate): 用户完成特定行为 (例如购买商品、填写表单) 的比例。
- 用户满意度 (User Satisfaction): 通过用户反馈 (例如评分、评论) 来衡量用户对检索结果的满意程度。
通过持续的在线评估和模型迭代，我们可以不断提升检索模型的性能，从而提高 RAG 模型的整体效果。
7. 优化技巧
除了上述方法，还有一些其他的优化技巧可以帮助我们提升 RAG 模型的检索性能：
- 知识库优化: 对知识库进行清洗、去重、结构化处理，提高知识库的质量。
- Query 扩展: 使用同义词、近义词、相关词等对 Query 进行扩展，提高检索的覆盖率。
- 文档片段切分: 将文档切分成合适的片段，避免文档片段过长或过短。
- 重排序 (Re-ranking): 对检索结果进行重排序，将更相关的文档片段排在前面。
8. 总结与展望
今天我们主要探讨了如何利用用户行为日志反向构建高质量的训练数据集，从而提升 RAG 模型的检索性能。通过数据驱动的方式，我们可以有效地解决检索性能的瓶颈问题，提高 RAG 模型的整体效果。未来，我们可以进一步探索更复杂的负样本采样策略、更先进的检索模型和更完善的在线评估方法，从而不断提升 RAG 模型的性能，使其在各种应用场景中发挥更大的作用。
数据驱动方法是提升检索性能的关键
使用用户行为日志反向构建训练数据是一种高效的提升RAG检索模型性能的方式，它解决了传统方法的局限性，并且能不断通过在线评估进行模型迭代。
持续优化与探索是未来发展的方向
未来可以通过探索更复杂的策略、模型和评估方法，持续提升RAG模型的性能，使其在各种应用场景中发挥更大的作用。