如何构建自动化评估流水线测量 RAG 系统在不同文档尺寸下的稳定性

自动化评估流水线：测量 RAG 系统在不同文档尺寸下的稳定性

大家好！今天我们来探讨如何构建一个自动化评估流水线，用于衡量检索增强生成 (RAG) 系统在处理不同文档尺寸时表现出的稳定性。RAG 系统的性能很大程度上依赖于其检索和生成能力，而文档的规模会直接影响这两个方面。因此，理解系统在不同文档尺寸下的稳定性至关重要。

1. 理解 RAG 系统及其稳定性

首先，让我们简单回顾一下 RAG 系统的工作原理。一个典型的 RAG 系统包含以下几个核心组件：

• 文档索引 (Document Indexing): 将原始文档转化为可高效检索的格式，例如向量数据库。
• 检索器 (Retriever): 根据用户查询，从文档索引中检索相关文档。
• 生成器 (Generator): 利用检索到的文档和用户查询，生成最终答案或文本。

RAG 系统的稳定性是指其在不同文档尺寸下，仍然能够保持一致的性能水平。性能指标通常包括：

• 准确性 (Accuracy): 生成的答案与真实答案的匹配程度。
• 相关性 (Relevance): 检索到的文档与用户查询的相关程度。
• 召回率 (Recall): 检索到的文档包含所有相关信息的程度。
• 延迟 (Latency): 系统响应用户查询所需的时间。

文档尺寸对 RAG 系统的影响主要体现在以下几个方面：

• 检索效率: 随着文档数量的增加，检索器需要处理的数据量也随之增加，可能导致检索效率下降，延迟增加。
• 信息噪声: 大量文档中可能包含与用户查询无关的信息，这些噪声可能会干扰生成器，降低答案的准确性。
• 计算资源: 处理大量文档需要更多的计算资源，例如内存和 CPU。

2. 构建自动化评估流水线的步骤

为了系统地评估 RAG 系统的稳定性，我们需要构建一个自动化评估流水线。该流水线应包含以下几个关键步骤：

• 数据准备 (Data Preparation): 创建不同尺寸的文档集。
• 系统部署 (System Deployment): 部署待评估的 RAG 系统。
• 查询生成 (Query Generation): 生成针对不同文档集的测试查询。
• 性能评估 (Performance Evaluation): 运行测试查询，评估系统性能指标。
• 结果分析 (Result Analysis): 分析评估结果，识别系统性能瓶颈。

接下来，我们将详细讨论每个步骤，并提供相应的代码示例。

3. 数据准备：创建不同尺寸的文档集

数据准备是评估流水线的基础。我们需要创建多个文档集，每个文档集包含不同数量的文档，以模拟不同的文档尺寸。文档集的内容可以来源于公开数据集、网络爬取或人工编写。

例如，我们可以使用 Wikipedia 数据集，并根据文档数量创建多个子集：

import os
import random
import wikipedia

def create_document_subsets(num_subsets, subset_sizes, output_dir):
    """
    创建 Wikipedia 文档的子集。

    Args:
        num_subsets: 要创建的子集数量。
        subset_sizes: 每个子集的大小 (文档数量)。
        output_dir:  输出目录。
    """

    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    all_pages = wikipedia.random(pages=sum(subset_sizes))
    start_index = 0
    for i in range(num_subsets):
        subset_size = subset_sizes[i]
        end_index = start_index + subset_size
        subset_pages = all_pages[start_index:end_index]
        subset_texts = []
        for page_title in subset_pages:
            try:
                page = wikipedia.page(page_title)
                subset_texts.append(page.content)
            except wikipedia.exceptions.PageError:
                print(f"Page not found: {page_title}")
            except wikipedia.exceptions.DisambiguationError as e:
                print(f"DisambiguationError for {page_title}: {e.options}")
        subset_file_path = os.path.join(output_dir, f"subset_{i+1}.txt")
        with open(subset_file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write("nn".join(subset_texts))  # Separate articles with newlines
        start_index = end_index
        print(f"Subset {i+1} created: {subset_file_path} ({subset_size} documents)")

# 示例用法
num_subsets = 3
subset_sizes = [10, 50, 100]  # 每个子集包含 10、50 和 100 个文档
output_dir = "wikipedia_subsets"
create_document_subsets(num_subsets, subset_sizes, output_dir)

这段代码首先定义了一个函数 create_document_subsets，该函数接受要创建的子集数量、每个子集的大小以及输出目录作为参数。函数首先使用 wikipedia.random() 函数获取随机的 Wikipedia 页面标题。然后，它遍历每个子集，并使用 wikipedia.page() 函数获取每个页面的内容。最后，它将每个子集的内容写入一个单独的文件中。请注意，由于 Wikipedia API 的限制和可能的错误，我们需要处理 PageError 和 DisambiguationError 异常。我们使用换行符 nn 来分隔不同的文章，以方便后续处理。

在运行代码之前，请确保已安装 wikipedia 库：pip install wikipedia。

4. 系统部署：部署待评估的 RAG 系统

系统部署是将待评估的 RAG 系统部署到一个可访问的环境中。这可以是一个本地环境、云服务器或容器化平台。部署方式取决于 RAG 系统的具体架构和技术栈。

假设我们使用 LangChain 和 OpenAI 构建一个简单的 RAG 系统。以下代码展示了如何使用 LangChain 创建一个基于向量数据库的 RAG 系统：

import os
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY" # Replace with your actual API key

def create_rag_system(document_path):
    """
    创建一个基于 LangChain 和 OpenAI 的 RAG 系统。

    Args:
        document_path: 文档路径。

    Returns:
        一个 RetrievalQA 对象。
    """
    # 1. 加载文档
    loader = TextLoader(document_path)
    documents = loader.load()

    # 2. 分割文本
    text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
    texts = text_splitter.split_documents(documents)

    # 3. 创建 Embedding
    embeddings = OpenAIEmbeddings()

    # 4. 创建向量数据库
    db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

    # 5. 创建检索器
    retriever = db.as_retriever()

    # 6. 创建 RAG 链
    qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=retriever)

    return qa

# 示例用法
document_path = "wikipedia_subsets/subset_1.txt"  #  使用 subset_1.txt 作为示例文档
rag_system = create_rag_system(document_path)

# 测试查询
query = "What is the capital of France?"
answer = rag_system.run(query)
print(f"Question: {query}")
print(f"Answer: {answer}")

这段代码首先加载文档，然后将其分割成更小的文本块。接着，它使用 OpenAIEmbeddings 创建文本块的 embedding，并将 embedding 存储在 Chroma 向量数据库中。最后，它创建一个 RetrievalQA 链，该链使用 OpenAI 模型生成答案。确保替换 YOUR_OPENAI_API_KEY 为你自己的 OpenAI API 密钥。

要评估不同文档尺寸下的性能，我们需要针对每个文档子集（subset_1.txt, subset_2.txt, subset_3.txt）分别创建 RAG 系统实例。

5. 查询生成：生成针对不同文档集的测试查询

查询生成是创建一组测试查询，用于评估 RAG 系统的性能。查询可以手动编写或自动生成。为了保证评估的客观性和可重复性，建议使用自动生成的方法。

以下代码展示了如何使用 GPT-3 模型自动生成针对给定文档集的查询：

import os
import openai

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY" # Replace with your actual API key

def generate_queries(document_path, num_queries):
    """
    使用 GPT-3 模型自动生成针对给定文档集的查询。

    Args:
        document_path: 文档路径。
        num_queries: 要生成的查询数量。

    Returns:
        一个包含查询的列表。
    """
    with open(document_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        document_text = f.read()

    prompt = f"""请根据以下文档内容，生成 {num_queries} 个可以回答的问题：

    {document_text}

    问题列表：
    """

    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",  #  选择合适的 GPT-3 模型
        prompt=prompt,
        max_tokens=200,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.7,
    )

    queries = response.choices[0].text.strip().split("n")
    # Clean up the queries by removing any leading numbering or extra whitespace
    cleaned_queries = [q.lstrip("1234567890. ").strip() for q in queries]
    return cleaned_queries

# 示例用法
document_path = "wikipedia_subsets/subset_1.txt"
num_queries = 5
queries = generate_queries(document_path, num_queries)
print(f"Generated queries for {document_path}:")
for query in queries:
    print(query)

这段代码首先读取文档内容，然后使用 GPT-3 模型根据文档内容生成指定数量的查询。prompt 的设计至关重要，它直接影响生成查询的质量。我们使用 text-davinci-003 模型，你可以根据需要选择其他模型。temperature 参数控制生成文本的随机性，较低的值会生成更可预测的文本。确保替换 YOUR_OPENAI_API_KEY 为你自己的 OpenAI API 密钥。

同样，我们需要针对每个文档子集分别生成对应的查询集。

6. 性能评估：运行测试查询，评估系统性能指标

性能评估是评估流水线的核心。我们需要运行测试查询，并收集 RAG 系统的性能指标。

以下代码展示了如何运行测试查询，并评估准确性、相关性和延迟等指标：

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

def evaluate_rag_system(rag_system, queries, document_path, ground_truth_answers):
    """
    评估 RAG 系统的性能。

    Args:
        rag_system: 待评估的 RAG 系统。
        queries: 测试查询列表。
        document_path: 文档路径。
        ground_truth_answers:  对应查询的真实答案列表

    Returns:
        一个包含性能指标的字典。
    """
    start_time = time.time()
    results = []
    for query in queries:
        start = time.time()
        answer = rag_system.run(query)
        end = time.time()
        latency = end - start
        results.append({"query": query, "answer": answer, "latency": latency})

    end_time = time.time()
    total_time = end_time - start_time

    #  计算准确性 (需要 ground_truth_answers)
    accuracy = calculate_accuracy(results, ground_truth_answers)

    #  计算相关性 (需要文档内容)
    relevance = calculate_relevance(results, document_path)

    #  计算平均延迟
    average_latency = np.mean([result["latency"] for result in results])

    return {
        "accuracy": accuracy,
        "relevance": relevance,
        "average_latency": average_latency,
        "total_time": total_time
    }

def calculate_accuracy(results, ground_truth_answers):
    """
    计算准确性。这里使用简单的字符串匹配作为示例，实际应用中可以使用更复杂的评估方法。
    Args:
        results: 查询结果列表，包含查询和答案。
        ground_truth_answers: 对应查询的真实答案列表。
    Returns:
        准确率。
    """
    correct_count = 0
    for i, result in enumerate(results):
        if ground_truth_answers[i].lower() in result["answer"].lower():
            correct_count += 1
    return correct_count / len(results) if len(results) > 0 else 0

def calculate_relevance(results, document_path):
    """
    计算相关性。这里使用 cosine similarity 作为示例，比较查询和文档的 embedding 相似度。
    Args:
        results: 查询结果列表，包含查询和答案。
        document_path: 文档路径。
    Returns:
        平均相关性得分。
    """
    with open(document_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        document_text = f.read()

    embeddings = OpenAIEmbeddings()
    document_embedding = embeddings.embed_query(document_text)

    relevance_scores = []
    for result in results:
        query_embedding = embeddings.embed_query(result["query"])
        similarity_score = cosine_similarity([query_embedding], [document_embedding])[0][0]
        relevance_scores.append(similarity_score)

    return np.mean(relevance_scores) if relevance_scores else 0

# 示例用法
document_path = "wikipedia_subsets/subset_1.txt"
queries = generate_queries(document_path, 5)
ground_truth_answers = ["Paris", "...", "...", "...", "..."] # 替换为真实的答案
rag_system = create_rag_system(document_path)  # 确保 rag_system 已经创建

evaluation_results = evaluate_rag_system(rag_system, queries, document_path, ground_truth_answers)
print("Evaluation Results:")
print(evaluation_results)

这段代码首先定义了一个 evaluate_rag_system 函数，该函数接受 RAG 系统、查询列表、文档路径和真实答案列表作为参数。函数遍历每个查询，并记录系统的答案和延迟。然后，它使用 calculate_accuracy 函数计算准确性，使用 calculate_relevance 函数计算相关性，并计算平均延迟。

calculate_accuracy 函数使用简单的字符串匹配来判断答案是否正确。实际应用中，可以使用更复杂的评估方法，例如 BLEU 或 ROUGE 等指标。

calculate_relevance 函数使用 cosine similarity 来衡量查询和文档的相关性。它首先计算查询和文档的 embedding，然后计算它们的 cosine similarity。

请注意，评估 RAG 系统的准确性和相关性需要人工标注的真实答案。在实际应用中，这可能是一个耗时且昂贵的过程。可以使用一些自动评估方法，例如基于语言模型的评估，但这些方法通常不如人工评估准确。

7. 结果分析：分析评估结果，识别系统性能瓶颈

结果分析是评估流水线的最后一步。我们需要分析评估结果，识别 RAG 系统的性能瓶颈，并提出改进建议。

我们可以将评估结果整理成表格，以便更清晰地比较不同文档尺寸下的系统性能。

文档尺寸 (文档数量)	准确性	相关性	平均延迟 (秒)
10
50
100

通过分析表格中的数据，我们可以发现以下问题：

• 随着文档数量的增加，准确性是否下降？
• 随着文档数量的增加，相关性是否下降？
• 随着文档数量的增加，平均延迟是否增加？

如果发现系统在处理较大文档集时性能下降，可以考虑以下改进措施：

• 优化检索器: 使用更高效的检索算法，例如 HNSW 或 Faiss。
• 优化文档索引: 使用更有效的文档分割策略，例如递归分割或语义分割。
• 优化生成器: 使用更强大的语言模型，例如 GPT-4 或 PaLM。
• 增加计算资源: 使用更多的内存和 CPU。
• 使用缓存: 缓存常用的查询结果，减少重复计算。

代码示例：自动化运行和结果汇总

# 假设我们已经定义了 create_rag_system, generate_queries, 和 evaluate_rag_system 函数

document_sizes = [10, 50, 100]
results = []

for size in document_sizes:
    document_path = f"wikipedia_subsets/subset_{document_sizes.index(size) + 1}.txt"
    #  创建 RAG 系统
    rag_system = create_rag_system(document_path)

    #  生成查询
    queries = generate_queries(document_path, 5)

    #  替换为真实的答案
    ground_truth_answers = ["Paris"] * 5 # 简化，假设答案都一样

    #  评估系统
    evaluation_results = evaluate_rag_system(rag_system, queries, document_path, ground_truth_answers)
    evaluation_results['document_size'] = size # 添加文档大小信息
    results.append(evaluation_results)

#  打印结果
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(results)
print(df)

#  保存到 CSV 文件 (可选)
# df.to_csv("rag_evaluation_results.csv", index=False)

这段代码循环遍历不同的文档大小，针对每个大小创建一个 RAG 系统，生成查询，并评估系统性能。最后，它将评估结果存储在一个 Pandas DataFrame 中，并打印出来。你可以选择将结果保存到 CSV 文件中，以便后续分析。

8. 持续集成和持续部署 (CI/CD)

为了确保 RAG 系统的稳定性，建议将自动化评估流水线集成到 CI/CD 流程中。每次代码更改或模型更新时，都会自动运行评估流水线，并生成评估报告。这可以帮助我们及时发现潜在的性能问题，并确保系统的稳定性。

搭建自动化测试框架的意义

通过构建自动化评估流水线，我们可以系统地评估 RAG 系统在不同文档尺寸下的稳定性，识别性能瓶颈，并提出改进建议， 确保 RAG 系统在实际应用中能够提供高质量的服务。

希望今天的分享对大家有所帮助！