生产级 RAG 应用中 query embedding 偏移问题的可观测性诊断方法

生产级 RAG 应用中 Query Embedding 偏移问题的可观测性诊断方法

大家好，今天我们来深入探讨一个在生产级 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 应用中经常遇到，但又容易被忽视的问题：Query Embedding 偏移。 这个问题会直接影响 RAG 系统的检索效果，导致生成的结果质量下降。 本次分享将从理论到实践，详细讲解 Query Embedding 偏移的概念、影响、诊断方法以及相应的代码示例。

1. 什么是 Query Embedding 偏移？

在 RAG 应用中，Query Embedding 的作用是将用户的查询语句转换成向量表示，以便在向量数据库中进行相似性搜索，找到相关的上下文信息。 理想情况下，语义相似的查询语句应该对应于向量空间中距离相近的向量。 然而，实际应用中，由于以下原因，Query Embedding 可能会发生偏移：

• 训练数据不匹配: Embedding 模型通常在大量的文本数据上进行预训练，如果这些数据与 RAG 应用的特定领域或语料库存在显著差异，那么模型可能无法准确地捕捉用户查询的语义。
• 查询语句的特殊性: 用户的查询语句可能包含大量的术语、缩写、口语化表达或者拼写错误，这些都可能影响 Embedding 模型的性能。
• 向量数据库的限制: 不同的向量数据库在索引和搜索算法上有所差异，这可能会导致即使 Query Embedding 准确，但检索结果仍然不理想。
• Embedding 模型自身的局限性: 即使是最好的 Embedding 模型，也无法完美地理解所有语言的细微差别和上下文信息。
• 数据分布变化 (Data Drift): 随着时间的推移，用户查询的模式可能会发生变化，导致最初训练的 Embedding 模型不再适用。

Query Embedding 偏移的表现形式通常为：

• 检索结果与查询意图不符: 用户提出了一个明确的问题，但 RAG 系统返回的上下文信息与问题毫不相关。
• 检索结果缺乏多样性: RAG 系统总是返回相同或相似的上下文信息，即使用户的查询语句略有不同。
• 检索结果排序不合理: 相关的上下文信息排序靠后，而一些不相关的信息却排在前面。

2. Query Embedding 偏移的影响

Query Embedding 偏移对 RAG 应用的影响是深远的。一个偏移的 Embedding 模型会导致：

• 生成质量下降: 如果 RAG 系统检索到的上下文信息不准确，那么生成模型就无法生成高质量的答案。
• 用户体验受损: 当用户发现 RAG 系统无法理解他们的问题时，他们会感到沮丧并放弃使用该应用。
• 业务目标受阻: 在商业应用中，RAG 系统的目标通常是提高效率、降低成本或改善客户服务。 如果 Query Embedding 偏移导致系统性能下降，那么这些目标将无法实现。

3. 可观测性诊断方法

针对 Query Embedding 偏移问题，我们需要建立一套完善的可观测性诊断方法，以便能够及时发现问题并采取相应的措施。 下面介绍几种常用的诊断方法：

3.1. 相似度分布分析

通过分析查询语句与其检索到的上下文信息之间的相似度分布，可以了解 Query Embedding 的整体性能。 如果相似度分布明显偏低，或者存在大量的低相似度样本，那么就可能存在 Query Embedding 偏移。

步骤：

1. 收集数据: 收集一段时间内的用户查询语句及其对应的检索结果。
2. 计算相似度: 使用 Embedding 模型将查询语句和检索结果转换为向量，并计算它们之间的相似度（例如，余弦相似度）。
3. 绘制分布图: 使用直方图或箱线图等方式，可视化相似度分布。
4. 分析结果: 分析相似度分布的形状、中心趋势和离散程度，判断是否存在 Query Embedding 偏移。

代码示例 (Python):

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

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

# 2. 模拟数据 (实际应用中需要从日志或数据库中获取)
queries = [
    "What is the capital of France?",
    "Tell me about the Eiffel Tower.",
    "French cuisine recommendations",
    "Capital of Germany", # 故意加入一个偏移的 query
    "猫喜欢吃什么？" # 故意加入一个偏移的 query
]

contexts = [
    "Paris is the capital of France.",
    "The Eiffel Tower is a wrought-iron lattice tower on the Champ de Mars in Paris, France.",
    "French cuisine is famous for its refined and diverse dishes.",
    "Berlin is the capital of Germany.",
    "法国菜以其精致和多样化的菜肴而闻名。"
]

# 3. 计算 Embedding
query_embeddings = model.encode(queries)
context_embeddings = model.encode(contexts)

# 4. 计算相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(query_embeddings, context_embeddings)

# 提取每个query最相关的context的相似度
max_similarities = np.max(similarity_matrix, axis=1)

# 5. 绘制直方图
plt.hist(max_similarities, bins=20)
plt.xlabel("Cosine Similarity")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Distribution of Maximum Cosine Similarities")
plt.show()

# 打印每个query与最相关context的相似度
for i, query in enumerate(queries):
    print(f"Query: {query}, Max Similarity: {max_similarities[i]:.4f}")

# 打印similarity_matrix，观察具体数值
print("nSimilarity Matrix:")
print(similarity_matrix)

预期结果分析:

• 如果直方图显示大多数相似度值都集中在一个较高的范围内（例如，0.7 以上），则表明 Query Embedding 的性能良好。
• 如果直方图显示相似度值分布较为分散，或者存在大量的低相似度值（例如，低于 0.5），则表明可能存在 Query Embedding 偏移。
• 通过打印每个query与最相关context的相似度，可以更细致地观察哪些query表现不佳。
• 通过打印similarity_matrix，可以观察每个query和每个context之间的相似度，找到具体的bad case。

3.2. 语义搜索评估

通过人工评估或自动化测试的方式，评估 RAG 系统检索结果的语义相关性。 如果检索结果与查询意图不符，或者缺乏多样性，那么就可能存在 Query Embedding 偏移。

步骤：

1. 准备测试数据集: 准备一组包含各种类型查询语句的测试数据集。
2. 执行检索: 使用 RAG 系统对测试数据集中的查询语句进行检索。
3. 评估结果: 对检索结果进行人工评估或自动化测试，判断其语义相关性。
4. 计算指标: 计算准确率、召回率、F1 值等指标，评估 RAG 系统的检索性能。

代码示例 (Python):

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

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

# 2. 准备测试数据集 (实际应用中需要从标注数据集中获取)
test_data = [
    {
        "query": "What is the capital of France?",
        "relevant_contexts": ["Paris is the capital of France."],
        "irrelevant_contexts": ["Berlin is the capital of Germany."]
    },
    {
        "query": "Tell me about the Eiffel Tower.",
        "relevant_contexts": ["The Eiffel Tower is a wrought-iron lattice tower on the Champ de Mars in Paris, France."],
        "irrelevant_contexts": ["The Great Wall of China is a series of fortifications made of stone, brick, tamped earth, wood, and other materials."]
    },
    {
        "query": "猫喜欢吃什么？",
        "relevant_contexts": ["猫喜欢吃鱼."],
        "irrelevant_contexts": ["狗喜欢吃骨头."]
    }
]

# 3. 定义评估函数
def evaluate_retrieval(query, relevant_contexts, irrelevant_contexts, model):
    """
    评估检索结果的准确性。

    Args:
        query (str): 查询语句。
        relevant_contexts (list): 相关的上下文信息列表。
        irrelevant_contexts (list): 不相关的上下文信息列表。
        model (SentenceTransformer): Embedding 模型。

    Returns:
        float: 准确率。
    """

    query_embedding = model.encode(query)
    relevant_embeddings = model.encode(relevant_contexts)
    irrelevant_embeddings = model.encode(irrelevant_contexts)

    # 计算查询语句与相关上下文信息之间的相似度
    relevant_similarities = cosine_similarity(query_embedding.reshape(1, -1), relevant_embeddings)

    # 计算查询语句与不相关上下文信息之间的相似度
    irrelevant_similarities = cosine_similarity(query_embedding.reshape(1, -1), irrelevant_embeddings)

    # 如果查询语句与相关上下文信息的相似度高于与不相关上下文信息的相似度，则认为检索结果是准确的
    accuracy = float(np.mean(relevant_similarities > np.max(irrelevant_similarities)))
    return accuracy

# 4. 执行评估
accuracies = []
for data in test_data:
    accuracy = evaluate_retrieval(data["query"], data["relevant_contexts"], data["irrelevant_contexts"], model)
    accuracies.append(accuracy)
    print(f"Query: {data['query']}, Accuracy: {accuracy:.4f}")

# 5. 计算平均准确率
mean_accuracy = np.mean(accuracies)
print(f"Mean Accuracy: {mean_accuracy:.4f}")

预期结果分析:

• 如果平均准确率较高（例如，0.8 以上），则表明 RAG 系统的检索性能良好。
• 如果平均准确率较低（例如，低于 0.6），则表明可能存在 Query Embedding 偏移。
• 可以进一步分析每个查询语句的准确率，找出哪些查询语句的检索结果不准确，从而定位具体的 Query Embedding 偏移问题。

3.3. Embedding 可视化

通过将 Query Embedding 投影到二维或三维空间，可以直观地观察查询语句的分布情况。 如果语义相似的查询语句在向量空间中距离较远，或者语义不同的查询语句距离较近，那么就可能存在 Query Embedding 偏移。

步骤：

1. 收集数据: 收集一组包含各种类型查询语句的数据集。
2. 计算 Embedding: 使用 Embedding 模型将查询语句转换为向量。
3. 降维: 使用 PCA、t-SNE 或 UMAP 等降维算法，将高维向量投影到二维或三维空间。
4. 可视化: 使用散点图等方式，可视化查询语句的分布情况。
5. 分析结果: 观察查询语句在向量空间中的分布情况，判断是否存在 Query Embedding 偏移。

代码示例 (Python):

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.decomposition import PCA
import umap

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

# 2. 准备数据集
queries = [
    "What is the capital of France?",
    "Tell me about the Eiffel Tower.",
    "French cuisine recommendations",
    "Capital of Germany",
    "German food",
    "猫喜欢吃什么？",
    "狗喜欢吃什么？"
]

# 3. 计算 Embedding
embeddings = model.encode(queries)

# 4. 使用 PCA 降维
pca = PCA(n_components=2)
embeddings_pca = pca.fit_transform(embeddings)

# 5. 使用 UMAP 降维
reducer = umap.UMAP(n_components=2)
embeddings_umap = reducer.fit_transform(embeddings)

# 6. 可视化 (PCA)
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(embeddings_pca[:, 0], embeddings_pca[:, 1])
for i, txt in enumerate(queries):
    plt.annotate(txt, (embeddings_pca[i, 0], embeddings_pca[i, 1]))
plt.title("PCA Visualization")

# 7. 可视化 (UMAP)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(embeddings_umap[:, 0], embeddings_umap[:, 1])
for i, txt in enumerate(queries):
    plt.annotate(txt, (embeddings_umap[i, 0], embeddings_umap[i, 1]))
plt.title("UMAP Visualization")

plt.tight_layout()
plt.show()

预期结果分析:

• 如果语义相似的查询语句在向量空间中聚集在一起，形成明显的簇，则表明 Query Embedding 的性能良好。
• 如果语义相似的查询语句分布较为分散，或者语义不同的查询语句混合在一起，则表明可能存在 Query Embedding 偏移。
• 注意不同降维算法的效果可能不同，需要根据实际情况选择合适的算法。

3.4. 对抗性测试

通过构造一些对抗性的查询语句，例如包含拼写错误、语法错误或特殊符号的语句，来测试 Embedding 模型的鲁棒性。 如果 Embedding 模型对这些对抗性语句的性能明显下降，那么就可能存在 Query Embedding 偏移。

步骤：

1. 构造对抗性语句: 基于原始查询语句，构造一些包含拼写错误、语法错误或特殊符号的对抗性语句。
2. 执行检索: 使用 RAG 系统对原始查询语句和对抗性语句进行检索。
3. 评估结果: 对检索结果进行人工评估或自动化测试，判断其语义相关性。
4. 比较性能: 比较 RAG 系统在原始查询语句和对抗性语句上的性能差异，判断 Embedding 模型的鲁棒性。

代码示例 (Python):

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

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

# 2. 准备测试数据集
test_data = [
    {
        "query": "What is the capital of France?",
        "adversarial_query": "What is teh capitol of Franse?", # 拼写错误
        "relevant_contexts": ["Paris is the capital of France."],
    },
    {
        "query": "Tell me about the Eiffel Tower.",
        "adversarial_query": "Eiffel towerr tell me", # 语法错误
        "relevant_contexts": ["The Eiffel Tower is a wrought-iron lattice tower on the Champ de Mars in Paris, France."],
    },
]

# 3. 定义评估函数 (简化版，只比较相似度)
def compare_similarity(query, adversarial_query, relevant_context, model):
    query_embedding = model.encode(query)
    adversarial_embedding = model.encode(adversarial_query)
    context_embedding = model.encode(relevant_context)

    query_similarity = cosine_similarity(query_embedding.reshape(1, -1), context_embedding.reshape(1, -1))[0][0]
    adversarial_similarity = cosine_similarity(adversarial_embedding.reshape(1, -1), context_embedding.reshape(1, -1))[0][0]

    return query_similarity, adversarial_similarity

# 4. 执行评估
for data in test_data:
    query_similarity, adversarial_similarity = compare_similarity(
        data["query"], data["adversarial_query"], data["relevant_contexts"][0], model
    )

    print(f"Original Query: {data['query']}, Similarity: {query_similarity:.4f}")
    print(f"Adversarial Query: {data['adversarial_query']}, Similarity: {adversarial_similarity:.4f}")
    print("-" * 30)

预期结果分析:

• 如果对抗性查询语句的相似度与原始查询语句的相似度相差不大，则表明 Embedding 模型的鲁棒性较好。
• 如果对抗性查询语句的相似度明显低于原始查询语句的相似度，则表明 Embedding 模型对噪声较为敏感，可能存在 Query Embedding 偏移。

4. 解决 Query Embedding 偏移的方法

一旦诊断出 Query Embedding 偏移问题，就可以采取以下措施来解决：

• 微调 Embedding 模型: 使用 RAG 应用的特定领域或语料库的数据，对预训练的 Embedding 模型进行微调，使其更好地适应 RAG 应用的需求。
• 数据增强: 使用数据增强技术，例如同义词替换、回译等，扩充训练数据集，提高 Embedding 模型的泛化能力。
• 集成多个 Embedding 模型: 使用多个不同的 Embedding 模型，并将它们的输出进行融合，以提高检索的准确性和鲁棒性。
• 优化向量数据库: 选择合适的向量数据库，并根据 RAG 应用的需求，调整索引和搜索算法的参数。
• 查询重写: 在将用户查询语句输入 Embedding 模型之前，对其进行预处理，例如拼写纠错、语法修正、关键词提取等，以提高 Embedding 模型的性能。
• 持续监控: 建立完善的监控体系，持续监控 Query Embedding 的性能，并及时发现和解决问题。
• 领域自适应 (Domain Adaptation): 使用领域自适应技术，将 Embedding 模型从通用领域迁移到 RAG 应用的特定领域。

5. 总结

今天我们讨论了生产级 RAG 应用中 Query Embedding 偏移问题的可观测性诊断方法。 通过相似度分布分析、语义搜索评估、Embedding 可视化和对抗性测试等方法，我们可以及时发现 Query Embedding 偏移问题，并采取相应的措施来解决，从而提高 RAG 系统的性能和用户体验。

希望今天的分享对大家有所帮助。 谢谢！