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融合 BM25 与向量检索的混合 RAG 架构在工程化场景下的调优策略

融合 BM25 与向量检索的混合 RAG 架构在工程化场景下的调优策略

大家好，今天我们来深入探讨一下在工程化场景下，如何对融合 BM25 与向量检索的混合 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构进行调优。RAG 架构通过检索相关文档并将其与用户查询一起输入到大型语言模型（LLM）中，显著提高了 LLM 的生成质量和知识覆盖范围。将 BM25 和向量检索相结合，能够充分利用两者的优势，提升检索效果。

1. 混合 RAG 架构概述

混合 RAG 架构的核心思想是将基于关键词的检索方法（如 BM25）与基于语义的向量检索方法结合起来，从而获得更全面和精准的检索结果。

  • BM25 (Best Matching 25): 是一种经典的基于词频-逆文档频率 (TF-IDF) 的检索算法。它通过计算查询词与文档之间的相关性得分来排序文档。BM25 的优点是计算速度快，对短文本查询效果较好，且易于理解和实现。缺点是对语义理解能力较弱，无法处理同义词、近义词等情况。

  • 向量检索: 将文档和查询都嵌入到高维向量空间中，然后通过计算向量之间的相似度（如余弦相似度）来检索相关文档。向量检索能够捕捉语义信息，对长文本查询效果较好，可以处理同义词、近义词等情况。常用的向量嵌入模型包括 Sentence Transformers、OpenAI Embedding API 等。

  • 混合 RAG: 将 BM25 和向量检索的结果进行融合，通常采用加权平均或排序融合的方式，最终选择最相关的文档作为上下文输入到 LLM 中。

2. 工程化场景下的挑战

在工程化场景下，RAG 架构面临诸多挑战，包括：

  • 数据规模: 实际应用中，文档数量往往非常庞大，需要高效的索引和检索技术。
  • 数据质量: 文档内容可能存在噪声、冗余、不一致等问题，影响检索效果。
  • 查询复杂性: 用户查询可能包含多个意图、模糊表达等，需要更强大的语义理解能力。
  • 性能要求: 在线服务对延迟要求较高，需要优化检索速度和响应时间。
  • 可维护性: 需要考虑代码的可读性、可扩展性和可维护性，方便后续的迭代和升级。

3. 调优策略

针对上述挑战，我们可以从以下几个方面对混合 RAG 架构进行调优：

3.1 数据预处理

数据预处理是 RAG 架构的基础，直接影响检索效果。常见的预处理步骤包括：

  • 文本清洗: 去除 HTML 标签、特殊字符、多余空格等。
  • 分词: 将文本分割成词语，常用的分词工具包括 Jieba、spaCy 等。
  • 停用词过滤: 去除常见的停用词，如 "的"、"是"、"在" 等。
  • 词干提取/词形还原: 将词语转换为其原始形式，如将 "running" 转换为 "run"。
  • 文档分割: 将长文档分割成更小的块，以便更好地匹配查询。可以按照段落、句子或固定长度的窗口进行分割。

代码示例 (Python):

import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 下载 NLTK 相关资源 (如果尚未下载)
# nltk.download('punkt')
# nltk.download('stopwords')
# nltk.download('wordnet')

def preprocess_text(text):
    # 1. 去除 HTML 标签
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    # 2. 去除特殊字符和数字
    text = re.sub(r'[^a-zA-Zs]', '', text)
    # 3. 转换为小写
    text = text.lower()
    # 4. 分词
    tokens = word_tokenize(text)
    # 5. 去除停用词
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    # 6. 词形还原
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens]
    # 7. 连接成字符串
    processed_text = ' '.join(tokens)
    return processed_text

# 示例
text = "<p>This is an example sentence with <b>HTML</b> tags and 123 numbers.</p>"
processed_text = preprocess_text(text)
print(f"原始文本: {text}")
print(f"预处理后的文本: {processed_text}")

3.2 BM25 调优

BM25 的核心参数包括 k1 和 b，用于调整词频和文档长度对相关性得分的影响。

  • k1: 控制词频饱和度，值越大，词频的影响越大。通常取值范围为 1.2-2.0。
  • b: 控制文档长度归一化，值越大，文档长度的影响越大。通常取值范围为 0.75-1.0。

可以通过网格搜索或贝叶斯优化等方法，找到最佳的 k1 和 b 值。

代码示例 (Python):

from rank_bm25 import BM25Okapi

# 假设已经完成了数据预处理，得到了文档列表 corpus 和查询 query
corpus = [
    "This is the first document.",
    "This document is the second document.",
    "And this is the third one.",
    "Is this the first document?"
]

tokenized_corpus = [doc.split(" ") for doc in corpus]

bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus)

query = "first document"
tokenized_query = query.split(" ")

doc_scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
print(f"文档得分: {doc_scores}")

ranked_docs = bm25.get_top_n(tokenized_query, corpus, n=2)
print(f"Top 2 相关文档: {ranked_docs}")

# 调整 k1 和 b 的示例 (需要根据实际数据进行调整)
bm25.k1 = 1.5
bm25.b = 0.8

doc_scores_tuned = bm25.get_scores(tokenized_query)
print(f"调整后的文档得分: {doc_scores_tuned}")

调优策略表格：

参数 描述 调优方法 常用范围 影响
k1 词频饱和度 网格搜索/贝叶斯优化 1.2-2.0 值越大，词频的影响越大，可能导致高频词占据主导地位；值越小，词频的影响越小，可能忽略重要关键词
b 文档长度归一化 网格搜索/贝叶斯优化 0.75-1.0 值越大，文档长度的影响越大，可能导致长文档得分偏高；值越小，文档长度的影响越小，可能忽略长文档中的重要信息

3.3 向量检索调优

向量检索的调优主要包括以下几个方面：

  • 选择合适的向量嵌入模型: 不同的向量嵌入模型在不同的数据集上表现不同。需要根据实际应用场景选择合适的模型。常用的模型包括 Sentence Transformers、OpenAI Embedding API、Cohere Embedding API 等。

  • 优化向量索引: 对于大规模数据集，需要使用高效的向量索引技术，如 FAISS、Annoy 等，以提高检索速度。

  • 调整相似度度量方式: 常用的相似度度量方式包括余弦相似度、点积相似度、欧氏距离等。需要根据实际数据分布选择合适的度量方式。

  • Chunk 大小优化： 文档分割成 chunk 的大小会影响向量表示的质量。过小的 chunk 可能丢失上下文信息，过大的 chunk 可能包含无关信息。 需要根据文档的特点进行调整。

代码示例 (Python):

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import numpy as np

# 1. 选择向量嵌入模型
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')

# 2. 生成向量嵌入
corpus = [
    "This is the first document.",
    "This document is the second document.",
    "And this is the third one.",
    "Is this the first document?"
]

corpus_embeddings = model.encode(corpus)

# 3. 构建 FAISS 索引
dimension = corpus_embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)  # 使用 L2 距离
index.add(corpus_embeddings)

# 4. 查询
query = "first document"
query_embedding = model.encode(query)
query_embedding = np.expand_dims(query_embedding, axis=0) # 增加维度

k = 2  # Top k
distances, indices = index.search(query_embedding, k)

print(f"距离: {distances}")
print(f"索引: {indices}")
print(f"Top {k} 相关文档: {[corpus[i] for i in indices[0]]}")

调优策略表格：

方面 描述 调优方法 常用选项 影响
向量嵌入模型 将文本转换为向量表示的模型 尝试不同的预训练模型 (Sentence Transformers, OpenAI Embedding, Cohere Embedding)。使用领域特定的数据进行微调。 all-mpnet-base-v2, all-MiniLM-L6-v2, text-embedding-ada-002 (OpenAI), 领域特定微调模型 影响向量表示的质量，直接影响检索的准确性。领域特定微调可以显著提高特定领域的检索效果。
向量索引 用于加速向量检索的数据结构和算法 选择合适的索引算法 (FAISS, Annoy)。调整索引参数 (如 FAISS 的 nlist 和 nprobe)。考虑使用 GPU 加速。 FAISS (IndexFlatL2, IndexIVFFlat, HNSW), Annoy 影响检索速度和内存占用。选择合适的索引算法和参数可以显著提高检索效率。
相似度度量 用于计算向量之间相似度的函数 尝试不同的度量方式 (余弦相似度, 点积相似度, 欧氏距离)。根据数据分布和向量的归一化情况选择合适的度量方式。 余弦相似度, 点积相似度, 欧氏距离 影响相似度计算结果，从而影响检索的排序。余弦相似度通常用于归一化向量，点积相似度在向量未归一化时可能更有效。
Chunk 大小 将文档分割成块的大小 尝试不同的 Chunk 大小。考虑使用滑动窗口。使用语义分割算法自动确定 Chunk 边界。 句子、段落、固定长度 (例如 512 tokens) 影响向量表示的上下文信息。过小的 Chunk 可能丢失上下文，过大的 Chunk 可能包含无关信息。需要根据文档的特点进行调整。

3.4 混合检索结果融合

将 BM25 和向量检索的结果进行融合，常见的融合方法包括：

  • 加权平均: 对 BM25 和向量检索的得分进行加权平均，权重可以根据实际情况进行调整。
  • 排序融合: 将 BM25 和向量检索的结果按照得分进行排序，然后将两个排序列表进行融合。常见的排序融合方法包括 Reciprocal Rank Fusion (RRF)。

代码示例 (Python):

# 假设已经得到了 BM25 和向量检索的得分列表 bm25_scores 和 vector_scores
# 并且已经按照文档顺序排列

def weighted_average_fusion(bm25_scores, vector_scores, bm25_weight=0.5):
    """
    加权平均融合
    """
    fused_scores = [bm25_weight * bm25_score + (1 - bm25_weight) * vector_score
                    for bm25_score, vector_score in zip(bm25_scores, vector_scores)]
    return fused_scores

def reciprocal_rank_fusion(bm25_results, vector_results, k=60):
    """
    倒数排序融合 (Reciprocal Rank Fusion)
    """
    document_ids = set(bm25_results.keys()).union(vector_results.keys())
    fused_scores = {}

    for doc_id in document_ids:
        bm25_rank = bm25_results.get(doc_id, float('inf'))  # 如果不在结果中，则赋予一个很大的排序
        vector_rank = vector_results.get(doc_id, float('inf'))

        fused_scores[doc_id] = 1 / (k + bm25_rank) + 1 / (k + vector_rank)

    return fused_scores

# 示例数据 (需要将实际的检索结果转换为这种格式)
bm25_scores = [0.8, 0.5, 0.2, 0.1]
vector_scores = [0.2, 0.7, 0.6, 0.3]

# 加权平均融合
fused_scores_weighted = weighted_average_fusion(bm25_scores, vector_scores, bm25_weight=0.6)
print(f"加权平均融合后的得分: {fused_scores_weighted}")

#  将检索结果转换为 RRF 需要的格式， key 为文档 ID， value 为排序 (从 1 开始)
bm25_results = {i: rank + 1 for rank, i in enumerate(np.argsort(bm25_scores)[::-1])}
vector_results = {i: rank + 1 for rank, i in enumerate(np.argsort(vector_scores)[::-1])}

# RRF 融合
fused_scores_rrf = reciprocal_rank_fusion(bm25_results, vector_results)

# 将融合后的得分排序
ranked_results = sorted(fused_scores_rrf.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
print(f"RRF 融合后的排序结果 (文档 ID, 得分): {ranked_results}")

调优策略表格：

融合方法 描述 调优方法 常用参数 影响
加权平均 对 BM25 和向量检索的得分进行加权平均。 调整权重值。可以使用网格搜索或贝叶斯优化等方法找到最佳权重值。考虑使用动态权重，根据查询的特点调整权重。 BM25 权重, 向量检索权重 (两者之和应为 1) 简单易实现，但需要仔细调整权重值。动态权重可以更好地适应不同的查询。
排序融合 将 BM25 和向量检索的结果按照得分进行排序，然后将两个排序列表进行融合。 选择合适的排序融合算法 (RRF)。调整 RRF 的参数 k。 RRF 的参数 k 可以有效地利用两个排序列表的信息。RRF 对排名靠前的结果更敏感。

3.5 LLM Prompt 优化

Prompt 的质量直接影响 LLM 的生成质量。需要根据实际应用场景，设计清晰、明确、简洁的 Prompt。

  • 明确指令: 告诉 LLM 你希望它做什么，例如 "请根据以下上下文回答问题"。
  • 提供上下文: 将检索到的相关文档作为上下文提供给 LLM。
  • 限定输出格式: 如果需要 LLM 按照特定的格式输出，可以在 Prompt 中进行明确的说明。
  • Few-shot learning: 在 Prompt 中提供一些示例，帮助 LLM 更好地理解任务。

代码示例 (Python):

def create_prompt(query, context):
    """
    创建 Prompt
    """
    prompt = f"""请根据以下上下文回答问题：

    上下文：
    {context}

    问题：
    {query}

    答案：
    """
    return prompt

# 示例
query = "What is the main topic of the document?"
context = "This is a document about the benefits of using RAG architecture."
prompt = create_prompt(query, context)
print(prompt)

# 将 Prompt 输入到 LLM 中，例如使用 OpenAI API
# import openai
# response = openai.Completion.create(
#     engine="davinci",
#     prompt=prompt,
#     max_tokens=100,
#     n=1,
#     stop=None,
#     temperature=0.7,
# )
# answer = response.choices[0].text.strip()
# print(answer)

3.6 评估指标

选择合适的评估指标，可以帮助我们更好地了解 RAG 架构的性能。常用的评估指标包括：

  • 检索指标:
    • Precision@K: Top K 个检索结果中有多少个是相关的。
    • Recall@K: 所有相关的文档中有多少个被检索到了 Top K 个结果中。
    • NDCG@K: 衡量检索结果排序质量的指标。
  • 生成指标:
    • BLEU: 衡量生成文本与参考文本之间的相似度。
    • ROUGE: 衡量生成文本与参考文本之间的召回率。
    • 困惑度 (Perplexity): 衡量语言模型的预测能力。
    • 人工评估: 请人工评估生成文本的质量，例如准确性、流畅性、相关性等。

4. 工程化实践建议

  • 模块化设计: 将 RAG 架构拆分成独立的模块，例如数据预处理模块、BM25 模块、向量检索模块、融合模块、LLM 模块等，方便后续的维护和升级。

  • 使用缓存: 对于频繁访问的数据，可以使用缓存来提高性能。例如，可以缓存向量嵌入、BM25 索引等。

  • 异步处理: 对于耗时的操作，可以使用异步处理来避免阻塞主线程。例如，可以异步生成向量嵌入、执行检索等。

  • 监控和日志: 对 RAG 架构进行监控，记录关键指标，例如检索时间、生成时间、错误率等。同时，记录详细的日志，方便排查问题。

  • 自动化测试: 编写自动化测试用例，对 RAG 架构的各个模块进行测试，确保其功能正常。

5. 总结

融合 BM25 与向量检索的混合 RAG 架构能够有效提升 LLM 的生成质量，但在工程化场景下需要进行精细的调优。数据预处理是基础，BM25 和向量检索需要分别进行参数优化和模型选择，混合检索结果融合需要选择合适的融合方法，LLM Prompt 的设计至关重要，最后，合理的评估指标能够帮助我们监控系统性能。通过以上策略，可以构建出高效、稳定、可维护的混合 RAG 架构，满足实际应用的需求。

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