RAG 中上下文过长导致模型推理变慢的工程化压缩与裁剪策略

RAG 中上下文过长导致模型推理变慢的工程化压缩与裁剪策略

大家好，今天我们来聊聊 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 应用中一个非常实际的问题：上下文过长导致模型推理变慢。RAG 的核心思想是利用检索模块获取相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给生成模型，以提升生成质量。然而，随着上下文长度的增加，模型推理的时间和计算资源消耗也会显著增加，甚至可能导致性能瓶颈。因此，如何有效地压缩和裁剪上下文，在保证生成质量的前提下，降低推理成本，就成为了一个非常重要的工程问题。

我们将从以下几个方面深入探讨这个问题：

1. 问题分析：上下文长度与模型推理的关系
2. 工程化压缩与裁剪策略：概览
3. 基于语义相似度的上下文选择
4. 基于信息密度的上下文排序与裁剪
5. 基于摘要的上下文压缩
6. 基于窗口滑动的上下文截断
7. 多文档情况下的上下文管理
8. 评估指标与实验分析
9. 结合 LangChain 的实践

1. 问题分析：上下文长度与模型推理的关系

大型语言模型 (LLM) 的推理过程涉及到复杂的矩阵运算，其时间复杂度与输入序列长度（即上下文长度）密切相关。具体来说，Transformer 模型的自注意力机制的时间复杂度是 O(n^2)，其中 n 是序列长度。这意味着，当上下文长度翻倍时，推理时间可能会增加到原来的四倍。

此外，更长的上下文还会带来以下问题：

• 内存消耗增加： 模型需要存储整个上下文的表示，导致内存占用增加，可能超出硬件限制。
• 噪声信息干扰： 上下文中可能包含与当前任务无关的信息，这些噪声信息会干扰模型的判断，降低生成质量。
• 遗忘问题： 某些模型可能难以处理过长的上下文，导致模型在推理过程中“遗忘”早期输入的信息。

因此，在 RAG 应用中，我们需要仔细权衡上下文长度和模型推理效率之间的关系，并采取相应的压缩和裁剪策略。

2. 工程化压缩与裁剪策略：概览

针对上下文过长的问题，我们可以采用多种工程化压缩与裁剪策略，大致可以分为以下几类：

• 基于语义相似度的上下文选择 (Semantic Similarity-Based Context Selection): 从检索结果中选择与查询最相关的文档或段落，过滤掉无关信息。
• 基于信息密度的上下文排序与裁剪 (Information Density-Based Context Ranking and Pruning): 对检索结果进行排序，优先选择包含更多关键信息的文档或段落，并裁剪掉冗余信息。
• 基于摘要的上下文压缩 (Summarization-Based Context Compression): 利用摘要模型对检索结果进行压缩，提取关键信息，减少上下文长度。
• 基于窗口滑动的上下文截断 (Sliding Window-Based Context Truncation): 将上下文分割成多个窗口，每次只将部分窗口输入模型，并滑动窗口以覆盖整个上下文。
• 多文档情况下的上下文管理 (Context Management for Multiple Documents): 在处理多个文档时，需要考虑文档之间的关联性，并采取相应的策略来管理上下文。

接下来，我们将逐一介绍这些策略，并给出相应的代码示例。

3. 基于语义相似度的上下文选择

原理：

这种策略的核心思想是利用语义相似度算法，计算检索到的文档或段落与用户查询之间的相似度，然后选择相似度最高的 K 个文档或段落作为上下文。

优点：

• 简单易懂，易于实现。
• 可以有效地过滤掉与查询无关的信息。

缺点：

• 可能会忽略一些看似不相关，但实际上对生成结果有帮助的信息。
• 相似度计算的准确性直接影响上下文选择的效果。

代码示例 (Python):

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
import torch

# 初始化 SentenceTransformer 模型
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')

def select_context_by_similarity(query, documents, top_k=3):
    """
    根据语义相似度选择上下文.

    Args:
        query (str): 用户查询.
        documents (list): 检索到的文档列表.
        top_k (int): 选择的文档数量.

    Returns:
        list: 选择的文档列表.
    """

    # 将查询和文档转换为向量
    query_embedding = model.encode(query, convert_to_tensor=True)
    document_embeddings = model.encode(documents, convert_to_tensor=True)

    # 计算相似度
    cosine_scores = util.cos_sim(query_embedding, document_embeddings)[0]

    # 获取相似度最高的 K 个文档的索引
    top_results = torch.topk(cosine_scores, k=top_k)

    # 选择对应的文档
    selected_documents = [documents[i] for i in top_results.indices]

    return selected_documents

# 示例数据
query = "What is the capital of France?"
documents = [
    "The capital of France is Paris.",
    "Berlin is the capital of Germany.",
    "Paris is a beautiful city.",
    "The Eiffel Tower is in Paris.",
    "This document is irrelevant."
]

# 选择上下文
selected_documents = select_context_by_similarity(query, documents, top_k=2)

# 打印结果
print("Selected Documents:")
for doc in selected_documents:
    print(doc)

代码解释：

1. 使用 SentenceTransformer 模型将查询和文档转换为向量表示。all-mpnet-base-v2是一个常用的预训练模型，可以生成高质量的句子向量。
2. 使用余弦相似度计算查询向量和文档向量之间的相似度。
3. 使用 torch.topk 函数获取相似度最高的 K 个文档的索引。
4. 根据索引选择对应的文档。

4. 基于信息密度的上下文排序与裁剪

原理：

这种策略的核心思想是评估文档或段落中包含的关键信息量，然后根据信息密度对文档或段落进行排序，并裁剪掉信息密度较低的部分。

方法：

• 关键词密度： 统计文档中关键词的出现频率，频率越高，信息密度越高。
• TF-IDF： 使用 TF-IDF 算法评估词语的重要性，并计算文档的加权词频，作为信息密度的度量。
• 基于语言模型的困惑度 (Perplexity): 使用语言模型计算文档的困惑度，困惑度越低，信息密度越高。困惑度可以理解为语言模型对文档的理解程度，理解程度越高，文档的信息密度越高。

优点：

• 可以有效地提取关键信息，减少冗余信息。
• 可以根据信息密度对文档进行排序，优先选择包含更多关键信息的文档。

缺点：

• 需要定义关键词或训练语言模型，增加了实现的复杂性。
• 信息密度评估的准确性直接影响上下文裁剪的效果。

代码示例 (Python):

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
import math

nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')

def calculate_tf_idf(query, document):
    """
    计算 TF-IDF 值.

    Args:
        query (str): 用户查询.
        document (str): 文档.

    Returns:
        float: TF-IDF 值.
    """
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    query_tokens = word_tokenize(query.lower())
    document_tokens = word_tokenize(document.lower())

    # 过滤停用词
    query_tokens = [w for w in query_tokens if not w in stop_words]
    document_tokens = [w for w in document_tokens if not w in stop_words]

    # 计算 TF
    tf = {}
    for token in document_tokens:
        if token in tf:
            tf[token] += 1
        else:
            tf[token] = 1
    for token in tf:
        tf[token] = tf[token] / float(len(document_tokens))

    # 计算 IDF
    idf = {}
    for token in query_tokens:
        if token in document_tokens:
            idf[token] = 1
        else:
            idf[token] = 0 # 如果query中的词不在document中，则IDF为0，避免影响整体得分

    # 计算 TF-IDF
    tf_idf_score = 0
    for token in query_tokens:
       if token in tf:  # 确保token在tf中存在
          tf_idf_score += tf[token] * idf[token]  # 只计算query中出现的token的tf-idf
    return tf_idf_score

def rank_and_prune_by_tf_idf(query, documents, threshold=0.1):
    """
    根据 TF-IDF 值对文档进行排序和裁剪.

    Args:
        query (str): 用户查询.
        documents (list): 检索到的文档列表.
        threshold (float): 裁剪阈值.

    Returns:
        list: 排序和裁剪后的文档列表.
    """
    # 计算每个文档的 TF-IDF 值
    tf_idf_scores = [calculate_tf_idf(query, doc) for doc in documents]

    # 对文档进行排序
    ranked_documents = sorted(zip(documents, tf_idf_scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 裁剪文档
    pruned_documents = [doc for doc, score in ranked_documents if score > threshold]

    return pruned_documents

# 示例数据
query = "capital of France"
documents = [
    "The capital of France is Paris.",
    "Berlin is the capital of Germany.",
    "Paris is a beautiful city.",
    "The Eiffel Tower is in Paris.",
    "This document is irrelevant."
]

# 排序和裁剪文档
pruned_documents = rank_and_prune_by_tf_idf(query, documents, threshold=0.01)

# 打印结果
print("Pruned Documents:")
for doc in pruned_documents:
    print(doc)

代码解释：

1. calculate_tf_idf 函数计算查询和文档之间的 TF-IDF 值。这里简化了 IDF 的计算，只考虑了 query 中的词是否出现在 document 中，出现则 IDF 为1，否则为0。
2. rank_and_prune_by_tf_idf 函数根据 TF-IDF 值对文档进行排序，并裁剪掉 TF-IDF 值低于阈值的文档。

注意： 这里的 TF-IDF 实现只是一个简单的示例，实际应用中可以使用更复杂的 TF-IDF 算法，例如使用 scikit-learn 库中的 TfidfVectorizer。

5. 基于摘要的上下文压缩

原理：

这种策略的核心思想是利用摘要模型对检索到的文档进行压缩，提取关键信息，生成更短的摘要，然后将摘要作为上下文提供给生成模型。

方法：

• 抽取式摘要 (Extractive Summarization): 从原文中选择重要的句子或段落，组成摘要。
• 生成式摘要 (Abstractive Summarization): 理解原文的意思，然后用自己的话重新表达，生成摘要。

优点：

• 可以显著减少上下文长度。
• 可以提取关键信息，提高生成质量。

缺点：

• 需要训练或使用预训练的摘要模型，增加了实现的复杂性。
• 摘要模型的质量直接影响上下文压缩的效果。
• 生成式摘要可能引入原文中不存在的信息，导致幻觉问题。

代码示例 (Python):

from transformers import pipeline

# 初始化摘要模型
summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")

def summarize_document(document, max_length=130, min_length=30):
    """
    对文档进行摘要.

    Args:
        document (str): 文档.
        max_length (int): 摘要的最大长度.
        min_length (int): 摘要的最小长度.

    Returns:
        str: 摘要.
    """
    summary = summarizer(document, max_length=max_length, min_length=min_length, do_sample=False)
    return summary[0]['summary_text']

# 示例数据
document = """
The capital of France is Paris. Paris is a beautiful city with many famous landmarks, 
such as the Eiffel Tower and the Louvre Museum. Paris is also known for its fashion and cuisine.
"""

# 生成摘要
summary = summarize_document(document)

# 打印结果
print("Summary:")
print(summary)

代码解释：

1. 使用 transformers 库中的 pipeline 函数初始化一个摘要模型。这里使用了 facebook/bart-large-cnn 模型，这是一个常用的预训练的生成式摘要模型。
2. summarize_document 函数使用摘要模型对文档进行摘要，并返回摘要文本。do_sample=False参数确保每次运行都生成相同的摘要，方便调试。

6. 基于窗口滑动的上下文截断

原理：

这种策略的核心思想是将上下文分割成多个窗口，每次只将部分窗口输入模型，并滑动窗口以覆盖整个上下文。

方法：

• 固定窗口大小： 设置固定的窗口大小，每次滑动固定的步长。
• 动态窗口大小： 根据文档的结构或内容，动态调整窗口大小。例如，可以根据句子的边界来分割窗口。

优点：

• 可以处理非常长的上下文。
• 可以降低模型的内存消耗。

缺点：

• 可能会忽略窗口之间的关联性。
• 需要仔细选择窗口大小和步长，以保证生成质量。
• 模型需要多次推理，增加了计算成本。

代码示例 (Python):

def sliding_window(text, window_size, step_size):
    """
    滑动窗口.

    Args:
        text (str): 文本.
        window_size (int): 窗口大小.
        step_size (int): 步长.

    Returns:
        list: 窗口列表.
    """
    windows = []
    for i in range(0, len(text), step_size):
        window = text[i:i + window_size]
        windows.append(window)
        if len(window) < window_size:
            break # 避免处理不完整的窗口
    return windows

# 示例数据
text = "This is a very long text that needs to be processed using a sliding window."

# 滑动窗口
windows = sliding_window(text, window_size=20, step_size=10)

# 打印结果
print("Windows:")
for window in windows:
    print(window)

代码解释：

1. sliding_window 函数将文本分割成多个窗口，并返回窗口列表。
2. 可以根据实际需求调整窗口大小和步长。
3. 在实际应用中，需要将每个窗口输入模型，并合并模型的输出结果。

7. 多文档情况下的上下文管理

在 RAG 应用中，我们经常需要处理多个文档。在这种情况下，我们需要考虑文档之间的关联性，并采取相应的策略来管理上下文。

策略：

• 文档排序： 根据文档与查询的相关性，对文档进行排序，优先选择相关性更高的文档。
• 文档分组： 将相关的文档分组在一起，然后将每个分组作为一个上下文。
• 文档摘要： 对每个文档生成摘要，然后将摘要拼接在一起，作为上下文。
• 关系图谱： 构建文档之间的关系图谱，然后根据图谱选择相关的文档作为上下文。

代码示例 (Python):

# 假设已经有多个文档，并且已经计算了每个文档与查询的相关性得分
documents = [
    {"id": 1, "text": "The capital of France is Paris.", "relevance_score": 0.9},
    {"id": 2, "text": "Berlin is the capital of Germany.", "relevance_score": 0.2},
    {"id": 3, "text": "Paris is a beautiful city.", "relevance_score": 0.8},
    {"id": 4, "text": "The Eiffel Tower is in Paris.", "relevance_score": 0.7},
    {"id": 5, "text": "This document is irrelevant.", "relevance_score": 0.1}
]

def select_top_documents(documents, top_k=3):
    """
    选择相关性最高的 K 个文档.

    Args:
        documents (list): 文档列表.
        top_k (int): 选择的文档数量.

    Returns:
        list: 选择的文档列表.
    """
    sorted_documents = sorted(documents, key=lambda x: x["relevance_score"], reverse=True)
    selected_documents = sorted_documents[:top_k]
    return selected_documents

# 选择文档
selected_documents = select_top_documents(documents, top_k=3)

# 打印结果
print("Selected Documents:")
for doc in selected_documents:
    print(f"Document ID: {doc['id']}, Relevance Score: {doc['relevance_score']}, Text: {doc['text']}")

代码解释：

1. select_top_documents 函数根据文档的相关性得分，选择相关性最高的 K 个文档。
2. 在实际应用中，可以使用更复杂的算法来计算文档之间的相关性，例如使用向量数据库或知识图谱。

8. 评估指标与实验分析

为了评估不同上下文压缩和裁剪策略的效果，我们需要定义合适的评估指标，并进行实验分析。

评估指标：

• 生成质量： 使用 BLEU、ROUGE 等指标评估生成结果的质量。
• 推理时间： 测量模型的推理时间，评估压缩和裁剪策略对性能的影响。
• 内存消耗： 测量模型的内存消耗，评估压缩和裁剪策略对资源利用率的影响。
• 相关性： 评估上下文与查询的相关性，评估压缩和裁剪策略对信息保留的影响。
• 用户满意度： 通过用户调研或 A/B 测试，评估用户对生成结果的满意度。

实验分析：

• 比较不同压缩和裁剪策略的生成质量、推理时间和内存消耗。
• 分析不同策略的优缺点，选择最适合特定应用场景的策略。
• 调整策略的参数，例如窗口大小、裁剪阈值等，优化性能。
• 进行消融实验，分析不同组件对整体效果的影响。

通过以上实验分析，我们可以更好地理解不同上下文压缩和裁剪策略的特性，并选择最适合的策略来优化 RAG 应用的性能。

9. 结合 LangChain 的实践

LangChain 是一个强大的 LLM 应用开发框架，它提供了丰富的工具和组件，可以帮助我们更方便地实现上下文压缩和裁剪策略。

示例：

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
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain

# 加载文档
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

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

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

# 创建检索器
retriever = db.as_retriever()

# 创建问答链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=retriever)

# 执行查询
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
print(qa.run(query))

# 使用摘要链进行上下文压缩
chain = load_summarize_chain(OpenAI(), chain_type="map_reduce", verbose=True)
summary = chain.run(documents)

print("Summary:")
print(summary)

代码解释：

1. 使用 LangChain 的 TextLoader 加载文档。
2. 使用 CharacterTextSplitter 将文档分割成更小的文本块。
3. 使用 OpenAIEmbeddings 和 Chroma 创建向量数据库，用于存储文本块的向量表示。
4. 使用 RetrievalQA 创建问答链，用于执行查询。
5. 使用 load_summarize_chain 创建摘要链，用于对文档进行摘要。

LangChain 提供了多种上下文压缩和裁剪策略的实现，例如 Contextual Compression Retreivers，可以方便地集成到 RAG 应用中。

对话结束时对上下文长度压缩与裁剪的概括

在RAG应用中，上下文过长会降低模型推理效率。 通过语义相似度选择、信息密度排序裁剪、摘要压缩、滑动窗口截断和多文档管理等策略，可以在保证生成质量的前提下，有效地压缩和裁剪上下文， 提高模型性能。