RAG 架构召回质量在线评分系统：模型优化依据
大家好，今天我们来深入探讨一个在实际应用中至关重要的课题：如何为检索增强生成 (RAG) 架构构建一个“召回质量在线评分系统”，并利用该系统产生的数据来优化我们的模型。
RAG 的核心在于检索，如果检索到的信息质量不高，那么后续的生成效果必然会受到影响。因此，实时监控和评估召回质量，并根据评估结果进行优化，是构建高效 RAG 系统的关键。
1. 为什么需要在线评分系统？
在模型开发阶段，我们通常会使用离线评估指标（如 Precision、Recall、F1-score、NDCG 等）来衡量召回效果。这些指标在一定程度上可以反映模型的性能，但它们存在以下局限性：
- 数据分布差异： 离线评估数据可能与实际线上数据存在差异，导致离线评估结果与线上表现不符。
- 用户行为缺失： 离线评估无法捕捉用户的真实行为，如点击、停留时间、点赞等，这些行为可以更准确地反映文档的相关性和用户满意度。
- 实时性不足： 离线评估无法实时反映模型性能的变化，例如新数据引入、模型漂移等。
因此，我们需要一个在线评分系统，它可以：
- 实时监控召回质量： 持续收集线上数据，实时计算评估指标，及时发现问题。
- 捕捉用户行为： 利用用户行为数据，更准确地评估文档的相关性和用户满意度。
- 指导模型优化： 根据评估结果，针对性地优化召回模型，提高系统性能。
2. 构建召回质量在线评分系统
一个典型的召回质量在线评分系统包含以下几个关键组件：
- 数据收集模块： 负责收集用户查询、召回结果、用户行为等数据。
- 特征工程模块： 负责提取与召回质量相关的特征。
- 指标计算模块： 负责根据特征和用户行为计算评估指标。
- 存储模块： 负责存储原始数据、特征和评估指标。
- 监控和报警模块： 负责实时监控评估指标，并在指标异常时发出报警。
- 分析和可视化模块： 负责分析评估指标，可视化结果，帮助我们理解模型性能。
2.1 数据收集
数据收集是构建在线评分系统的基础。我们需要收集以下数据：
- 用户查询 (Query): 用户输入的搜索语句。
- 召回结果 (Retrieved Documents): 模型召回的文档列表，包括文档 ID、文档内容、文档得分等。
- 用户行为 (User Actions): 用户与召回结果的交互行为，例如点击、停留时间、点赞、分享等。
- 上下文信息 (Contextual Information): 用户的设备、地理位置、搜索时间等。
这些数据可以通过日志系统、埋点等方式收集。
2.2 特征工程
特征工程是提高评估指标准确性的关键。我们需要提取与召回质量相关的特征，这些特征可以分为以下几类：
- 查询相关特征：
- Query 长度
- Query 中关键词的数量
- Query 的词性分布
- Query 的主题分布
- 文档相关特征：
- 文档长度
- 文档中关键词的数量
- 文档的词性分布
- 文档的主题分布
- 文档的发布时间
- 文档的质量评分（例如 PageRank）
- Query-Document 相关特征：
- Query 和文档的文本相似度 (例如 Cosine Similarity, BM25)
- Query 和文档的关键词重合度
- Query 和文档的主题相似度
- 用户行为相关特征：
- 点击率 (Click-Through Rate, CTR)
- 停留时间 (Dwelling Time)
- 点击位置 (Click Position)
- 点赞数 (Likes)
- 分享数 (Shares)
这些特征可以使用各种自然语言处理技术和统计方法提取。
2.3 指标计算
根据特征和用户行为，我们可以计算以下评估指标：
- 点击率 (CTR): 衡量文档被点击的概率。
- 公式：
CTR = 点击次数 / 展现次数
- 公式：
- 平均停留时间 (Average Dwelling Time): 衡量用户在文档上的停留时间。
- 公式：
Average Dwelling Time = 总停留时间 / 点击次数
- 公式：
- 点击位置 (Click Position): 衡量文档在召回结果中的位置对点击的影响。通常，排名越靠前的文档被点击的概率越高。
- 归一化折损累计增益 (NDCG): 衡量召回结果的排序质量。
- 公式：
NDCG = DCG / IDCG DCG = Σ (rel_i / log2(i+1))，其中rel_i表示第i个文档的相关性得分。IDCG是理想情况下的DCG，即所有相关文档都排在最前面。
- 公式：
- 用户满意度 (User Satisfaction): 可以通过用户显式反馈（例如点赞、评分）或隐式反馈（例如停留时间、点击深度）来衡量。
这些指标可以反映召回质量的不同方面。
2.4 存储和监控
原始数据、特征和评估指标需要存储在数据库中，例如 MySQL、PostgreSQL 或 NoSQL 数据库（例如 MongoDB、Cassandra）。
我们需要建立监控系统，实时监控评估指标，并在指标异常时发出报警。可以使用 Prometheus、Grafana 等工具进行监控和报警。
2.5 分析和可视化
我们需要对评估指标进行分析和可视化，以便更好地理解模型性能，发现问题，并制定优化策略。可以使用 Tableau、Power BI 等工具进行分析和可视化。
3. 代码示例：CTR 计算
以下是一个简单的 Python 代码示例，用于计算点击率 (CTR)：
import pandas as pd
# 假设我们有以下数据，存储在一个 DataFrame 中
data = {
'query': ['query1', 'query2', 'query3', 'query1', 'query2'],
'document_id': ['doc1', 'doc2', 'doc3', 'doc2', 'doc1'],
'impression': [1, 1, 1, 1, 1], # 展现次数
'click': [1, 0, 1, 1, 0] # 点击次数
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算 CTR
def calculate_ctr(df):
"""
计算点击率 (CTR)。
Args:
df: 包含展现次数和点击次数的 DataFrame。
Returns:
包含 CTR 的 DataFrame。
"""
df['ctr'] = df['click'] / df['impression']
return df
df = calculate_ctr(df)
print(df)输出：
query document_id impression click ctr
0 query1 doc1 1 1 1.000000
1 query2 doc2 1 0 0.000000
2 query3 doc3 1 1 1.000000
3 query1 doc2 1 1 1.000000
4 query2 doc1 1 0 0.000000这个例子非常简单，实际应用中可能需要更复杂的逻辑来处理缺失值、异常值等情况，并根据实际需求选择合适的 CTR 计算方式。例如，可以计算不同 Query 下的 CTR，或者不同 Document 的 CTR。
4. 基于在线评分的模型优化策略
有了在线评分系统，我们就可以根据评估结果来优化我们的模型。以下是一些常见的优化策略：
- 调整检索策略：
- 调整检索模型的参数，例如 BM25 的 k1 和 b 参数。
- 使用不同的检索算法，例如向量检索、关键词检索、混合检索。
- 调整检索结果的排序策略，例如使用 Learning to Rank 模型。
- 优化 Embedding 模型：
- 使用更强大的 Embedding 模型，例如 Sentence-BERT、SimCSE。
- 使用对比学习 (Contrastive Learning) 方法训练 Embedding 模型，使其更好地捕捉语义信息。
- 针对特定领域的数据，对 Embedding 模型进行微调 (Fine-tuning)。
- 改进数据增强方法：
- 使用更多样化的数据增强方法，例如回译 (Back Translation)、随机插入 (Random Insertion)、随机删除 (Random Deletion)。
- 根据实际情况，选择合适的数据增强策略。
- 引入负样本：
- 在训练过程中引入负样本，例如随机选择的文档、与 Query 无关的文档。
- 使用 Hard Negative Mining 方法，选择更难区分的负样本。
- 使用 A/B 测试：
- 将不同的模型或策略部署到线上，进行 A/B 测试，比较它们的性能。
- 根据 A/B 测试结果，选择最优的模型或策略。
4.1 调整检索策略示例：BM25 参数优化
BM25 是一种常用的文本检索算法，它有两个重要的参数：k1 和 b。
- k1: 控制词频饱和度。k1 越大，词频的影响越大。
- b: 控制文档长度的影响。b 越大，文档长度的影响越大。
我们可以通过在线评分系统来优化这两个参数。例如，我们可以使用网格搜索 (Grid Search) 或贝叶斯优化 (Bayesian Optimization) 方法，找到最佳的 k1 和 b 值。
以下是一个使用网格搜索优化 BM25 参数的示例：
import pandas as pd
from rank_bm25 import BM25Okapi
from sklearn.model_selection import ParameterGrid
# 假设我们有以下数据，存储在一个 DataFrame 中
data = {
'query': ['query1', 'query2', 'query3', 'query1', 'query2'],
'document': ['doc1 content', 'doc2 content', 'doc3 content', 'doc2 content', 'doc1 content'],
'relevant': [1, 0, 1, 1, 0] # 1 表示相关，0 表示不相关
}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义 BM25 模型
def bm25_rank(query, documents, k1, b):
"""
使用 BM25 对文档进行排序。
Args:
query: 查询语句。
documents: 文档列表。
k1: BM25 的 k1 参数。
b: BM25 的 b 参数。
Returns:
排序后的文档列表，以及对应的得分。
"""
tokenized_corpus = [doc.split(" ") for doc in documents]
bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus)
tokenized_query = query.split(" ")
doc_scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
ranked_documents = sorted(zip(documents, doc_scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)
return ranked_documents
# 定义评估函数 (例如，使用 NDCG)
def evaluate(df, k1, b):
"""
评估 BM25 的性能。
Args:
df: 包含查询、文档和相关性标签的 DataFrame。
k1: BM25 的 k1 参数。
b: BM25 的 b 参数。
Returns:
NDCG 值。
"""
ndcg_scores = []
for query in df['query'].unique():
query_df = df[df['query'] == query]
documents = query_df['document'].tolist()
relevant_labels = query_df['relevant'].tolist()
ranked_documents = bm25_rank(query, documents, k1, b)
# 计算 DCG
dcg = 0
for i, (doc, score) in enumerate(ranked_documents):
relevance = relevant_labels[documents.index(doc)] # 获取对应文档的相关性
dcg += relevance / (np.log2(i + 2)) # i+2是因为i从0开始，分母不能为0
# 计算 IDCG
ideal_ranking = sorted(relevant_labels, reverse=True)
idcg = 0
for i, relevance in enumerate(ideal_ranking):
idcg += relevance / (np.log2(i + 2))
# 计算 NDCG
if idcg > 0:
ndcg = dcg / idcg
else:
ndcg = 0 # 如果IDCG为0，说明没有相关文档，NDCG为0
ndcg_scores.append(ndcg)
return np.mean(ndcg_scores)
# 定义参数网格
param_grid = {
'k1': [1.0, 1.5, 2.0],
'b': [0.5, 0.75, 1.0]
}
# 网格搜索
best_ndcg = 0
best_params = None
for params in ParameterGrid(param_grid):
ndcg = evaluate(df.copy(), params['k1'], params['b'])
print(f"k1: {params['k1']}, b: {params['b']}, NDCG: {ndcg}")
if ndcg > best_ndcg:
best_ndcg = ndcg
best_params = params
print(f"Best parameters: {best_params}, Best NDCG: {best_ndcg}")注意：
- 这段代码依赖于
rank_bm25库。可以使用pip install rank_bm25安装。 evaluate函数中的ndcg计算部分，需要考虑IDCG为 0 的情况，避免出现除以 0 的错误。- 需要确保
relevant_labels和documents的顺序一致，才能正确计算DCG和IDCG。 - 在实际应用中，需要使用更大的数据集和更复杂的评估指标，才能得到更准确的结果。
- 为了运行这段代码，需要安装
numpy包，可以使用pip install numpy命令进行安装。
4.2 优化 Embedding 模型示例：对比学习
对比学习是一种常用的自监督学习方法，可以用于训练 Embedding 模型。它的核心思想是：将相似的样本拉近，将不相似的样本推远。
以下是一个使用对比学习训练 Embedding 模型的示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# 定义数据集
class TextDataset(Dataset):
def __init__(self, texts, tokenizer, max_length):
self.texts = texts
self.tokenizer = tokenizer
self.max_length = max_length
def __len__(self):
return len(self.texts)
def __getitem__(self, idx):
text = self.texts[idx]
encoding = self.tokenizer(text,
padding='max_length',
truncation=True,
max_length=self.max_length,
return_tensors='pt')
return {
'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),
'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten()
}
# 定义模型
class SentenceEncoder(nn.Module):
def __init__(self, model_name):
super(SentenceEncoder, self).__init__()
self.transformer = AutoModel.from_pretrained(model_name)
def forward(self, input_ids, attention_mask):
outputs = self.transformer(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
# 使用 CLS token 的输出作为句子 Embedding
return outputs.last_hidden_state[:, 0, :]
# 定义对比损失函数
class ContrastiveLoss(nn.Module):
def __init__(self, margin=1.0):
super(ContrastiveLoss, self).__init__()
self.margin = margin
def forward(self, output1, output2, label):
"""
计算对比损失。
Args:
output1: 第一个句子的 Embedding。
output2: 第二个句子的 Embedding。
label: 1 表示两个句子相似，0 表示不相似。
Returns:
损失值。
"""
euclidean_distance = torch.sqrt(torch.sum((output1 - output2)**2, dim=1))
loss_contrastive = torch.mean((1-label) * torch.pow(euclidean_distance, 2) +
(label) * torch.pow(torch.clamp(self.margin - euclidean_distance, min=0.0), 2))
return loss_contrastive
# 超参数
model_name = 'bert-base-uncased' # 或者其他预训练模型
max_length = 128
batch_size = 32
epochs = 10
learning_rate = 2e-5
# 数据准备 (这里只是一个示例，实际需要更复杂的数据增强和负样本采样)
texts = ["This is a positive sentence.",
"This is a negative sentence.",
"Another positive sentence similar to the first one.",
"A completely different negative sentence."]
# 创建正样本对和负样本对
pairs = [(0, 2, 0), # 正样本对 (0, 2)
(1, 3, 0), # 正样本对 (1, 3)
(0, 1, 1), # 负样本对 (0, 1)
(2, 3, 1)] # 负样本对 (2, 3)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 创建数据集和数据加载器
class ContrastiveDataset(Dataset):
def __init__(self, texts, pairs, tokenizer, max_length):
self.texts = texts
self.pairs = pairs
self.tokenizer = tokenizer
self.max_length = max_length
def __len__(self):
return len(self.pairs)
def __getitem__(self, idx):
idx1, idx2, label = self.pairs[idx]
text1 = self.texts[idx1]
text2 = self.texts[idx2]
encoding1 = self.tokenizer(text1, padding='max_length', truncation=True, max_length=self.max_length, return_tensors='pt')
encoding2 = self.tokenizer(text2, padding='max_length', truncation=True, max_length=self.max_length, return_tensors='pt')
return {
'input_ids1': encoding1['input_ids'].flatten(),
'attention_mask1': encoding1['attention_mask'].flatten(),
'input_ids2': encoding2['input_ids'].flatten(),
'attention_mask2': encoding2['attention_mask'].flatten(),
'label': torch.tensor(label, dtype=torch.float)
}
dataset = ContrastiveDataset(texts, pairs, tokenizer, max_length)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 初始化模型、损失函数和优化器
model = SentenceEncoder(model_name)
criterion = ContrastiveLoss()
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
for epoch in range(epochs):
for batch in dataloader:
input_ids1 = batch['input_ids1'].to(device)
attention_mask1 = batch['attention_mask1'].to(device)
input_ids2 = batch['input_ids2'].to(device)
attention_mask2 = batch['attention_mask2'].to(device)
label = batch['label'].to(device)
output1 = model(input_ids1, attention_mask1)
output2 = model(input_ids2, attention_mask2)
loss = criterion(output1, output2, label)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")
# 使用训练好的模型生成句子 Embedding
def get_embedding(text, model, tokenizer, max_length, device):
encoding = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_length, return_tensors='pt')
input_ids = encoding['input_ids'].to(device)
attention_mask = encoding['attention_mask'].to(device)
model.eval()
with torch.no_grad():
embedding = model(input_ids, attention_mask)
return embedding.cpu().numpy()
# 示例
text = "This is a test sentence."
embedding = get_embedding(text, model, tokenizer, max_length, device)
print(f"Embedding for '{text}': {embedding}")关键点：
- 数据准备： 需要准备正样本对和负样本对。正样本对是指语义相似的句子，负样本对是指语义不相似的句子。可以使用数据增强方法来生成更多的样本。
- 模型定义： 使用预训练的 Transformer 模型作为 Sentence Encoder。
- 损失函数： 使用 Contrastive Loss，鼓励相似的句子 Embedding 靠近，不相似的句子 Embedding 远离。
- 训练过程： 将数据加载到 DataLoader 中，然后进行训练。
- Embedding 生成： 使用训练好的模型生成句子 Embedding。
5. 注意事项
- 数据质量： 在线评分系统的准确性取决于数据的质量。我们需要确保收集到的数据是准确、完整和一致的。
- 指标选择： 选择合适的评估指标非常重要。不同的指标反映召回质量的不同方面，我们需要根据实际需求选择合适的指标。
- 实时性： 在线评分系统需要实时监控评估指标，及时发现问题。
- 可解释性： 在线评分系统需要提供可解释的结果，帮助我们理解模型性能，发现问题，并制定优化策略。
- 安全性： 在线评分系统需要保证数据的安全性，防止数据泄露和篡改。
总结：构建在线评分系统，持续优化 RAG 架构
我们深入探讨了如何为 RAG 架构构建一个“召回质量在线评分系统”，并利用该系统产生的数据来优化我们的模型。在线评分系统能够实时监控召回质量，捕捉用户行为，并指导模型优化，从而提高 RAG 系统的整体性能。