如何在 RAG 中引入“任务导向召回”以提升模型回答精准度

RAG中的任务导向召回：提升模型回答精准度

大家好！今天我们来深入探讨一下如何利用“任务导向召回”来提升检索增强生成（RAG）模型的回答精准度。RAG模型的核心在于从外部知识库检索相关信息，并将其融入到生成过程中。然而，传统的召回方法往往侧重于语义相似度，容易检索到与用户查询相关但不直接有助于完成特定任务的文档。任务导向召回旨在解决这个问题，它将用户查询背后的任务目标纳入考量，从而更精准地检索到能有效支持任务完成的知识片段。

1. RAG模型的局限性与任务导向召回的必要性

传统的RAG模型通常依赖于基于关键词或语义相似度的召回方法，例如TF-IDF、BM25或基于嵌入的相似度搜索。这些方法虽然能找到与查询文本语义相关的文档，但忽略了用户查询的真实意图和最终目标。

举个例子，用户查询 “如何使用 pandas 读取 CSV 文件并计算平均值？”。

• 语义相似度召回可能返回：

  • 一篇关于 pandas 基础语法的文章。
  • 一篇关于不同 CSV 文件格式的文章。
  • 一篇关于统计学概念的文章。

  虽然这些文档在一定程度上与查询相关，但它们可能没有直接提供“读取 CSV 文件并计算平均值”的完整代码示例或步骤指南。

• 任务导向召回的目标是：

  • 提供一个清晰的代码示例，展示如何使用 pandas.read_csv() 读取 CSV 文件。
  • 展示如何使用 pandas.mean() 计算特定列的平均值。
  • 提供必要的代码注释和解释，帮助用户理解代码。

  可以看出，任务导向召回更注重于提供能够直接解决用户问题的信息，而不是泛泛而谈。

2. 任务导向召回的核心思想

任务导向召回的核心思想是将用户查询分解为更小的、与特定任务相关的子任务，并针对每个子任务设计相应的召回策略。这通常涉及到以下几个步骤：

1. 任务理解与分解： 分析用户查询，识别其隐含的任务目标，并将其分解为多个子任务。可以使用自然语言处理（NLP）技术，如意图识别和实体提取，来辅助任务理解。
2. 知识库索引优化： 对知识库进行索引优化，以便能够根据不同的子任务快速检索到相关信息。可以采用多种索引策略，例如基于主题、关键词、代码示例等。
3. 召回策略设计： 针对每个子任务，设计特定的召回策略。这可能包括使用不同的检索模型、调整检索参数或引入外部知识。
4. 结果融合与排序： 将来自不同召回策略的结果进行融合，并根据相关性和任务导向性进行排序。

3. 任务导向召回的实现方法

下面介绍几种常用的实现任务导向召回的方法：

3.1 基于查询重写的任务导向召回

查询重写是一种常用的技术，用于将原始查询转换为更清晰、更具体的查询，以便更好地匹配知识库中的文档。在任务导向召回中，查询重写可以用于将用户查询分解为多个子任务，并为每个子任务生成相应的查询。

示例：

假设用户查询是 “如何使用 matplotlib 绘制折线图，并添加标题和标签？”。

1. 任务分解：

   • 子任务 1：使用 matplotlib 绘制折线图。
   • 子任务 2：添加标题。
   • 子任务 3：添加标签。

2. 查询重写：

   • 重写查询 1：matplotlib 折线图 教程
   • 重写查询 2：matplotlib 添加标题
   • 重写查询 3：matplotlib 添加标签

3. 召回：

   • 分别使用重写后的查询从知识库中检索相关文档。

代码示例 (Python):

from langchain.chains import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 任务分解 Prompt
task_decomposition_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["query"],
    template="请将以下用户查询分解为多个子任务，并以列表形式返回：n{query}"
)

# 查询重写 Prompt
query_rewriting_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["sub_task"],
    template="请根据以下子任务生成一个更清晰、更具体的查询：n{sub_task}"
)

# 初始化 LLM (需要 OpenAI API 密钥)
llm = OpenAI(temperature=0.0)  # Adjust temperature as needed

# 创建任务分解链
task_decomposition_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=task_decomposition_prompt)

# 创建查询重写链
query_rewriting_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=query_rewriting_prompt)

def task_oriented_retrieval_with_query_rewriting(query):
    """
    使用查询重写实现任务导向召回。

    Args:
        query: 用户查询。

    Returns:
        一个包含检索结果的列表。
    """

    # 1. 任务分解
    sub_tasks = task_decomposition_chain.run(query=query).strip().split("n")
    print(f"子任务：{sub_tasks}")

    # 2. 查询重写
    rewritten_queries = [query_rewriting_chain.run(sub_task=task).strip() for task in sub_tasks]
    print(f"重写查询：{rewritten_queries}")

    # 3. 召回 (使用示例数据，替换为实际的知识库检索)
    # 假设我们有一个简单的知识库
    knowledge_base = {
        "matplotlib 折线图 教程": "这是一个 matplotlib 折线图的教程...",
        "matplotlib 添加标题": "这是关于如何在 matplotlib 中添加标题的信息...",
        "matplotlib 添加标签": "这是关于如何在 matplotlib 中添加标签的信息...",
        "其他文档": "..."
    }

    retrieved_results = []
    for rewritten_query in rewritten_queries:
        # 模拟检索
        if rewritten_query in knowledge_base:
            retrieved_results.append(knowledge_base[rewritten_query])
        else:
            retrieved_results.append("未找到相关文档")

    return retrieved_results

# 示例用法
query = "如何使用 matplotlib 绘制折线图，并添加标题和标签？"
results = task_oriented_retrieval_with_query_rewriting(query)

print(f"检索结果：{results}")

代码解释：

• 这段代码使用了 Langchain 框架，它简化了与 LLM 的交互。
• task_decomposition_prompt 和 query_rewriting_prompt 定义了用于任务分解和查询重写的 Prompt 模板。
• task_decomposition_chain 和 query_rewriting_chain 是基于 LLM 的链，用于执行任务分解和查询重写。
• task_oriented_retrieval_with_query_rewriting 函数接收用户查询，将其分解为子任务，重写查询，并从知识库中检索相关文档。
• 代码中使用了简单的字典作为知识库的示例，实际应用中需要替换为真正的向量数据库或其他知识库。

3.2 基于元数据的任务导向召回

元数据是关于数据的数据，例如文档的标题、作者、关键词、创建日期等。在任务导向召回中，可以利用元数据来过滤和排序检索结果，以便更精准地找到与特定任务相关的文档。

示例：

假设知识库中的每个文档都包含以下元数据：

• type: 文档类型 (例如：教程、代码示例、API 文档)
• topic: 主题 (例如：matplotlib, pandas, scikit-learn)
• language: 编程语言 (例如：Python, Java, C++)

用户查询是 “如何使用 pandas 读取 CSV 文件并计算平均值？”。

1. 任务理解： 用户需要一个代码示例，展示如何使用 pandas 读取 CSV 文件并计算平均值。

2. 元数据过滤：

   • type = "代码示例"
   • topic = "pandas"
   • language = "Python"

3. 召回：

   • 只检索满足上述元数据条件的文档。

代码示例 (Python):

import pandas as pd

# 假设我们有一个包含元数据的文档列表
documents = [
    {
        "title": "Pandas 读取 CSV 文件示例",
        "content": "这是一个使用 pandas 读取 CSV 文件的示例...",
        "metadata": {
            "type": "代码示例",
            "topic": "pandas",
            "language": "Python"
        }
    },
    {
        "title": "Pandas 计算平均值示例",
        "content": "这是一个使用 pandas 计算平均值的示例...",
        "metadata": {
            "type": "代码示例",
            "topic": "pandas",
            "language": "Python"
        }
    },
    {
        "title": "Pandas 教程",
        "content": "这是一个 pandas 教程...",
        "metadata": {
            "type": "教程",
            "topic": "pandas",
            "language": "Python"
        }
    },
    {
        "title": "NumPy 计算平均值示例",
        "content": "这是一个使用 NumPy 计算平均值的示例...",
        "metadata": {
            "type": "代码示例",
            "topic": "numpy",
            "language": "Python"
        }
    }
]

def task_oriented_retrieval_with_metadata(query, documents):
    """
    使用元数据实现任务导向召回。

    Args:
        query: 用户查询。
        documents: 包含元数据的文档列表。

    Returns:
        一个包含检索结果的列表。
    """

    # 1. 任务理解 (这里简化为硬编码的元数据条件)
    metadata_criteria = {
        "type": "代码示例",
        "topic": "pandas",
        "language": "Python"
    }

    # 2. 元数据过滤
    filtered_documents = [
        doc for doc in documents
        if all(doc["metadata"].get(key) == value for key, value in metadata_criteria.items())
    ]

    # 3. 召回 (这里直接返回过滤后的文档)
    return filtered_documents

# 示例用法
query = "如何使用 pandas 读取 CSV 文件并计算平均值？"
results = task_oriented_retrieval_with_metadata(query, documents)

for doc in results:
    print(f"标题：{doc['title']}")
    print(f"内容：{doc['content']}")
    print(f"元数据：{doc['metadata']}")
    print("-" * 20)

代码解释：

• documents 列表模拟了一个包含元数据的文档列表。
• task_oriented_retrieval_with_metadata 函数接收用户查询和文档列表，根据预定义的元数据条件过滤文档，并返回过滤后的结果。
• 实际应用中，元数据条件可以根据用户查询动态生成。

3.3 基于结构化知识图谱的任务导向召回

知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它由实体、关系和属性组成。在任务导向召回中，可以利用知识图谱来理解用户查询背后的任务目标，并找到与该任务相关的实体和关系。

示例：

假设我们有一个关于 pandas 的知识图谱，其中包含以下实体和关系：

• 实体：
  • pandas.DataFrame
  • pandas.read_csv()
  • pandas.mean()
  • CSV 文件
• 关系：
  • pandas.read_csv() 读取 CSV 文件
  • pandas.DataFrame 包含 数据
  • pandas.DataFrame 使用 pandas.mean() 计算平均值

用户查询是 “如何使用 pandas 读取 CSV 文件并计算平均值？”。

1. 任务理解：

   • 用户需要使用 pandas.read_csv() 读取 CSV 文件，然后使用 pandas.mean() 计算 pandas.DataFrame 的平均值。

2. 图谱遍历：

   • 从 pandas.read_csv() 节点开始，找到与其相关的 CSV 文件 节点。
   • 从 pandas.DataFrame 节点开始，找到与其相关的 pandas.mean() 节点。

3. 召回：

   • 检索包含上述实体和关系的文档。

代码示例 (Python):

由于知识图谱的构建和查询比较复杂，这里只提供一个简化的示例，展示如何使用图数据库 (例如 Neo4j) 来查询知识图谱。

# 假设我们已经有一个连接到 Neo4j 图数据库的驱动程序
# from neo4j import GraphDatabase

# uri = "bolt://localhost:7687"  # 替换为你的 Neo4j 地址
# username = "neo4j"  # 替换为你的 Neo4j 用户名
# password = "your_password"  # 替换为你的 Neo4j 密码

# driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password))

def task_oriented_retrieval_with_knowledge_graph(query, driver):
    """
    使用知识图谱实现任务导向召回。

    Args:
        query: 用户查询。
        driver: Neo4j 驱动程序。

    Returns:
        一个包含检索结果的列表。
    """

    # 1. 任务理解 (这里简化为硬编码的 Cypher 查询)
    cypher_query = """
    MATCH (read_csv:Function {name: "pandas.read_csv"})-[:READS]->(csv_file:File {type: "CSV"})
    MATCH (df:DataFrame)-[:CONTAINS]->(data:Data)
    MATCH (df)-[:USES]->(mean:Function {name: "pandas.mean"})
    RETURN read_csv, csv_file, df, mean
    """

    # 2. 图谱查询
    # with driver.session() as session:
    #     results = session.run(cypher_query)
    #     # 处理查询结果，提取相关文档

    # 这里为了简化，直接返回一个模拟的结果
    results = [
        {
            "read_csv": "pandas.read_csv()",
            "csv_file": "CSV 文件",
            "df": "pandas.DataFrame",
            "mean": "pandas.mean()"
        }
    ]

    # 3. 召回 (根据图谱查询结果检索相关文档)
    # 这里需要根据实际的知识库结构进行检索

    return results

# 示例用法
# query = "如何使用 pandas 读取 CSV 文件并计算平均值？"
# results = task_oriented_retrieval_with_knowledge_graph(query, driver)

# print(f"检索结果：{results}")

代码解释：

• 这段代码使用了 Neo4j 图数据库和 Cypher 查询语言。
• cypher_query 定义了一个 Cypher 查询，用于在知识图谱中查找与用户查询相关的实体和关系。
• task_oriented_retrieval_with_knowledge_graph 函数接收用户查询和 Neo4j 驱动程序，执行 Cypher 查询，并根据查询结果检索相关文档。
• 由于需要配置 Neo4j 环境，代码中注释掉了实际的图数据库连接和查询操作，只保留了模拟的结果。

4. 结果融合与排序

在实际应用中，可以结合多种任务导向召回方法，例如查询重写、元数据过滤和知识图谱查询。为了获得最佳的检索效果，需要将来自不同召回策略的结果进行融合，并根据相关性和任务导向性进行排序。

常用的结果融合方法包括：

• 加权平均： 为每个召回策略分配一个权重，并根据权重对检索结果进行加权平均。
• 排序学习： 使用机器学习模型学习一个排序函数，该函数可以根据相关性和任务导向性对检索结果进行排序。
• 重排序： 使用 LLM 对初始检索结果进行重排序，以提高回答的准确性。

5. 案例分析：问答机器人

将上述技术应用于一个问答机器人，目标是提高其回答编程相关问题的准确性。

| 步骤 | 方法 ity in any way to the original query.

6. 挑战与未来方向

任务导向召回虽然能显著提高RAG模型的回答精准度，但仍面临一些挑战：

• 任务理解的准确性： 如何准确理解用户查询背后的任务目标是一个关键问题。需要更先进的NLP技术来提高任务理解的准确性。
• 知识库的构建与维护： 构建一个结构化的、任务导向的知识库需要大量的人工和计算资源。如何自动化知识库的构建和维护是一个重要的研究方向。
• 召回策略的设计： 如何针对不同的任务设计有效的召回策略是一个具有挑战性的问题。需要更多的研究来探索不同的召回模型和参数。
• 结果融合与排序： 如何将来自不同召回策略的结果进行有效融合和排序是一个复杂的问题。需要更先进的机器学习模型来学习一个最优的排序函数。

未来，任务导向召回将朝着以下几个方向发展：

• 基于深度学习的任务理解： 利用深度学习模型，如Transformer和BERT，来提高任务理解的准确性。
• 自动化知识库构建： 利用知识抽取和知识图谱构建技术，自动化知识库的构建和维护。
• 自适应召回策略： 根据用户查询和知识库的特点，自适应地选择和调整召回策略。
• 可解释的召回结果： 提供可解释的召回结果，让用户了解检索到的信息是如何支持任务完成的。

总结：

任务导向召回是提升RAG模型回答精准度的关键技术。通过任务分解、查询重写、元数据过滤和知识图谱查询等方法，可以更精准地检索到能有效支持任务完成的知识片段。随着NLP技术的不断发展，任务导向召回将在未来的RAG模型中发挥越来越重要的作用。

一些想法：

任务导向召回是RAG模型中一个重要的研究方向，它能够显著提高模型的回答精准度。通过将用户查询分解为子任务，并针对每个子任务设计相应的召回策略，可以更有效地利用知识库中的信息。未来，随着NLP技术的不断发展，任务导向召回将朝着更智能、更自适应的方向发展。