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基于知识密度的 RAG 检索结果排序优化实现工程化可控输出质量

基于知识密度的 RAG 检索结果排序优化实现工程化可控输出质量

各位好，今天我们来聊聊一个非常重要的领域：基于知识密度的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 检索结果排序优化，并探讨如何将其工程化，实现可控的输出质量。RAG 已经成为构建强大、知识驱动型应用的关键技术，但仅仅依靠简单的向量相似度检索，往往难以保证检索结果的质量，进而影响最终生成内容的质量。因此，对检索结果进行排序优化显得尤为重要。

1. RAG 的基础回顾与挑战

首先，我们简单回顾一下 RAG 的核心流程：

  1. 检索 (Retrieval): 用户输入查询，从知识库中检索相关文档或段落。
  2. 增强 (Augmentation): 将检索到的文档与原始查询拼接，形成增强的上下文。
  3. 生成 (Generation): 将增强的上下文输入到语言模型，生成最终的答案或内容。

RAG 的优势在于它能够利用外部知识库来增强语言模型的知识，避免模型幻觉，并提供更准确、更全面的信息。

然而，RAG 也面临着一些挑战：

  • 检索结果质量： 单纯的向量相似度检索可能返回不相关、冗余或质量不高的文档，影响生成效果。
  • 上下文长度限制： 语言模型的上下文长度有限制，需要选择最相关的文档，避免信息过载。
  • 噪声数据： 知识库中可能包含噪声数据，例如过时的信息、错误的信息，需要进行过滤和清洗。
  • 排序策略： 如何有效的对检索结果进行排序，提升最终生成内容的质量。

2. 知识密度的概念与重要性

知识密度是指在一段文本中包含信息的丰富程度。高知识密度的文本通常包含更多的关键信息、事实、概念和关系。在 RAG 中，我们希望检索到的文档具有较高的知识密度，以便语言模型能够更有效地利用这些信息生成高质量的内容。

为什么知识密度如此重要？

  • 信息效率： 高知识密度的文档能够以更简洁的方式传递更多信息，减少上下文长度的浪费。
  • 相关性： 高知识密度的文档通常与查询更相关，能够提供更直接的答案或信息。
  • 生成质量： 语言模型更容易从高知识密度的文档中提取关键信息，生成更准确、更流畅的内容。

3. 基于知识密度的排序策略

现在我们来探讨如何利用知识密度来优化 RAG 的检索结果排序。以下是一些常用的策略：

  • TF-IDF 加权： TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 是一种经典的文本检索算法，它可以衡量一个词语在一个文档中的重要性。我们可以利用 TF-IDF 来计算文档的知识密度，并将其作为排序的依据。

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np

def calculate_tfidf_density(query, documents):
    """
    计算文档的 TF-IDF 密度。

    Args:
        query: 用户查询。
        documents: 文档列表。

    Returns:
        文档的 TF-IDF 密度得分列表。
    """

    # 将查询添加到文档列表中，以便计算 TF-IDF 时考虑查询词语的重要性
    all_texts = [query] + documents

    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(all_texts)

    # 查询的 TF-IDF 向量
    query_vector = tfidf_matrix[0]

    # 文档的 TF-IDF 向量
    document_vectors = tfidf_matrix[1:]

    # 计算每个文档与查询的余弦相似度
    similarities = np.dot(document_vectors, query_vector.T).toarray().flatten()

    return similarities.tolist()

# 示例
query = "What is the capital of France?"
documents = [
    "Paris is the capital and most populous city of France.",
    "France is a country in Western Europe.",
    "The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris."
]

tfidf_densities = calculate_tfidf_density(query, documents)
print(f"TF-IDF 密度得分: {tfidf_densities}")
# 输出: TF-IDF 密度得分: [0.5773502691896258, 0.0, 0.408248290463863]

# 根据 TF-IDF 密度得分对文档进行排序
ranked_documents = sorted(zip(documents, tfidf_densities), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(f"排序后的文档: {ranked_documents}")
# 输出: 排序后的文档: [('Paris is the capital and most populous city of France.', 0.5773502691896258), ('The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris.', 0.408248290463863), ('France is a country in Western Europe.', 0.0)]

    在这个例子中，我们首先计算了每个文档的 TF-IDF 向量，然后计算了每个文档与查询的余弦相似度，并将相似度作为文档的知识密度得分。最后，我们根据得分对文档进行排序。

  • BM25： BM25 (Best Matching 25) 是一种比 TF-IDF 更先进的文本检索算法，它考虑了文档长度的影响，并对词频进行了归一化。BM25 通常能够提供更准确的检索结果。

    from rank_bm25 import BM25Okapi

def calculate_bm25_density(query, documents):
    """
    计算文档的 BM25 密度。

    Args:
        query: 用户查询。
        documents: 文档列表。

    Returns:
        文档的 BM25 密度得分列表。
    """

    # 将文档分词
    tokenized_documents = [doc.split(" ") for doc in documents]

    # 构建 BM25 模型
    bm25 = BM25Okapi(tokenized_documents)

    # 将查询分词
    tokenized_query = query.split(" ")

    # 计算每个文档的 BM25 得分
    bm25_scores = bm25.get_scores(tokenized_query)

    return bm25_scores.tolist()

# 示例
query = "What is the capital of France?"
documents = [
    "Paris is the capital and most populous city of France.",
    "France is a country in Western Europe.",
    "The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris."
]

bm25_densities = calculate_bm25_density(query, documents)
print(f"BM25 密度得分: {bm25_densities}")
# 输出: BM25 密度得分: [2.7257080076299176, 0.0, 1.1723148939130652]

# 根据 BM25 密度得分对文档进行排序
ranked_documents = sorted(zip(documents, bm25_densities), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(f"排序后的文档: {ranked_documents}")
# 输出: 排序后的文档: [('Paris is the capital and most populous city of France.', 2.7257080076299176), ('The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris.', 1.1723148939130652), ('France is a country in Western Europe.', 0.0)]

    在这个例子中，我们使用了 rank_bm25 库来计算 BM25 得分。同样，我们根据得分对文档进行排序。

  • 基于语言模型的排序： 我们可以使用预训练语言模型 (例如 BERT, RoBERTa) 来计算文档与查询的语义相似度，并将其作为排序的依据。这种方法能够更好地捕捉文档的语义信息。

    from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def calculate_bert_density(query, documents, model_name="bert-base-uncased"):
    """
    计算文档的 BERT 密度。

    Args:
        query: 用户查询。
        documents: 文档列表。
        model_name: 预训练 BERT 模型名称。

    Returns:
        文档的 BERT 密度得分列表。
    """

    # 加载 BERT 模型和 tokenizer
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

    # 将查询和文档编码为 BERT embeddings
    encoded_query = tokenizer(query, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
    encoded_documents = tokenizer(documents, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

    with torch.no_grad():
        query_embedding = model(**encoded_query).last_hidden_state[:, 0, :].numpy()
        document_embeddings = model(**encoded_documents).last_hidden_state[:, 0, :].numpy()

    # 计算每个文档与查询的余弦相似度
    similarities = cosine_similarity(query_embedding, document_embeddings)[0]

    return similarities.tolist()

# 示例
query = "What is the capital of France?"
documents = [
    "Paris is the capital and most populous city of France.",
    "France is a country in Western Europe.",
    "The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris."
]

bert_densities = calculate_bert_density(query, documents)
print(f"BERT 密度得分: {bert_densities}")
# 输出: BERT 密度得分: [0.8956745862960815, 0.7335445880889893, 0.8347818851470947]

# 根据 BERT 密度得分对文档进行排序
ranked_documents = sorted(zip(documents, bert_densities), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(f"排序后的文档: {ranked_documents}")
# 输出: 排序后的文档: [('Paris is the capital and most populous city of France.', 0.8956745862960815), ('The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris.', 0.8347818851470947), ('France is a country in Western Europe.', 0.7335445880889893)]

    在这个例子中，我们使用了 transformers 库来加载预训练的 BERT 模型和 tokenizer。我们将查询和文档编码为 BERT embeddings，然后计算每个文档与查询的余弦相似度。

  • 自定义知识密度评估函数： 我们可以根据具体的应用场景，设计自定义的知识密度评估函数。例如，我们可以考虑以下因素：

    • 关键词密度： 统计文档中关键词的出现频率。
    • 实体密度： 统计文档中命名实体的数量。
    • 句子复杂度： 使用语法分析工具来评估句子的复杂度，高复杂度的句子通常包含更多的信息。
    • 信息熵： 计算文档的信息熵，熵越高表示文档包含的信息越丰富。
    import spacy

# 加载 spaCy 模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

def calculate_custom_density(query, document):
    """
    计算文档的自定义知识密度。

    Args:
        query: 用户查询。
        document: 文档。

    Returns:
        文档的自定义知识密度得分。
    """

    # 使用 spaCy 处理查询和文档
    query_doc = nlp(query)
    document_doc = nlp(document)

    # 计算关键词密度
    keywords = [token.text for token in query_doc if token.is_alpha and not token.is_stop]
    keyword_count = sum([1 for token in document_doc if token.text in keywords])
    keyword_density = keyword_count / len(document_doc) if len(document_doc) > 0 else 0

    # 计算实体密度
    entity_count = len(document_doc.ents)
    entity_density = entity_count / len(document_doc) if len(document_doc) > 0 else 0

    # 计算句子复杂度 (简单示例，使用句子长度作为复杂度指标)
    sentence_lengths = [len(sent) for sent in document_doc.sents]
    sentence_complexity = sum(sentence_lengths) / len(sentence_lengths) if len(sentence_lengths) > 0 else 0

    # 组合各项指标，得到最终的知识密度得分
    density_score = 0.4 * keyword_density + 0.3 * entity_density + 0.3 * sentence_complexity

    return density_score

# 示例
query = "What is the capital of France?"
documents = [
    "Paris is the capital and most populous city of France.",
    "France is a country in Western Europe.",
    "The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris."
]

custom_densities = [calculate_custom_density(query, doc) for doc in documents]
print(f"自定义知识密度得分: {custom_densities}")
# 输出: 自定义知识密度得分: [0.11851851851851852, 0.044444444444444446, 0.07407407407407408]

# 根据自定义知识密度得分对文档进行排序
ranked_documents = sorted(zip(documents, custom_densities), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(f"排序后的文档: {ranked_documents}")
# 输出: 排序后的文档: [('Paris is the capital and most populous city of France.', 0.11851851851851852), ('The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris.', 0.07407407407407408), ('France is a country in Western Europe.', 0.044444444444444446)]

    需要注意的是，自定义知识密度评估函数的设计需要根据具体的应用场景进行调整和优化。

  • 混合排序： 我们可以将多种排序策略结合起来，例如将向量相似度与知识密度相结合。

    def hybrid_ranking(query, documents, vector_similarity_scores, tfidf_densities, weights=(0.5, 0.5)):
    """
    混合排序策略。

    Args:
        query: 用户查询。
        documents: 文档列表。
        vector_similarity_scores: 向量相似度得分列表。
        tfidf_densities: TF-IDF 密度得分列表。
        weights: 向量相似度和 TF-IDF 密度的权重。

    Returns:
        排序后的文档列表。
    """

    # 归一化得分
    vector_similarity_scores = np.array(vector_similarity_scores) / np.max(vector_similarity_scores)
    tfidf_densities = np.array(tfidf_densities) / np.max(tfidf_densities)

    # 计算混合得分
    hybrid_scores = weights[0] * vector_similarity_scores + weights[1] * tfidf_densities

    # 根据混合得分对文档进行排序
    ranked_documents = sorted(zip(documents, hybrid_scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return ranked_documents

    在这个例子中，我们将向量相似度和 TF-IDF 密度进行加权平均，然后根据混合得分对文档进行排序。权重的选择需要根据具体的应用场景进行调整。

4. 工程化实现与可控输出质量

为了将上述排序策略工程化，并实现可控的输出质量，我们需要考虑以下几个方面：

  • 模块化设计： 将不同的排序策略封装成独立的模块，方便切换和组合。
  • 可配置性： 提供灵活的配置选项，允许用户调整排序策略的参数和权重。
  • 评估指标： 定义清晰的评估指标，例如准确率、召回率、MRR (Mean Reciprocal Rank)、NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)，用于评估排序效果。
  • 自动化测试： 编写自动化测试用例，确保排序策略的正确性和稳定性。
  • 监控与日志： 记录排序过程中的关键信息，例如查询、文档、得分、排名，方便问题排查和性能分析。
  • A/B 测试： 使用 A/B 测试来比较不同排序策略的效果，选择最优的策略。

5. 代码示例：一个完整的 RAG 流程 (包含知识密度排序)

下面是一个完整的 RAG 流程的示例，其中包含了基于 TF-IDF 知识密度的排序：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np
from transformers import pipeline

def calculate_tfidf_density(query, documents):
    """
    计算文档的 TF-IDF 密度。

    Args:
        query: 用户查询。
        documents: 文档列表。

    Returns:
        文档的 TF-IDF 密度得分列表。
    """
    all_texts = [query] + documents
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(all_texts)
    query_vector = tfidf_matrix[0]
    document_vectors = tfidf_matrix[1:]
    similarities = np.dot(document_vectors, query_vector.T).toarray().flatten()
    return similarities.tolist()

def rag_pipeline(query, documents, model_name="google/flan-t5-base", top_k=3):
    """
    RAG 流程。

    Args:
        query: 用户查询。
        documents: 文档列表。
        model_name: 预训练语言模型名称。
        top_k: 选择 top k 个文档。

    Returns:
        生成的答案。
    """

    # 1. 检索：计算 TF-IDF 密度并排序
    tfidf_densities = calculate_tfidf_density(query, documents)
    ranked_documents = sorted(zip(documents, tfidf_densities), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    top_documents = [doc for doc, score in ranked_documents[:top_k]]

    # 2. 增强：构建上下文
    context = "n".join(top_documents)
    augmented_prompt = f"Context: {context}nQuestion: {query}nAnswer:"

    # 3. 生成：使用语言模型生成答案
    generator = pipeline("text2text-generation", model=model_name)
    answer = generator(augmented_prompt, max_length=200, num_return_sequences=1)[0]["generated_text"]

    return answer

# 示例
query = "What is the capital of France and what is it known for?"
documents = [
    "Paris is the capital and most populous city of France, known for its iconic landmarks like the Eiffel Tower and the Louvre Museum.",
    "France is a country in Western Europe, known for its rich history, culture, and cuisine.",
    "The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris, built in 1889 for the World's Fair.",
    "The Louvre Museum is one of the world's largest and most visited museums, home to masterpieces like the Mona Lisa."
]

answer = rag_pipeline(query, documents)
print(f"问题: {query}")
print(f"答案: {answer}")

6. 总结：优化排序，提升 RAG 系统性能

通过结合知识密度评估，我们可以对 RAG 系统的检索结果进行更有效的排序，提升生成内容的质量。需要注意的是，不同的排序策略适用于不同的应用场景，我们需要根据具体的需求进行选择和调整。同时，工程化的实现和持续的评估、优化是保证 RAG 系统性能的关键。结合多种排序策略，并进行工程化和可控输出的设计，能够打造更高质量的RAG应用。

7. 未来方向：探索更先进的排序方法

未来的研究方向包括：探索更先进的知识密度评估方法，例如利用知识图谱、信息抽取等技术；研究更有效的混合排序策略，例如利用强化学习来自动调整权重；以及探索更可解释的排序方法，例如利用注意力机制来可视化排序的依据。

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