好的，我们开始今天的讲座，主题是：在模型训练管线中动态更新嵌入向量，避免 RAG 检索漂移问题。
引言：RAG 与嵌入向量的生命周期
检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 模型在很多 NLP 任务中表现出色，它通过检索外部知识库来增强生成模型的输出，使得模型能够生成更准确、更具信息量的文本。RAG 流程的核心环节之一是嵌入向量 (Embedding Vectors)，它将文档或文本片段转换为高维向量空间中的表示，以便进行语义相似度搜索。
然而，嵌入向量并非一成不变。现实世界的信息是动态变化的，新的知识不断涌现，旧的知识可能过时。如果 RAG 系统使用的嵌入向量长期不更新，就会出现所谓的“检索漂移 (Retrieval Drift)”问题，即检索到的相关文档与用户的查询意图不再匹配，从而影响生成模型的输出质量。
因此，我们需要设计一种机制，能够在模型训练管线中动态更新嵌入向量，以保持 RAG 系统的检索能力，并有效应对知识的演变。本次讲座将深入探讨这个问题，并提供相应的解决方案和代码示例。
1. 检索漂移的根源与影响
检索漂移是指 RAG 系统在一段时间运行后，检索效果逐渐下降的现象。其主要根源在于：
- 知识库的更新： 知识库中的文档内容发生变化，例如，产品信息更新、政策法规变更等。
- 用户查询意图的演变： 用户的提问方式、关注点发生变化，导致现有的嵌入向量无法准确捕捉其意图。
- 嵌入模型的局限性： 嵌入模型本身可能存在偏差，或者无法捕捉到某些特定的语义信息。
- 长期未进行模型重新训练或微调： 模型对于新出现的知识没有进行学习，导致检索结果逐渐偏离。
检索漂移会带来一系列负面影响：
- 检索准确率下降： 检索到的文档与用户查询的相关性降低，导致 RAG 系统无法提供准确的信息。
- 生成质量下降： 基于不准确的检索结果，生成模型无法生成高质量的文本，可能出现错误、不相关或过时的信息。
- 用户体验降低： 用户需要花费更多的时间和精力来验证 RAG 系统的输出，降低了其信任度和满意度。
- 系统维护成本增加： 需要人工干预来修复检索漂移问题，增加了系统的维护成本。
2. 动态更新嵌入向量的策略
为了避免检索漂移，我们需要采取动态更新嵌入向量的策略。主要有以下几种方法：
- 定期重新生成嵌入向量： 定期使用最新的知识库内容，重新生成所有文档的嵌入向量。
- 增量更新嵌入向量： 仅更新发生变化的文档的嵌入向量，减少计算量。
- 基于反馈的嵌入向量优化： 根据用户的反馈（例如，点击率、相关性评分），调整嵌入向量，使其更符合用户的查询意图。
- 持续微调嵌入模型： 使用新的知识库内容，持续微调嵌入模型，使其能够更好地捕捉语义信息。
下面我们将详细介绍这些方法，并提供相应的代码示例。
3. 定期重新生成嵌入向量
这是最简单直接的方法。它定期使用最新的知识库内容，重新生成所有文档的嵌入向量。
优点：
- 实现简单，易于理解。
- 可以完全消除旧的嵌入向量带来的偏差。
缺点：
- 计算量大，需要重新计算所有文档的嵌入向量。
- 可能导致短暂的服务中断，因为需要替换整个嵌入向量索引。
- 没有考虑到文档的变化程度，即使文档内容没有变化，也需要重新计算嵌入向量。
代码示例 (Python):
import os
import time
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from tqdm import tqdm
import faiss
class EmbeddingManager:
def __init__(self, model_name='all-mpnet-base-v2', index_path='faiss_index.bin', data_path='data'):
self.model_name = model_name
self.index_path = index_path
self.data_path = data_path
self.model = SentenceTransformer(model_name)
self.index = None
self.doc_ids = [] # Store document IDs
def load_data(self):
"""Loads text data from files in the data directory."""
documents = []
doc_ids = []
for filename in os.listdir(self.data_path):
if filename.endswith(".txt"):
filepath = os.path.join(self.data_path, filename)
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
documents.append(text)
doc_ids.append(filename[:-4]) # Remove '.txt' extension
return documents, doc_ids
def generate_embeddings(self, documents):
"""Generates embeddings for the given documents."""
embeddings = self.model.encode(documents, show_progress_bar=True)
return embeddings
def build_index(self, embeddings):
"""Builds a FAISS index for the embeddings."""
dimension = embeddings.shape[1]
self.index = faiss.IndexFlatIP(dimension) # Inner product index for cosine similarity
self.index.add(embeddings)
return self.index
def save_index(self):
"""Saves the FAISS index to disk."""
faiss.write_index(self.index, self.index_path)
print(f"FAISS index saved to {self.index_path}")
def load_index(self):
"""Loads the FAISS index from disk."""
self.index = faiss.read_index(self.index_path)
print(f"FAISS index loaded from {self.index_path}")
def create_or_update_index(self):
"""Creates or updates the FAISS index with the latest data."""
print("Loading data...")
documents, doc_ids = self.load_data()
print("Generating embeddings...")
embeddings = self.generate_embeddings(documents)
print("Building index...")
self.index = self.build_index(embeddings)
self.doc_ids = doc_ids # Store document IDs
self.save_index()
def search(self, query, top_k=5):
"""Searches the index for the top_k most similar documents to the query."""
query_embedding = self.model.encode(query)
query_embedding = np.expand_dims(query_embedding, axis=0).astype('float32') #important for faiss, make sure the type is float32
distances, indices = self.index.search(query_embedding, top_k)
results = []
for i in range(top_k):
doc_id = self.doc_ids[indices[0][i]] # Retrieve document ID
results.append((doc_id, distances[0][i]))
return results使用方法：
- 准备文本数据，将每个文档保存为一个
.txt文件，放置在data目录下。 - 初始化
EmbeddingManager对象。 - 调用
create_or_update_index()方法，该方法会加载数据、生成嵌入向量、构建 FAISS 索引，并将索引保存到磁盘。 - 定期（例如，每天、每周）调用
create_or_update_index()方法，以更新嵌入向量。 - 使用
search()方法进行检索。
4. 增量更新嵌入向量
增量更新嵌入向量是指仅更新发生变化的文档的嵌入向量，而不是重新计算所有文档的嵌入向量。
优点：
- 计算量小，可以显著减少更新时间。
- 可以更快地反映知识库的变化。
缺点：
- 实现相对复杂，需要跟踪文档的变化。
- 如果大量文档发生变化，增量更新的优势会减小。
- 新旧嵌入向量可能存在偏差，需要进行校正。
代码示例 (Python):
import os
import time
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from tqdm import tqdm
import faiss
import hashlib
class IncrementalEmbeddingManager:
def __init__(self, model_name='all-mpnet-base-v2', index_path='faiss_index.bin', data_path='data', metadata_path='metadata.json'):
self.model_name = model_name
self.index_path = index_path
self.data_path = data_path
self.metadata_path = metadata_path
self.model = SentenceTransformer(model_name)
self.index = None
self.doc_ids = []
self.doc_hashes = {} # Store document hashes for change detection
self.load_metadata()
def load_data(self):
"""Loads text data from files in the data directory."""
documents = []
doc_ids = []
for filename in os.listdir(self.data_path):
if filename.endswith(".txt"):
filepath = os.path.join(self.data_path, filename)
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
documents.append(text)
doc_ids.append(filename[:-4]) # Remove '.txt' extension
return documents, doc_ids
def generate_embeddings(self, documents):
"""Generates embeddings for the given documents."""
embeddings = self.model.encode(documents, show_progress_bar=True)
return embeddings
def build_index(self, embeddings):
"""Builds a FAISS index for the embeddings."""
dimension = embeddings.shape[1]
self.index = faiss.IndexFlatIP(dimension) # Inner product index for cosine similarity
self.index.add(embeddings)
return self.index
def save_index(self):
"""Saves the FAISS index to disk."""
faiss.write_index(self.index, self.index_path)
print(f"FAISS index saved to {self.index_path}")
def load_index(self):
"""Loads the FAISS index from disk."""
self.index = faiss.read_index(self.index_path)
print(f"FAISS index loaded from {self.index_path}")
def calculate_hash(self, text):
"""Calculates the MD5 hash of the given text."""
return hashlib.md5(text.encode('utf-8')).hexdigest()
def load_metadata(self):
"""Loads document hashes from metadata file."""
try:
import json
with open(self.metadata_path, 'r') as f:
self.doc_hashes = json.load(f)
except FileNotFoundError:
self.doc_hashes = {}
except json.JSONDecodeError:
print("Error decoding metadata.json. Starting with empty metadata.")
self.doc_hashes = {}
def save_metadata(self):
"""Saves document hashes to metadata file."""
import json
with open(self.metadata_path, 'w') as f:
json.dump(self.doc_hashes, f)
def update_index(self):
"""Updates the FAISS index incrementally."""
print("Loading data...")
documents, doc_ids = self.load_data()
docs_to_add = []
doc_ids_to_add = []
doc_indices_to_remove = []
for i, doc_id in enumerate(doc_ids):
filepath = os.path.join(self.data_path, doc_id + ".txt")
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
current_hash = self.calculate_hash(text)
if doc_id not in self.doc_hashes or self.doc_hashes[doc_id] != current_hash:
docs_to_add.append(text)
doc_ids_to_add.append(doc_id)
if doc_id in self.doc_hashes: #if the doc_id existed before, we remove the old one and add the new one
try:
index_to_remove = self.doc_ids.index(doc_id)
doc_indices_to_remove.append(index_to_remove)
except ValueError:
pass #doc_id not found in current index
self.doc_hashes[doc_id] = current_hash #update hash to the current hash
#remove from index
if doc_indices_to_remove:
self.index.remove_ids(np.array(doc_indices_to_remove))
# Remove from doc_ids list as well, important to do it in reverse order
for index in sorted(doc_indices_to_remove, reverse=True):
del self.doc_ids[index]
print(f"Removed {len(doc_indices_to_remove)} documents from index.")
#add to index
if docs_to_add:
print("Generating embeddings for new/modified documents...")
new_embeddings = self.generate_embeddings(docs_to_add)
self.index.add(new_embeddings)
self.doc_ids.extend(doc_ids_to_add)
print(f"Added {len(docs_to_add)} new documents to index.")
self.save_index()
self.save_metadata()
def search(self, query, top_k=5):
"""Searches the index for the top_k most similar documents to the query."""
query_embedding = self.model.encode(query)
query_embedding = np.expand_dims(query_embedding, axis=0).astype('float32') #important for faiss, make sure the type is float32
distances, indices = self.index.search(query_embedding, top_k)
results = []
for i in range(top_k):
doc_id = self.doc_ids[indices[0][i]] # Retrieve document ID
results.append((doc_id, distances[0][i]))
return results使用方法：
- 初始化
IncrementalEmbeddingManager对象。 - 首次运行，需要先运行一次
update_index()将所有文本建立索引。 - 每次运行
update_index()方法时，它会检测文档是否发生变化（通过计算 MD5 哈希值），如果发生变化，则更新相应的嵌入向量。 - 使用
search()方法进行检索。
5. 基于反馈的嵌入向量优化
基于反馈的嵌入向量优化是指根据用户的反馈（例如，点击率、相关性评分），调整嵌入向量，使其更符合用户的查询意图。
优点：
- 可以有效提高检索的相关性。
- 可以自适应用户的查询意图。
缺点：
- 需要收集用户的反馈数据。
- 需要设计合适的优化算法。
- 可能会引入偏差，如果用户的反馈数据存在偏差。
6. 持续微调嵌入模型
持续微调嵌入模型是指使用新的知识库内容，持续微调嵌入模型，使其能够更好地捕捉语义信息。
优点：
- 可以提高嵌入模型的泛化能力。
- 可以更好地捕捉语义信息。
缺点：
- 需要大量的训练数据。
- 需要选择合适的训练策略。
- 可能会导致模型过拟合，如果训练数据存在偏差。
7. 组合使用多种策略
在实际应用中，通常需要组合使用多种策略，以达到最佳的检索效果。例如，可以定期重新生成嵌入向量，并使用基于反馈的嵌入向量优化来提高检索的相关性。或者，可以使用增量更新嵌入向量来快速反映知识库的变化，并使用持续微调嵌入模型来提高嵌入模型的泛化能力。
8. 实践中的一些建议
- 选择合适的嵌入模型： 根据具体的应用场景，选择合适的嵌入模型。例如，对于通用领域的文本，可以使用 SentenceTransformer 等预训练模型。对于特定领域的文本，可以微调预训练模型，或者训练自定义的嵌入模型。
- 选择合适的索引结构： 根据知识库的大小和查询性能的要求，选择合适的索引结构。例如，对于小规模的知识库，可以使用暴力搜索。对于大规模的知识库，可以使用 FAISS、Annoy 等近似最近邻搜索库。
- 监控检索效果： 定期监控检索效果，例如，检索准确率、召回率、MRR 等。如果检索效果下降，需要及时采取措施，例如，更新嵌入向量、微调嵌入模型等。
- 考虑计算成本： 在选择更新策略时，需要考虑计算成本。例如，定期重新生成嵌入向量的计算成本较高，增量更新嵌入向量的计算成本较低。
- 评估更新效果： 在更新嵌入向量后，需要评估更新效果。例如，可以使用 A/B 测试来比较更新前后的检索效果。
9. RAG 检索漂移问题的应对方案
| 问题 | 可能原因 | 应对方案 |
|---|---|---|
| 检索结果相关性下降 | 知识库更新，用户查询意图变化，模型局限性 | 1. 定期重新生成/增量更新嵌入向量； 2. 基于用户反馈优化； 3. 持续微调嵌入模型； 4. 优化检索策略（例如，调整相似度阈值，使用混合检索） |
| 生成内容不准确 | 检索结果不准确，生成模型能力不足 | 1. 提高检索准确率； 2. 优化生成模型（例如，微调生成模型，使用更强大的生成模型）； 3. 增加上下文信息（例如，在提示中包含更多的上下文） |
| 生成内容过时 | 知识库未及时更新 | 1. 确保知识库及时更新； 2. 定期重新生成/增量更新嵌入向量 |
总结与展望：持续演进的检索系统
本次讲座我们讨论了 RAG 系统中嵌入向量动态更新的重要性，以及应对检索漂移的各种策略。通过代码示例和实践建议，希望能够帮助大家构建更稳定、更准确的 RAG 系统。 请记住，RAG 系统的构建是一个持续演进的过程，我们需要不断地学习和探索，才能更好地应对知识的演变和用户需求的变化。