通过评估指标驱动 Embedding 模型训练以改善 RAG 的召回精度表现

通过评估指标驱动 Embedding 模型训练以改善 RAG 的召回精度表现

大家好！今天我们来聊聊如何通过评估指标驱动 Embedding 模型的训练，从而显著提升 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统的召回精度。RAG 是一种强大的方法，它结合了信息检索和生成模型，能够生成更准确、更相关的文本。而 RAG 系统的核心组件之一就是 Embedding 模型，它负责将文本转换为向量表示，以便进行高效的语义搜索。

1. RAG 系统与 Embedding 模型的重要性

RAG 系统的工作流程大致如下：

1. 检索 (Retrieval): 接收用户查询，利用 Embedding 模型将查询转换为向量，并在预先构建的向量数据库中搜索最相关的文档。
2. 增强 (Augmentation): 将检索到的相关文档与用户查询一起作为上下文，输入到生成模型中。
3. 生成 (Generation): 生成模型利用上下文信息生成最终的回答或文本。

Embedding 模型的质量直接影响 RAG 系统的召回精度。如果 Embedding 模型无法准确捕捉文本的语义信息，那么检索到的文档可能与用户查询并不相关，从而导致生成模型的输出质量下降。 因此，优化 Embedding 模型是提升 RAG 系统整体性能的关键。

2. 评估指标的选择与定义

在训练 Embedding 模型之前，我们需要明确评估指标，用于指导模型的训练方向。合适的评估指标应该能够反映 Embedding 模型在 RAG 系统中的实际表现。以下是一些常用的评估指标：

• Recall@K (召回率@K): 衡量在检索结果的前 K 个文档中，有多少个文档是与用户查询相关的。
  • 公式: Recall@K = (相关文档数量 / 总相关文档数量) * 100%
• Precision@K (精确率@K): 衡量在检索结果的前 K 个文档中，有多少个文档是真正相关的。
  • 公式: Precision@K = (相关文档数量 / K) * 100%
• NDCG@K (Normalized Discounted Cumulative Gain@K, 归一化折损累计增益@K): 考虑了文档相关性的排序，相关性高的文档排在前面会获得更高的分数。
  • 公式较为复杂，不再详细展开，可以参考相关文献。
• Mean Reciprocal Rank (MRR, 平均倒数排名): 对于每个查询，找到第一个相关文档的倒数排名，然后计算所有查询的平均值。
  • 公式: MRR = (1 / |Q|) * Σ(1 / rank_i)，其中 |Q| 是查询数量，rank_i 是第 i 个查询的第一个相关文档的排名。

选择评估指标的原则：

• 与业务目标对齐： 根据 RAG 系统的具体应用场景选择合适的评估指标。例如，如果希望尽可能找到所有相关的文档，那么 Recall@K 就非常重要。
• 考虑排序： 如果文档的排序很重要，那么可以选择 NDCG@K 或 MRR。
• 易于理解和计算： 选择易于理解和计算的评估指标，方便分析和调试。

3. 构建评估数据集

有了评估指标之后，我们需要构建一个评估数据集，用于评估 Embedding 模型的性能。评估数据集应该包含以下内容：

• 查询 (Queries): 用户提出的查询。
• 文档 (Documents): 需要检索的文档集合。
• 相关性标注 (Relevance Labels): 标注每个查询和文档之间的相关性，例如：相关、不相关。

构建评估数据集的方法：

• 人工标注： 人工阅读查询和文档，判断它们之间的相关性。这种方法精度高，但成本也高。
• 使用现有数据集： 利用现有的信息检索数据集，例如：TREC, MS MARCO 等。
• 自动生成： 使用生成模型自动生成查询和文档，并根据一定的规则标注相关性。这种方法成本低，但精度可能较低。

4. Embedding 模型训练策略

接下来，我们将讨论如何使用评估指标驱动 Embedding 模型的训练。 常用的训练策略包括：

• 对比学习 (Contrastive Learning):
  • 基本思想：将相关的文本对拉近，不相关的文本对推远。
  • 损失函数：可以使用 InfoNCE loss, Margin Ranking loss 等。
  • 数据构造：需要构造正样本对（相关的文本对）和负样本对（不相关的文本对）。
• 度量学习 (Metric Learning):
  • 基本思想：学习一个度量空间，使得相关的文本在度量空间中的距离更近，不相关的文本距离更远。
  • 损失函数：可以使用 Triplet loss, Cosine Embedding loss 等。
  • 数据构造：需要构造三元组 (anchor, positive, negative)，其中 anchor 和 positive 是相关的，anchor 和 negative 是不相关的。
• 微调预训练模型 (Fine-tuning Pre-trained Models):
  • 基本思想：在预训练的 Embedding 模型的基础上，使用评估数据集进行微调。
  • 方法：可以使用 Sentence Transformers 等工具，直接在预训练模型上进行微调。

4.1 对比学习的实践案例 (使用 Sentence Transformers 框架):

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

# 1. 定义 Embedding 模型
model_name = 'all-mpnet-base-v2' # 选择一个预训练模型
model = SentenceTransformer(model_name)

# 2. 准备训练数据 (假设已经有了queries, documents, relevance_labels)
# 训练数据格式: [(query1, doc1, label1), (query2, doc2, label2), ...]
# label1: 1 表示相关, 0 表示不相关

train_examples = []
for query, doc, label in zip(queries, documents, relevance_labels):
    train_examples.append(InputExample(texts=[query, doc], label=float(label)))

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

# 4. 定义损失函数 (例如: ContrastiveLoss)
train_loss = losses.ContrastiveLoss(model=model, margin=0.5) # margin 是一个超参数

# 5. 模型训练
model.fit(
    train_objectives=[(train_dataloader, train_loss)],
    epochs=3, # 训练轮数
    warmup_steps=100, # 预热步数
    output_path='output/contrastive_model' # 模型保存路径
)

# 6. 模型评估 (在验证集上计算 Recall@K, Precision@K 等指标)
# ... (评估代码见后续章节)

代码解释:

• SentenceTransformer(model_name): 加载一个预训练的 Embedding 模型。 可以选择不同的预训练模型，例如：all-mpnet-base-v2, all-MiniLM-L6-v2 等。
• InputExample(texts=[query, doc], label=float(label)): 创建训练样本，texts 包含 query 和 doc，label 表示它们之间的相关性。
• DataLoader: 用于加载训练数据，并进行批量处理。
• ContrastiveLoss: 对比损失函数，用于拉近相关的文本对，推远不相关的文本对。 margin 是一个超参数，用于控制正负样本之间的距离。
• model.fit(): 训练模型。 epochs 表示训练轮数，warmup_steps 表示预热步数，output_path 表示模型保存路径。

4.2 度量学习的实践案例 (使用 Triplet Loss):

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

# 1. 定义 Embedding 模型
model_name = 'all-mpnet-base-v2'
model = SentenceTransformer(model_name)

# 2. 准备训练数据 (三元组数据: (anchor, positive, negative))
# 训练数据格式: [(anchor1, positive1, negative1), (anchor2, positive2, negative2), ...]

train_examples = []
for anchor, positive, negative in zip(anchors, positives, negatives):
    train_examples.append(InputExample(texts=[anchor, positive, negative]))

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

# 4. 定义损失函数 (例如: TripletLoss)
train_loss = losses.TripletLoss(model=model, triplet_margin=0.5) # triplet_margin 是一个超参数

# 5. 模型训练
model.fit(
    train_objectives=[(train_dataloader, train_loss)],
    epochs=3,
    warmup_steps=100,
    output_path='output/triplet_model'
)

# 6. 模型评估 (在验证集上计算 Recall@K, Precision@K 等指标)
# ... (评估代码见后续章节)

代码解释:

• TripletLoss: 三元组损失函数，用于拉近 anchor 和 positive，推远 anchor 和 negative。 triplet_margin 是一个超参数，用于控制 anchor 和 positive 之间的距离，以及 anchor 和 negative 之间的距离。

4.3 微调预训练模型的实践案例:

使用 Sentence Transformers 框架可以很方便地微调预训练模型。 只需要准备好训练数据，定义损失函数，然后调用 model.fit() 方法即可。

5. 模型评估与迭代优化

在模型训练完成后，我们需要使用评估数据集评估模型的性能。 具体步骤如下：

1. 计算 Embedding: 使用训练好的 Embedding 模型将查询和文档转换为向量。
2. 向量检索： 对于每个查询，计算其与所有文档的相似度 (例如：余弦相似度)，并按照相似度排序。
3. 计算评估指标： 根据排序结果和相关性标注，计算 Recall@K, Precision@K, NDCG@K 等指标。

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def evaluate_model(model, queries, documents, relevance_labels, k=10):
    """评估 Embedding 模型在 RAG 系统中的召回精度.

    Args:
        model: 训练好的 Embedding 模型.
        queries: 查询列表.
        documents: 文档列表.
        relevance_labels: 相关性标注 (二维数组, relevance_labels[i][j] 表示第 i 个查询与第 j 个文档的相关性).
        k:  计算 Recall@K 和 Precision@K 的 K 值.

    Returns:
        一个包含 Recall@K 和 Precision@K 的字典.
    """

    query_embeddings = model.encode(queries)
    document_embeddings = model.encode(documents)

    recall_at_k = []
    precision_at_k = []

    for i, query_embedding in enumerate(query_embeddings):
        # 计算查询与所有文档的相似度
        similarities = cosine_similarity([query_embedding], document_embeddings)[0]

        # 获取相似度最高的 K 个文档的索引
        top_k_indices = np.argsort(similarities)[::-1][:k]

        # 计算 Recall@K
        relevant_count = 0
        total_relevant = np.sum(relevance_labels[i])
        for index in top_k_indices:
            if relevance_labels[i][index] == 1:
                relevant_count += 1
        recall = relevant_count / total_relevant if total_relevant > 0 else 0
        recall_at_k.append(recall)

        # 计算 Precision@K
        precision = relevant_count / k
        precision_at_k.append(precision)

    # 计算平均 Recall@K 和 Precision@K
    mean_recall_at_k = np.mean(recall_at_k)
    mean_precision_at_k = np.mean(precision_at_k)

    return {"recall@{}".format(k): mean_recall_at_k, "precision@{}".format(k): mean_precision_at_k}

# 示例用法:
# 假设已经有了训练好的 Embedding 模型 model, 查询列表 queries, 文档列表 documents,
# 以及相关性标注 relevance_labels (二维数组).

# 评估模型
results = evaluate_model(model, queries, documents, relevance_labels, k=10)

# 打印评估结果
print(results)

代码解释:

• model.encode(): 将文本转换为向量表示。
• cosine_similarity(): 计算余弦相似度。
• np.argsort(similarities)[::-1][:k]: 获取相似度最高的 K 个文档的索引。
• evaluate_model(): 计算 Recall@K 和 Precision@K。

模型迭代优化：

如果评估结果不理想，我们需要根据评估指标的反馈，调整 Embedding 模型的训练策略，例如：

• 调整损失函数： 尝试不同的损失函数，例如：从 ContrastiveLoss 切换到 TripletLoss。
• 调整超参数： 调整损失函数中的超参数，例如：margin, triplet_margin 等。
• 增加训练数据： 增加训练数据的数量，提高模型的泛化能力。
• 调整模型结构： 尝试不同的模型结构，例如：使用更大的预训练模型。
• 数据增强： 使用数据增强技术，例如：随机替换、随机插入、随机删除等，增加训练数据的多样性。

通过不断地评估和迭代优化，我们可以逐步提升 Embedding 模型的性能，最终提高 RAG 系统的召回精度。

6. 一些额外的建议

• 负样本采样： 在对比学习和度量学习中，负样本的选择非常重要。 可以使用 hard negative mining 等技术，选择更难区分的负样本，从而提高模型的训练效率。
• 多任务学习： 可以将 Embedding 模型与其他任务一起训练，例如：文本分类、命名实体识别等，从而提高模型的泛化能力。
• 领域自适应： 如果 RAG 系统应用于特定的领域，可以使用领域相关的语料库对 Embedding 模型进行微调，从而提高模型在该领域的性能。
• 在线学习： 在 RAG 系统上线后，可以使用在线学习技术，根据用户的反馈不断地更新 Embedding 模型，从而提高模型的自适应能力。

表格总结：

评估指标	公式	优点	缺点	适用场景
Recall@K	(相关文档数量 / 总相关文档数量) * 100%	简单易懂，衡量了模型找到所有相关文档的能力。	没有考虑文档的排序，可能返回一些不相关的文档，只要前K个文档包含了相关的文档就认为效果好。	侧重于找到所有相关文档的场景，例如：信息检索、推荐系统。
Precision@K	(相关文档数量 / K) * 100%	简单易懂，衡量了模型返回的结果的准确性。	没有考虑文档的排序，可能返回一些不相关的文档，只要前K个文档包含了相关的文档就认为效果好。	侧重于返回结果准确性的场景，例如：搜索引擎、问答系统。
NDCG@K	(公式较为复杂，不再详细展开，可以参考相关文献。)	考虑了文档相关性的排序，相关性高的文档排在前面会获得更高的分数。	计算较为复杂。	侧重于排序结果的场景，例如：搜索引擎、推荐系统。
MRR	(1 / |Q|) * Σ(1 / rank_i)，其中	Q	是查询数量，rank_i 是第 i 个查询的第一个相关文档的排名。	简单易懂，衡量了模型找到第一个相关文档的能力。	只考虑了第一个相关文档的排名，没有考虑其他相关文档。	侧重于快速找到第一个相关文档的场景，例如：问答系统。

代码优化建议：

• 使用 GPU 加速： 使用 GPU 加速 Embedding 模型的训练和推理，可以显著提高效率。
• 使用向量数据库： 使用向量数据库 (例如：Faiss, Annoy, Milvus) 存储和检索向量，可以提高检索速度。
• 使用缓存： 对 Embedding 结果进行缓存，可以避免重复计算，提高效率。
• 使用量化： 对 Embedding 向量进行量化，可以减少存储空间和计算量。

通过上述方法，我们可以有效地利用评估指标来驱动 Embedding 模型的训练，从而显著提高 RAG 系统的召回精度，并最终提升 RAG 系统的整体性能。

评估指标驱动训练，模型优化永无止境

选择合适的评估指标至关重要，它指引了模型优化的方向。 持续的评估和迭代优化是提升 Embedding 模型性能的关键，也是RAG系统性能提升的关键。

理论结合实践，代码落地才能见真章

本文提供了一些实践案例，希望能够帮助大家更好地理解如何使用评估指标驱动 Embedding 模型的训练。 记住，理论需要结合实践，才能真正发挥作用。

持续学习探索，RAG 技术未来可期

RAG 技术还在不断发展，未来还有很多值得探索的方向。 希望大家能够持续学习，不断探索，共同推动 RAG 技术的发展。