如何结合用户行为日志反向优化 RAG 检索链的召回质量与排序效果

用户行为驱动的 RAG 检索链优化：召回与排序双管齐下

大家好，今天我们来探讨如何利用用户行为日志反向优化 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 检索链，提升召回质量和排序效果。RAG 是一种强大的方法，它结合了信息检索和文本生成，让大型语言模型 (LLM) 能够利用外部知识库进行更准确、更可靠的回答。但 RAG 的效果很大程度上依赖于检索到的相关文档的质量。用户行为数据是宝贵的反馈来源，能帮助我们了解检索链的不足之处，并进行针对性的优化。

一、RAG 检索链回顾与用户行为数据的重要性

首先，我们快速回顾一下 RAG 检索链的主要流程：

1. 用户提问 (Query): 用户输入自然语言问题。
2. 检索 (Retrieval): 检索器 (Retriever) 根据用户提问从知识库中检索出相关文档。
3. 增强 (Augmentation): 将检索到的文档与用户提问一起作为上下文输入给 LLM。
4. 生成 (Generation): LLM 根据上下文生成回答。

在这个流程中，检索环节至关重要。如果检索到的文档不相关、不完整或排序不佳，LLM 就无法生成准确、有用的回答。

那么，用户行为数据如何帮助我们优化检索环节呢？ 简单来说，用户行为数据记录了用户与 RAG 系统的交互过程，包括：

• 用户提问 (Query): 用户实际提出的问题。
• 检索结果 (Retrieved Documents): 系统返回的文档列表。
• 点击/阅读行为 (Clicks/Reads): 用户点击或阅读了哪些文档。
• 停留时间 (Dwell Time): 用户在每个文档上停留的时间。
• 点赞/点踩 (Likes/Dislikes): 用户对回答的评价。
• 追问 (Follow-up Queries): 用户在得到回答后提出的进一步问题。
• 显式反馈 (Explicit Feedback): 用户直接提供的关于回答质量的反馈。

这些数据为我们提供了关于检索链性能的隐式和显式反馈，我们可以利用这些反馈来改进检索策略。

二、利用用户行为日志优化召回质量

召回质量指的是检索器能够找到相关文档的能力。如果检索器遗漏了关键信息，即使后续的排序和生成环节再出色，也无法提供令人满意的回答。

1. 基于点击数据的相关性挖掘

最直接的方法是利用点击数据来判断文档与用户提问的相关性。用户点击过的文档更有可能与用户提问相关。

• 构建点击图 (Click Graph): 将用户提问和文档作为节点，用户点击行为作为边，构建一个点击图。
• 基于图的相似度计算 (Graph-based Similarity): 利用图算法（如 PageRank、Personalized PageRank）计算用户提问和文档之间的相似度。
• 正样本增强 (Positive Sample Augmentation): 将点击过的文档作为正样本，未点击的文档作为负样本，用于训练检索模型。

import networkx as nx

def build_click_graph(query_document_pairs):
  """构建点击图。

  Args:
    query_document_pairs: 一个列表，包含用户提问和点击文档的配对。
                           例如：[("用户提问1", "文档A"), ("用户提问1", "文档B"), ("用户提问2", "文档C")]

  Returns:
    一个 networkx 图对象。
  """
  graph = nx.Graph()
  for query, document in query_document_pairs:
    graph.add_edge(query, document)
  return graph

def personalized_pagerank(graph, query, alpha=0.85, personalization=None, max_iter=1000, tol=1.0e-6):
  """计算个性化 PageRank。

  Args:
    graph: networkx 图对象。
    query: 用户提问，作为个性化 PageRank 的起始节点。
    alpha: damping factor
    personalization: 一个字典，包含每个节点的个性化权重。
    max_iter: 最大迭代次数。
    tol: 收敛阈值。

  Returns:
    一个字典，包含每个节点的 PageRank 值。
  """
  if personalization is None:
    personalization = {node: 0 for node in graph.nodes()}
    personalization[query] = 1

  return nx.pagerank(graph, alpha=alpha, personalization=personalization, max_iter=max_iter, tol=tol)

# 示例用法
query_document_pairs = [("用户提问1", "文档A"), ("用户提问1", "文档B"), ("用户提问2", "文档C"), ("用户提问2", "文档A")]
click_graph = build_click_graph(query_document_pairs)
pagerank_scores = personalized_pagerank(click_graph, "用户提问1")

print(pagerank_scores) # 输出每个文档相对于 "用户提问1" 的 PageRank 值

2. 基于停留时间的隐式反馈

停留时间可以反映用户对文档内容的满意程度。停留时间越长，说明用户对文档内容越感兴趣，文档的相关性可能越高。

• 停留时间加权 (Dwell Time Weighting): 在训练检索模型时，根据停留时间对正样本进行加权。停留时间越长，权重越高。
• 停留时间阈值 (Dwell Time Thresholding): 设置一个停留时间阈值，只有停留时间超过该阈值的文档才被视为正样本。
• 负样本挖掘 (Negative Sample Mining): 停留时间较短的文档可能是不相关的，可以作为负样本。

def dwell_time_weighting(dwell_time, max_dwell_time):
  """根据停留时间计算权重。

  Args:
    dwell_time: 停留时间（秒）。
    max_dwell_time: 最大停留时间（用于归一化）。

  Returns:
    权重值。
  """
  return dwell_time / max_dwell_time

# 示例用法
dwell_time = 60  # 用户在文档上停留了 60 秒
max_dwell_time = 300 # 假设最大停留时间为 300 秒
weight = dwell_time_weighting(dwell_time, max_dwell_time)
print(weight) # 输出权重值

3. 查询扩展与改写 (Query Expansion and Rewriting)

用户行为数据可以帮助我们识别用户提问中的歧义或信息缺失，从而进行查询扩展或改写。

• 共现分析 (Co-occurrence Analysis): 分析用户提问和点击文档中的词语共现关系，识别与用户提问相关的关键词。
• 查询聚类 (Query Clustering): 将相似的用户提问聚类在一起，识别用户意图。
• 基于 LLM 的查询改写 (LLM-based Query Rewriting): 利用 LLM 根据用户历史行为和上下文信息，对用户提问进行改写，使其更清晰、更准确。

例如，如果用户提问 "苹果"，但点击了关于 "苹果公司" 的文档，我们可以将查询扩展为 "苹果公司"。

from collections import Counter
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

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

def cooccurrence_analysis(query, clicked_documents):
    """分析用户提问和点击文档中的词语共现关系。

    Args:
      query: 用户提问。
      clicked_documents: 一个字符串列表，包含点击文档的内容。

    Returns:
      一个字典，包含与用户提问相关的关键词及其共现次数。
    """
    stop_words = set(stopwords.words('english'))

    query_tokens = word_tokenize(query.lower())
    query_tokens = [w for w in query_tokens if not w in stop_words and w.isalnum()]

    all_document_tokens = []
    for doc in clicked_documents:
        doc_tokens = word_tokenize(doc.lower())
        doc_tokens = [w for w in doc_tokens if not w in stop_words and w.isalnum()]
        all_document_tokens.extend(doc_tokens)

    cooccurrence_counts = Counter()
    for query_token in query_tokens:
        for doc_token in all_document_tokens:
            cooccurrence_counts[(query_token, doc_token)] += 1

    return cooccurrence_counts

# 示例用法
query = "apple"
clicked_documents = [
    "Apple Inc. is an American multinational technology company.",
    "The company designs, develops, and sells consumer electronics, computer software, and online services."
]

cooccurrence_counts = cooccurrence_analysis(query, clicked_documents)
print(cooccurrence_counts) # 输出词语共现次数

表格：召回优化策略总结

策略	数据来源	方法	优点	缺点
基于点击数据的相关性挖掘	点击数据	构建点击图，基于图的相似度计算，正样本增强	简单有效，能够直接反映用户意图	受点击数据稀疏性影响，可能存在偏差
基于停留时间的隐式反馈	停留时间	停留时间加权，停留时间阈值，负样本挖掘	能够反映用户对文档内容的满意程度	受用户阅读习惯影响，可能存在噪音
查询扩展与改写	点击数据，历史行为	共现分析，查询聚类，基于 LLM 的查询改写	能够识别用户意图，提高查询的准确性	实现复杂度较高，需要 careful tuning

三、利用用户行为日志优化排序效果

即使召回了相关的文档，如果排序不佳，用户仍然需要花费大量时间才能找到所需的信息。因此，优化排序效果同样重要。

1. 基于点击率 (Click-Through Rate, CTR) 的排序模型

CTR 是衡量文档被点击概率的重要指标。我们可以利用历史 CTR 数据训练排序模型，预测文档的点击概率。

• 特征工程 (Feature Engineering): 提取用户提问、文档和用户相关的特征，如用户提问的长度、文档的标题长度、文档的点击次数、用户的历史点击记录等。
• 模型选择 (Model Selection): 选择合适的排序模型，如 Logistic Regression, Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), Learning to Rank (LTR) 模型。
• 在线学习 (Online Learning): 持续收集用户行为数据，在线更新排序模型，使其能够适应用户兴趣的变化。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score

def train_ctr_model(data):
  """训练基于 CTR 的排序模型。

  Args:
    data: 一个 pandas DataFrame，包含用户提问、文档、特征和点击标签。

  Returns:
    一个训练好的 LogisticRegression 模型。
  """

  # 假设数据包含以下列：'query', 'document', 'feature1', 'feature2', 'clicked'
  X = data[['feature1', 'feature2']]
  y = data['clicked']

  # 分割训练集和测试集
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

  # 训练 Logistic Regression 模型
  model = LogisticRegression()
  model.fit(X_train, y_train)

  # 评估模型
  y_pred = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
  auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
  print(f"AUC: {auc}")

  return model

# 示例用法
data = pd.DataFrame({
    'query': ['query1', 'query1', 'query2', 'query2'],
    'document': ['docA', 'docB', 'docC', 'docD'],
    'feature1': [0.5, 0.8, 0.2, 0.9],
    'feature2': [0.3, 0.7, 0.1, 0.6],
    'clicked': [1, 0, 0, 1]
})

ctr_model = train_ctr_model(data)

2. 基于 Learning to Rank (LTR) 的排序模型

LTR 模型专门用于解决排序问题，它能够学习用户提问和文档之间的复杂关系，从而提高排序效果。

• Pairwise Approach (Pairwise 排序): 将排序问题转化为 pairwise 分类问题，即判断哪个文档更相关。常用的算法包括 RankSVM, RankNet, LambdaRank。
• Listwise Approach (Listwise 排序): 直接优化整个文档列表的排序结果。常用的算法包括 LambdaMART, ListNet。

# 使用 RankLib 库进行 LTR 训练 (需要安装 RankLib)
# 以下代码仅为示例，实际使用需要 RankLib 环境和数据准备

# 假设已经准备好了 RankLib 格式的数据
# train_file = "train.txt"
# test_file = "test.txt"

# 使用 LambdaMART 算法进行训练
# command = f"-train {train_file} -test {test_file} -ranker 6 -metric2T NDCG@10 -save model.txt"
# os.system(f"java -jar RankLib.jar {command}")

# 加载训练好的模型
# model_file = "model.txt"

# 使用模型进行预测
# command = f"-load {model_file} -test {test_file} -ranker 6 -score score.txt"
# os.system(f"java -jar RankLib.jar {command}")

# 读取预测结果
# scores = pd.read_csv("score.txt", sep="t", header=None)

3. 基于强化学习 (Reinforcement Learning) 的排序优化

强化学习可以模拟用户与 RAG 系统的交互过程，通过不断试错来优化排序策略。

• 状态 (State): 用户提问、文档列表、用户历史行为等。
• 动作 (Action): 调整文档的排序。
• 奖励 (Reward): 用户点击、停留时间、点赞等。
• 策略 (Policy): 如何根据状态选择动作的策略。

通过训练强化学习智能体，使其能够最大化用户的长期奖励，从而优化排序策略。

# 强化学习代码示例（简化）

# 假设我们有一个简单的环境，它返回一个文档列表和一个用户提问
# 智能体根据用户提问调整文档的排序
# 奖励是基于用户的点击行为

# class RAGEnvironment:
#     def __init__(self):
#         pass

#     def get_state(self, query):
#         # 返回用户提问和文档列表
#         pass

#     def step(self, action):
#         # 执行动作（调整文档排序）
#         # 返回新的状态和奖励
#         pass

# class Agent:
#     def __init__(self):
#         pass

#     def choose_action(self, state):
#         # 根据状态选择动作
#         pass

#     def learn(self, state, action, reward, next_state):
#         # 更新策略
#         pass

# env = RAGEnvironment()
# agent = Agent()

# for episode in range(num_episodes):
#     state = env.get_state(query)
#     action = agent.choose_action(state)
#     next_state, reward = env.step(action)
#     agent.learn(state, action, reward, next_state)

表格：排序优化策略总结

策略	数据来源	方法	优点	缺点
基于 CTR 的排序模型	点击数据	特征工程，模型选择，在线学习	简单有效，易于实现	可能存在偏差，需要 careful feature engineering
基于 LTR 的排序模型	点击数据	Pairwise Approach, Listwise Approach	能够学习用户提问和文档之间的复杂关系	实现复杂度较高，需要大量训练数据
基于强化学习的排序优化	用户交互数据	状态定义，动作定义，奖励定义，策略学习	能够优化长期奖励，适应用户兴趣的变化	实现难度高，需要 careful reward shaping 和 exploration-exploitation 的平衡

四、 A/B 测试与在线评估

在应用上述优化策略之前，务必进行 A/B 测试，评估其效果。A/B 测试是指将用户随机分成两组，一组使用旧的检索链，一组使用新的检索链，比较两组用户的行为数据，如点击率、停留时间、点赞率等，以确定新的检索链是否优于旧的检索链。

除了 A/B 测试，还可以使用在线评估指标，如 NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain), MAP (Mean Average Precision) 等，来衡量排序效果。

五、持续迭代与监控

RAG 检索链的优化是一个持续迭代的过程。我们需要不断收集用户行为数据，分析检索链的不足之处，并进行针对性的优化。同时，我们需要定期监控检索链的性能，及时发现和解决问题。

总结：用户行为数据是 RAG 优化的金矿

利用用户行为日志反向优化 RAG 检索链的召回质量和排序效果，最终目标是提供更准确、更可靠、更令人满意的答案。用户行为数据是这过程中最宝贵的资源，通过有效利用这些数据，RAG 系统能够不断学习和改进，从而更好地满足用户需求。持续的实验和监控是不可或缺的，确保优化策略的有效性和系统的长期性能。