构建融合规则召回与向量检索的混合训练体系提升 RAG 召回稳定性 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，我们开始。

构建融合规则召回与向量检索的混合训练体系提升 RAG 召回稳定性

大家好，今天我们来探讨一个非常重要的议题：如何构建融合规则召回与向量检索的混合训练体系，以提升RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的召回稳定性。在RAG系统中，召回的质量直接决定了后续生成效果的上限，因此，提升召回的稳定性至关重要。本文将深入剖析这一问题，并提供一套可行的解决方案。

1. RAG 系统召回面临的挑战

RAG系统通过检索外部知识库来增强生成模型的知识，从而提高生成内容的质量和准确性。然而，在实际应用中，RAG的召回环节经常面临以下挑战：

语义鸿沟： 用户的查询意图和知识库中的文档之间存在语义差异，导致向量检索无法准确匹配。
知识库更新： 知识库内容不断更新，导致原有的向量索引失效，降低召回准确率。
查询表达多样性： 用户查询方式多样，同一意图可能存在多种表达方式，增加了召回的难度。
长尾效应： 某些领域的知识点出现频率较低，向量模型难以学习到有效的表示，导致召回效果不佳。
噪声干扰： 知识库中可能存在噪声数据，干扰向量模型的学习，降低召回的准确率。

这些挑战会导致RAG系统召回不稳定，从而影响最终的生成质量。为了解决这些问题，我们需要结合规则召回和向量检索的优势，构建一个混合召回体系。

2. 规则召回与向量检索的优势互补

规则召回： 基于预定义的规则（例如关键词匹配、正则表达式等）进行召回。优点是准确率高，适用于特定领域和结构化数据。缺点是泛化能力差，难以处理复杂的语义关系。
向量检索： 将查询和知识库文档编码成向量，通过计算向量相似度进行召回。优点是能够捕捉语义信息，泛化能力强。缺点是准确率相对较低，容易受到语义鸿沟和噪声干扰。

将两者结合，可以充分发挥各自的优势，提高召回的准确率和稳定性。

3. 混合召回体系的构建

混合召回体系的核心思想是：首先利用规则召回过滤掉一部分无关文档，然后利用向量检索在剩余文档中进行精确召回。具体步骤如下：

规则定义： 根据业务需求和知识库特点，定义一系列规则。例如，对于电商领域的RAG系统，可以定义商品名称、品牌、型号等关键词规则。
规则召回： 利用定义的规则对知识库进行初步筛选，得到候选文档集合。
向量编码： 使用预训练的语言模型（例如BERT、RoBERTa等）将查询和候选文档编码成向量。
向量检索： 计算查询向量和候选文档向量的相似度，选择相似度最高的Top-K个文档作为最终召回结果。
融合策略： 将规则召回和向量召回的结果进行融合，例如通过加权平均或者设定阈值的方式。

4. 混合训练体系的设计

为了提升混合召回体系的性能，我们需要构建一个有效的训练体系，包括以下几个方面：

数据准备： 准备包含查询、相关文档和不相关文档的训练数据集。
模型训练： 训练向量编码模型，使其能够准确捕捉查询和文档的语义信息。
规则优化： 根据训练结果，不断优化规则，提高规则召回的准确率。
融合策略调整： 调整融合策略的参数，例如权重和阈值，以达到最佳的召回效果。
负样本挖掘： 使用hard negative mining策略，挖掘难以区分的负样本，提高模型的鲁棒性。

5. 具体实现方案与代码示例

下面我们结合代码示例，详细介绍混合训练体系的实现方案。

5.1 数据准备

训练数据需要包含以下信息：

query： 用户查询
positive_doc： 与查询相关的文档
negative_docs： 与查询不相关的文档（可以有多个）

可以使用 pandas DataFrame 来存储数据：

import pandas as pd

data = {
    'query': ['苹果手机多少钱', '推荐一款性价比高的笔记本电脑', '如何办理信用卡'],
    'positive_doc': [
        '苹果iPhone 14 Pro Max 256GB 深空黑色 移动联通电信5G手机',
        '联想小新Pro14 2023款 14英寸轻薄本 (i5-1340P 16G 1T)',
        '招商银行信用卡申请流程：在线申请、填写资料、提交审核'
    ],
    'negative_docs': [
        ['小米13 Pro', '华为Mate 50', 'OPPO Find X6'],
        ['戴尔XPS 13', '苹果MacBook Air', '惠普战X'],
        ['工商银行信用卡', '建设银行信用卡', '农业银行信用卡']
    ]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

5.2 规则定义与召回

我们定义一个简单的关键词匹配规则，用于召回包含关键词的文档：

def rule_based_retrieval(query, documents, keywords):
    """
    基于关键词匹配的规则召回
    """
    results = []
    for doc in documents:
        for keyword in keywords:
            if keyword in query and keyword in doc:
                results.append(doc)
                break  # 找到一个关键词匹配就停止搜索
    return results

5.3 向量编码与检索

使用 Sentence Transformers 库进行向量编码和检索：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# 加载预训练模型
model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2')

def vector_encode(text):
    """
    将文本编码成向量
    """
    return model.encode(text)

def vector_search(query_vector, document_vectors, top_k=5):
    """
    向量检索，返回相似度最高的 Top-K 个文档
    """
    similarities = np.dot(document_vectors, query_vector)
    indices = np.argsort(similarities)[::-1][:top_k]
    return indices, similarities[indices]

5.4 混合召回

将规则召回和向量召回结合起来：

def hybrid_retrieval(query, documents, keywords, document_vectors, top_k=5, rule_weight=0.5):
    """
    混合召回
    """
    # 规则召回
    rule_results = rule_based_retrieval(query, documents, keywords)
    # 向量召回
    query_vector = vector_encode(query)
    indices, similarities = vector_search(query_vector, document_vectors, top_k=len(documents))

    # 融合规则召回结果和向量召回结果
    final_results = []
    rule_docs_set = set(rule_results)
    for i in indices:
        doc = documents[i]
        if doc in rule_docs_set:
            final_results.append((doc, similarities[i] + rule_weight)) #规则召回结果加权
        else:
            final_results.append((doc, similarities[i]))

    # 根据得分排序
    final_results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return [doc for doc, score in final_results[:top_k]]

5.5 模型训练

这里主要展示如何训练向量编码模型，使其能够更好地区分相关文档和不相关文档。由于训练数据集较小，这里只演示一个简单的训练流程。实际应用中，需要使用更大的数据集和更复杂的训练策略。

from sentence_transformers import InputExample, losses
from torch.utils.data import DataLoader

# 准备训练数据
train_examples = []
for index, row in df.iterrows():
    query = row['query']
    positive_doc = row['positive_doc']
    negative_docs = row['negative_docs']
    train_examples.append(InputExample(texts=[query, positive_doc], label=1.0))
    for negative_doc in negative_docs:
        train_examples.append(InputExample(texts=[query, negative_doc], label=0.0))

# 定义 DataLoader
train_dataloader = DataLoader(train_examples, shuffle=True, batch_size=16)

# 定义损失函数
train_loss = losses.CosineSimilarityLoss(model)

# 训练模型
model.fit(
    train_objectives=[(train_dataloader, train_loss)],
    epochs=10,
    warmup_steps=100
)

# 保存模型
model.save('hybrid_rag_model')

5.6 规则优化

根据训练结果，可以调整规则，例如添加新的关键词、修改关键词的权重等。

5.7 评估指标

评估混合召回体系的性能，可以使用以下指标：

Precision： 准确率，即召回结果中相关文档的比例。
Recall： 召回率，即所有相关文档中被召回的比例。
F1-score： 准确率和召回率的调和平均值。
NDCG： 归一化折损累计增益，用于评估排序质量。

6. 进阶技巧

Hard Negative Mining： 在训练过程中，挖掘难以区分的负样本，提高模型的鲁棒性。
Query Expansion： 使用同义词、近义词等扩展查询，提高召回率。
Re-ranking： 对召回结果进行重新排序，提高准确率。
知识图谱融合： 将知识图谱的信息融入向量表示，提高召回的准确性和可解释性。
自适应权重调整： 根据查询的特点，动态调整规则召回和向量召回的权重。
Prompt Engineering: 优化RAG系统使用的prompt，使模型更好地理解用户意图并生成相关内容。

7. 表格总结：不同召回方法对比

方法	优点	缺点	适用场景
规则召回	准确率高，适用于特定领域和结构化数据，易于解释和调试	泛化能力差，难以处理复杂的语义关系，需要人工维护规则	知识库结构化程度高，领域知识明确，需要高准确率的场景
向量检索	能够捕捉语义信息，泛化能力强，无需人工维护规则	准确率相对较低，容易受到语义鸿沟和噪声干扰，计算成本较高	知识库非结构化，领域知识复杂，需要高召回率的场景
混合召回	结合规则召回和向量检索的优势，提高召回的准确率和稳定性	实现复杂，需要权衡规则召回和向量检索的权重，调参难度较大	需要兼顾准确率和召回率，知识库包含结构化和非结构化数据的场景

8. 代码示例：Hard Negative Mining

在训练过程中，动态选择负样本，选择与查询相似度较高的负样本进行训练，可以提高模型的鲁棒性。

def hard_negative_mining(query_vector, document_vectors, labels, top_k=3):
    """
    Hard Negative Mining：选择与查询相似度最高的 Top-K 个负样本
    """
    similarities = np.dot(document_vectors, query_vector)
    # 排除正样本
    similarities[labels == 1] = -np.inf
    # 选择相似度最高的 Top-K 个负样本
    indices = np.argsort(similarities)[::-1][:top_k]
    return indices

RAG 召回稳定性的未来方向

我们探讨了构建融合规则召回与向量检索的混合训练体系，以提升RAG召回稳定性。通过结合规则召回的精确性和向量检索的泛化性，我们可以有效地提高RAG系统的召回质量，从而提升生成内容的质量和准确性。此外，我们还介绍了数据准备、模型训练、规则优化和融合策略调整等关键步骤，并提供了一些进阶技巧，例如Hard Negative Mining、Query Expansion和Re-ranking。希望本文能够帮助大家更好地理解和应用RAG技术，构建更加稳定和可靠的智能应用。

发表回复 取消回复

发表回复取消回复