如何自动检测 RAG 召回质量下滑并触发 embedding 再训练流水线

自动检测 RAG 召回质量下滑并触发 Embedding 再训练流水线

大家好，今天我们来聊聊如何自动化监控 RAG (Retrieval Augmented Generation) 系统的召回质量，并在检测到质量下降时，自动触发 Embedding 模型的再训练流水线。这对于保证 RAG 系统长期稳定、高质量的输出至关重要。

RAG 系统依赖于检索模块从海量知识库中找到相关信息，然后利用生成模型将这些信息整合并生成最终答案。如果检索模块无法准确召回相关信息，那么生成模型的输出质量必然会受到影响。因此，建立一套自动化监控和再训练机制，可以有效地应对知识库更新、用户查询模式变化等因素带来的召回质量下降问题。

1. 理解 RAG 召回质量的关键指标

在讨论如何自动检测之前，我们需要明确哪些指标可以有效地反映 RAG 系统的召回质量。 常见的指标包括：

• Recall@K: 在返回的前 K 个结果中，有多少个是相关的。例如，Recall@5 表示在前 5 个结果中，有多少个是与用户查询相关的。
• Precision@K: 在返回的前 K 个结果中，有多少是真正相关的，避免返回大量不相关的信息。
• Mean Reciprocal Rank (MRR): 如果相关结果在返回列表中出现，则计算其排名的倒数。MRR 是所有查询的这些倒数的平均值。排名越高，倒数越大，MRR 也就越高。
• Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG): NDCG 考虑了相关结果的排名，并给予排名较高的相关结果更高的权重。它通过对相关结果的增益进行折扣（discounted）和归一化（normalized）来计算。

这些指标可以单独使用，也可以组合使用，具体选择取决于 RAG 系统的应用场景和对召回质量的要求。

2. 构建自动化评估数据集

有了评估指标，下一步是构建一个用于自动化评估的数据集。这个数据集包含：

• 查询 (Queries): 代表真实用户可能提出的问题。
• 相关文档 (Relevant Documents): 对于每个查询，明确哪些文档是相关的。
• 不相关文档 (Irrelevant Documents): 可以选择性地加入一些不相关的文档，以评估模型的区分能力。

构建评估数据集的方法有很多种，包括：

• 人工标注: 人工阅读文档，并根据查询标注相关文档。这是最准确的方法，但成本较高。
• 使用现有数据集: 如果你的应用场景与某个现有的数据集相似，可以直接使用该数据集，或者对其进行修改以适应你的需求。
• 基于日志的挖掘: 分析用户搜索日志，挖掘用户点击的文档和未点击的文档，作为相关和不相关的文档。
• 利用生成模型: 使用LLM生成与特定主题相关的问题，然后使用LLM判断哪些文档是相关的。

数据集的质量直接影响评估结果的可靠性，因此需要认真构建和维护。

示例：使用 Python 构建评估数据集

import json

# 评估数据集的结构
# [
#     {
#         "query": "什么是深度学习？",
#         "relevant_documents": ["doc1", "doc3"],
#         "irrelevant_documents": ["doc5"]
#     },
#     ...
# ]

def create_evaluation_dataset(queries, knowledge_base, annotation_method="manual"):
  """
  创建评估数据集。

  Args:
    queries: 查询列表。
    knowledge_base: 文档列表或文档存储的接口。
    annotation_method: 标注方法，可以是 "manual", "existing_dataset", "log_mining"等。

  Returns:
    评估数据集 (JSON格式)。
  """
  evaluation_data = []

  if annotation_method == "manual":
    # 这里需要人工标注每个查询的相关文档和不相关文档
    # 可以使用一个界面或脚本辅助标注
    for query in queries:
      print(f"请标注查询 '{query}' 的相关文档和不相关文档 (从 knowledge_base 中选择)")
      relevant_documents = input("相关文档 (逗号分隔): ").split(",")
      irrelevant_documents = input("不相关文档 (逗号分隔): ").split(",")
      evaluation_data.append({
          "query": query,
          "relevant_documents": [doc.strip() for doc in relevant_documents],
          "irrelevant_documents": [doc.strip() for doc in irrelevant_documents]
      })
  elif annotation_method == "existing_dataset":
    # 从现有数据集导入数据并进行转换
    # （需要根据实际数据集的格式进行调整）
    pass
  elif annotation_method == "log_mining":
    # 从搜索日志中挖掘数据
    # （需要访问搜索日志并进行分析）
    pass
  elif annotation_method == "llm_generation":
      # 使用LLM生成问题并判断相关文档
      pass
  else:
    raise ValueError(f"不支持的标注方法: {annotation_method}")

  return json.dumps(evaluation_data, indent=4, ensure_ascii=False)

# 示例用法
queries = ["什么是深度学习？", "人工智能的应用有哪些？", "自然语言处理的发展历程"]
# 假设 knowledge_base 是一个文档ID列表
knowledge_base = ["doc1", "doc2", "doc3", "doc4", "doc5", "doc6"]

evaluation_dataset = create_evaluation_dataset(queries, knowledge_base, annotation_method="manual")
print(evaluation_dataset)

# 将评估数据集保存到文件
with open("evaluation_dataset.json", "w", encoding="utf-8") as f:
  f.write(evaluation_dataset)

3. 实现自动化评估流程

有了评估数据集，就可以实现自动化评估流程。这个流程包括：

1. 使用当前的 Embedding 模型对知识库中的文档进行 Embedding。
2. 对于评估数据集中的每个查询，使用 Embedding 模型计算查询的 Embedding。
3. 使用相似度搜索 (例如，余弦相似度) 在 Embedding 后的知识库中检索最相关的文档。
4. 根据评估指标，计算召回质量。

示例：使用 FAISS 和 Python 实现自动化评估

import json
import faiss
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

class RAGEvaluator:
    def __init__(self, embedding_model_name, knowledge_base_file, evaluation_dataset_file):
        """
        初始化 RAG 评估器。

        Args:
            embedding_model_name: 使用的 Embedding 模型名称 (例如，'all-mpnet-base-v2')。
            knowledge_base_file: 知识库文件路径 (JSON 格式，包含文档 ID 和内容)。
            evaluation_dataset_file: 评估数据集文件路径 (JSON 格式)。
        """
        self.embedding_model = SentenceTransformer(embedding_model_name)
        self.knowledge_base = self.load_knowledge_base(knowledge_base_file)
        self.evaluation_dataset = self.load_evaluation_dataset(evaluation_dataset_file)
        self.index = None # FAISS index

    def load_knowledge_base(self, knowledge_base_file):
        """加载知识库."""
        with open(knowledge_base_file, "r", encoding="utf-8") as f:
            knowledge_base = json.load(f)
        return knowledge_base

    def load_evaluation_dataset(self, evaluation_dataset_file):
        """加载评估数据集."""
        with open(evaluation_dataset_file, "r", encoding="utf-8") as f:
            evaluation_dataset = json.load(f)
        return evaluation_dataset

    def build_index(self):
        """构建 FAISS 索引."""
        document_embeddings = self.embedding_model.encode([doc["content"] for doc in self.knowledge_base])
        dimension = document_embeddings.shape[1]
        self.index = faiss.IndexFlatIP(dimension) # 使用内积作为相似度度量
        self.index.add(document_embeddings)
        print("FAISS index 构建完成.")

    def evaluate(self, top_k=5):
        """评估召回质量."""
        if self.index is None:
            self.build_index()

        recall_at_k_list = []
        precision_at_k_list = []
        mrr_list = []
        ndcg_list = []

        for item in self.evaluation_dataset:
            query = item["query"]
            relevant_documents = set(item["relevant_documents"])
            query_embedding = self.embedding_model.encode([query])[0]

            # 使用 FAISS 进行相似度搜索
            D, I = self.index.search(np.array([query_embedding]), top_k) # D: 距离, I: 索引
            retrieved_document_ids = [self.knowledge_base[i]["id"] for i in I[0]]

            # 计算 Recall@K
            relevant_retrieved = len(relevant_documents.intersection(retrieved_document_ids))
            recall_at_k = relevant_retrieved / len(relevant_documents) if len(relevant_documents) > 0 else 0
            recall_at_k_list.append(recall_at_k)

            # 计算 Precision@K
            precision_at_k = relevant_retrieved / top_k if top_k > 0 else 0
            precision_at_k_list.append(precision_at_k)

            # 计算 MRR
            mrr = 0
            for i, doc_id in enumerate(retrieved_document_ids):
                if doc_id in relevant_documents:
                    mrr = 1 / (i + 1)
                    break
            mrr_list.append(mrr)

            # 计算 NDCG
            dcg = 0
            for i, doc_id in enumerate(retrieved_document_ids):
                if doc_id in relevant_documents:
                    dcg += 1 / np.log2(i + 2)

            #计算IDCG,理想情况下，所有相关文档都排在最前面
            idcg = sum([1 / np.log2(i + 2) for i in range(min(top_k, len(relevant_documents)))])
            ndcg = dcg / idcg if idcg > 0 else 0
            ndcg_list.append(ndcg)

        mean_recall_at_k = np.mean(recall_at_k_list)
        mean_precision_at_k = np.mean(precision_at_k_list)
        mean_mrr = np.mean(mrr_list)
        mean_ndcg = np.mean(ndcg_list)

        print(f"Recall@{top_k}: {mean_recall_at_k:.4f}")
        print(f"Precision@{top_k}: {mean_precision_at_k:.4f}")
        print(f"MRR: {mean_mrr:.4f}")
        print(f"NDCG: {mean_ndcg:.4f}")

        return {
            "recall_at_k": mean_recall_at_k,
            "precision_at_k": mean_precision_at_k,
            "mrr": mean_mrr,
            "ndcg": mean_ndcg
        }

# 示例用法
knowledge_base_file = "knowledge_base.json"  # 包含文档 ID 和内容的 JSON 文件
evaluation_dataset_file = "evaluation_dataset.json"
embedding_model_name = "all-mpnet-base-v2"

# 创建一些示例知识库数据
knowledge_base_data = [
    {"id": "doc1", "content": "深度学习是人工智能的一个分支。"},
    {"id": "doc2", "content": "人工智能的应用包括图像识别、自然语言处理等。"},
    {"id": "doc3", "content": "深度学习使用神经网络进行学习。"},
    {"id": "doc4", "content": "自然语言处理是人工智能的一个重要方向。"},
    {"id": "doc5", "content": "机器学习是人工智能的核心技术。"},
    {"id": "doc6", "content": "云计算提供了强大的计算能力。"}
]
with open(knowledge_base_file, "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(knowledge_base_data, f, indent=4, ensure_ascii=False)

evaluator = RAGEvaluator(embedding_model_name, knowledge_base_file, evaluation_dataset_file)
evaluation_metrics = evaluator.evaluate(top_k=5)
print(f"评估结果: {evaluation_metrics}")

4. 设定阈值并触发再训练流水线

在完成自动化评估后，我们需要设定一个阈值来判断召回质量是否下降。这个阈值可以根据历史数据、业务需求和实验结果来确定。

• 静态阈值: 例如，如果 Recall@5 低于 0.8，则认为召回质量下降。
• 动态阈值: 例如，计算过去一段时间内的 Recall@5 的平均值和标准差，如果当前的 Recall@5 低于平均值减去若干个标准差，则认为召回质量下降。
• 基于统计检验的阈值: 使用假设检验 (例如，t 检验) 来比较当前评估结果与历史评估结果，如果差异显著，则认为召回质量下降。

一旦检测到召回质量下降，就需要触发 Embedding 模型的再训练流水线。这个流水线可以包括以下步骤：

1. 数据准备: 收集新的训练数据，或者对现有训练数据进行清洗和增强。
2. 模型训练: 使用新的训练数据对 Embedding 模型进行训练。
3. 模型评估: 使用评估数据集评估新的 Embedding 模型的性能。
4. 模型部署: 如果新的 Embedding 模型的性能优于旧的模型，则将其部署到生产环境。

示例：使用 Python 实现监控和再训练逻辑

import time

def monitor_rag_quality(evaluator, threshold, retraining_pipeline):
    """
    监控 RAG 系统的召回质量，如果低于阈值则触发再训练流水线。

    Args:
        evaluator: RAG 评估器对象。
        threshold: 召回质量阈值 (例如，Recall@5 的阈值)。
        retraining_pipeline: 再训练流水线函数。
    """
    while True:
        evaluation_metrics = evaluator.evaluate(top_k=5)
        recall_at_k = evaluation_metrics["recall_at_k"]

        if recall_at_k < threshold:
            print(f"召回质量下降 (Recall@5 = {recall_at_k:.4f} < {threshold})，触发再训练流水线...")
            retraining_pipeline()
        else:
            print(f"召回质量正常 (Recall@5 = {recall_at_k:.4f})")

        time.sleep(3600)  # 每小时评估一次

def retraining_pipeline():
    """
    再训练流水线 (示例)。

    这个函数需要根据你的实际情况进行实现。
    它应该包括数据准备、模型训练、模型评估和模型部署等步骤。
    """
    print("开始再训练流水线...")
    # 在这里实现你的再训练逻辑
    print("再训练流水线完成.")

# 示例用法
knowledge_base_file = "knowledge_base.json"
evaluation_dataset_file = "evaluation_dataset.json"
embedding_model_name = "all-mpnet-base-v2"
evaluator = RAGEvaluator(embedding_model_name, knowledge_base_file, evaluation_dataset_file)

threshold = 0.7 # 设定 Recall@5 的阈值为 0.7
monitor_rag_quality(evaluator, threshold, retraining_pipeline)

5. 构建完整的自动化流水线

为了实现完全自动化，可以将上述步骤整合到一个完整的流水线中。这个流水线可以使用各种工具和平台来实现，例如：

• Airflow: 一个流行的工作流管理平台，可以用于编排和调度各种任务。
• Kubeflow: 一个基于 Kubernetes 的机器学习平台，可以用于构建和部署机器学习流水线。
• MLflow: 一个用于管理机器学习生命周期的平台，可以用于跟踪实验、管理模型和部署模型。
• 自定义脚本和定时任务: 对于简单的场景，可以使用 Python 脚本和定时任务 (例如，Cron) 来实现自动化流水线。

示例：使用 Airflow 构建自动化流水线

(由于篇幅限制，这里只提供一个 Airflow DAG 的示例，你需要根据你的实际情况进行修改。)

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def evaluate_rag_task():
    # 在这里调用 RAGEvaluator.evaluate() 函数
    pass

def check_threshold_task():
    # 在这里检查评估结果是否低于阈值
    # 如果低于阈值，则返回 True，否则返回 False
    pass

def retraining_pipeline_task():
    # 在这里调用 retraining_pipeline() 函数
    pass

with DAG(
    dag_id='rag_quality_monitoring',
    schedule_interval='@hourly',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False
) as dag:
    evaluate_rag = PythonOperator(
        task_id='evaluate_rag',
        python_callable=evaluate_rag_task
    )

    check_threshold = PythonOperator(
        task_id='check_threshold',
        python_callable=check_threshold_task
    )

    retraining_pipeline = PythonOperator(
        task_id='retraining_pipeline',
        python_callable=retraining_pipeline_task
    )

    evaluate_rag >> check_threshold >> retraining_pipeline # 如果低于阈值才执行 retraining_pipeline

6. 持续优化与改进

自动化监控和再训练仅仅是第一步。为了保证 RAG 系统的长期稳定和高质量，还需要持续优化和改进以下方面：

• 评估数据集的质量: 定期审查和更新评估数据集，确保其能够准确反映用户的查询模式和知识库的变化。
• Embedding 模型的选择: 尝试不同的 Embedding 模型，并选择最适合你的应用场景的模型。
• 训练数据的选择: 选择高质量的训练数据，并使用数据增强技术来扩充训练数据。
• 相似度搜索算法的选择: 尝试不同的相似度搜索算法，并选择最适合你的应用场景的算法。
• 阈值的调整: 根据实际情况调整阈值，以达到最佳的监控效果。

总结一下：确保RAG召回质量，构建稳定可靠的知识问答系统

本文介绍了如何自动检测 RAG 系统的召回质量下降，并触发 Embedding 模型的再训练流水线。通过构建自动化评估数据集、实现自动化评估流程、设定阈值并触发再训练流水线，我们可以有效地应对知识库更新、用户查询模式变化等因素带来的召回质量下降问题，从而保证 RAG 系统的长期稳定和高质量。一个好的RAG系统离不开持续的优化和改进。