【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（二）

在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，召回排序环节的关键文档被遗漏是一个常见问题。这种情况通常发生在检索阶段的召回结果未能将正确的文档排在头部，导致生成模型无法基于正确信息生成答案。以下是针对这一问题的详细分析和解决方案：

1. 问题原因分析

a. 召回质量不足
检索模块可能未能有效捕捉用户问题与知识库文档之间的语义匹配关系。
使用的检索方法（如基于关键词匹配或简单的向量相似度计算）可能过于简单，无法处理复杂的查询。
b. 排序策略不合理
在召回后的重排序阶段，排序算法可能未充分考虑上下文信息或语义相关性。
如果排序模型的训练数据不足或偏差较大，可能导致正确文档排名靠后。
c. 知识库覆盖不足
知识库中可能存在关键信息缺失，或者文档表述方式与用户问题不一致。
文档的标题、段落结构等可能影响了检索模型的理解。

2. 解决方案

(1) 提升召回质量
a. 引入更强大的语义检索模型
使用预训练的语言模型（如BERT、Sentence-BERT、DPR）进行语义匹配，替代传统的关键词匹配或TF-IDF方法。
训练领域特定的双塔模型（Dual Encoder），以更好地捕捉用户问题与文档之间的语义关系。
b. 增加多阶段召回
粗召回：使用高效的向量检索工具（如FAISS、Annoy）快速筛选出候选文档。
细召回：对粗召回的结果进行二次过滤，利用更复杂的模型（如交叉编码器Cross-Encoder）重新评估相关性。
c. 引入多样性召回
在召回阶段引入多样化的候选文档，避免因单一模型偏差导致正确文档被忽略。
使用基于聚类的方法，确保召回的文档覆盖多个潜在主题。
(2) 优化排序策略
a. 引入多轮排序（Re-ranking）
在初步召回的基础上，使用更精细的排序模型（如基于Transformer的Cross-Encoder）对候选文档进行重排序。
结合多种特征（如语义相似度、文档长度、用户历史行为）综合评估文档的相关性。
b. 融合上下文信息
在排序时考虑用户的上下文信息（如对话历史、用户偏好），帮助模型更准确地理解意图。
对于多轮对话场景，动态调整排序权重，优先选择与当前上下文最相关的文档。
c. 引入人工规则或专家知识
针对特定领域（如法律、医学），可以引入领域专家规则或术语表，增强排序模型的专业性。
对常见问题设置模板化答案，减少对召回排序的依赖。
(3) 改善知识库覆盖与质量
a. 扩展知识库内容
定期更新知识库，确保其覆盖最新的领域知识。
使用自动化工具（如爬虫、API集成）从多源数据中提取相关信息，补充知识库。
b. 数据增强与标准化
对知识库中的文档进行数据增强（如同义词扩展、句式变换），提高其与用户问题的匹配概率。
标准化文档的格式和语言风格，减少因表述差异导致的召回失败。
c. 构建领域专用知识库
针对特定领域构建专用知识库，并对文档进行分类和标注，便于检索模型精准定位。
(4) 引入反馈机制
a. 用户反馈
允许用户对生成的答案进行评分或纠正，从而发现召回排序中的问题。
将用户反馈数据用于改进检索和排序模型。
b. 模型自学习
定期收集错误案例，重新训练检索和排序模型，提升其对边缘情况的处理能力。
使用强化学习技术，让模型在实际应用中不断优化召回排序策略。
(5) 结合生成模型的后处理
即使召回排序阶段未能将正确文档排在头部，也可以通过生成模型的后处理弥补：

多文档融合：让生成模型同时参考多个候选文档，从中提取正确信息。
置信度评估：为每个候选文档分配置信度分数，优先基于高置信度文档生成答案。
事实验证：在生成答案后，通过外部知识库或规则验证其准确性，避免“幻觉”问题。

3. 实践建议

(1) 使用现有工具和技术
向量检索工具：
使用高效的向量检索库（如FAISS、Annoy、HNSW）进行初步召回。
结合预训练模型（如Sentence-BERT或DPR）生成高质量的文档向量。
多阶段召回框架：
使用开源框架（如Haystack、ElasticSearch）实现粗召回+细召回的多阶段策略。
Haystack支持多种检索模型，并提供灵活的重排序机制。
排序优化工具：
使用Cross-Encoder模型（如sentence-transformers库中的预训练模型）进行精细排序。
结合LightGBM、XGBoost等机器学习工具，融合多种特征进行排序。
(2) 构建领域特定解决方案
领域专用知识库：
针对特定领域（如医疗、法律），构建高质量的知识库，并使用领域术语表增强语义匹配能力。
利用领域专家标注的数据微调检索和排序模型。
领域专用模型：
在通用预训练模型的基础上，针对领域数据进行微调。例如，使用BERT或T5在领域语料上进一步训练。
针对领域特点设计自定义特征（如医学中的ICD编码、法律中的条款编号）。
(3) 引入用户行为数据
个性化召回：
分析用户的历史查询和点击行为，动态调整召回排序策略。
对高频查询设置缓存机制，减少重复计算。
反馈闭环：
收集用户对生成答案的满意度评分，并将其用于改进召回和排序模型。
定期分析错误案例，发现召回排序中的共性问题并针对性优化。
(4) 增强系统的鲁棒性
多样性召回：
在召回阶段引入多样化的候选文档，避免因单一模型偏差导致正确文档被忽略。
使用基于聚类的方法，确保召回的文档覆盖多个潜在主题。
冗余处理：
对召回结果进行去重和压缩，避免重复文档占用排名位置。
提取文档的核心信息，减少冗余内容对排序的影响。
(5) 模型迭代与持续优化
定期更新模型：
使用最新的数据重新训练检索和排序模型，确保其适应不断变化的用户需求。
定期评估模型性能，发现召回排序中的瓶颈并针对性优化。
强化学习：
使用强化学习技术，让模型在实际应用中不断优化召回排序策略。
设计奖励函数，鼓励模型优先召回正确文档。
(6) 可视化与监控
日志分析：
记录每次查询的召回排序结果，分析正确文档的排名分布。
通过可视化工具（如matplotlib、seaborn）生成召回排序性能报告。
实时监控：
设置监控指标（如Top-K召回率、排序准确率），实时跟踪系统性能。
对异常情况（如正确文档排名过低）发出警报，并及时调整策略。
(7) 测试与验证
A/B测试：
对不同的召回排序策略进行A/B测试，比较其性能差异。
根据测试结果选择最优策略。
人工评估：
定期邀请领域专家对召回排序结果进行人工评估，发现模型可能忽略的关键文档。
将人工评估结果用于改进模型。

4. 代码运用

召回排序优化

from sentence_transformers import SentenceTransformer, CrossEncoder
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载预训练模型
bi_encoder = SentenceTransformer('multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1')  # 用于粗召回（双塔模型）
cross_encoder = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')  # 用于重排序（交叉编码器）

# 示例数据
query = "如何处理RAG系统中关键文档被遗漏的问题？"
documents = [
    "在召回阶段使用更强大的语义检索模型。",
    "通过多轮排序策略提升正确文档的排名。",
    "构建高质量的知识库并定期更新。",
    "引入用户反馈机制优化召回效果。",
    "使用领域专用模型增强语义匹配能力。",
    "无关内容：介绍一种新的披萨配方。",
]

# Step 1: 粗召回（基于向量相似度）
# 将查询和文档转换为向量
query_embedding = bi_encoder.encode(query, convert_to_tensor=True)
document_embeddings = bi_encoder.encode(documents, convert_to_tensor=True)

# 计算余弦相似度
similarities = cosine_similarity(query_embedding.reshape(1, -1), document_embeddings).flatten()

# 按相似度排序，取Top-K候选文档
top_k = 5
top_k_indices = np.argsort(similarities)[-top_k:][::-1]  # 获取相似度最高的K个文档索引
coarse_ranked_documents = [documents[i] for i in top_k_indices]
print("粗召回结果：", coarse_ranked_documents)

# Step 2: 重排序（基于交叉编码器）
# 构造输入对（query, document）
cross_input_pairs = [[query, doc] for doc in coarse_ranked_documents]

# 使用交叉编码器计算相关性分数
relevance_scores = cross_encoder.predict(cross_input_pairs)

# 按相关性分数排序
ranked_indices = np.argsort(relevance_scores)[::-1]  # 按分数从高到低排序
fine_ranked_documents = [coarse_ranked_documents[i] for i in ranked_indices]

print("重排序结果：", fine_ranked_documents)

代码说明
粗召回（Bi-Encoder）：

• 使用Sentence-BERT的双塔模型（multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1）将查询和文档分别编码为向量。
• 通过余弦相似度计算查询与每个文档的相关性，并选取Top-K个最相关的文档作为候选集。

重排序（Cross-Encoder）：

• 使用交叉编码器（cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2）对候选文档进行精细排序。
• 交叉编码器直接对(query, document)对建模，能够捕捉更复杂的语义关系。

输出结果：

• 粗召回结果是初步筛选出的相关文档。
• 重排序结果是对粗召回结果的进一步优化，确保正确文档排在头部。

运行结果示例
假设输入的查询和文档如上所示，运行代码后可能得到以下结果：

粗召回结果： 
[
    '在召回阶段使用更强大的语义检索模型。',
    '通过多轮排序策略提升正确文档的排名。',
    '构建高质量的知识库并定期更新。',
    '引入用户反馈机制优化召回效果。',
    '使用领域专用模型增强语义匹配能力。'
]

重排序结果： 
[
    '通过多轮排序策略提升正确文档的排名。',
    '在召回阶段使用更强大的语义检索模型。',
    '构建高质量的知识库并定期更新。',
    '引入用户反馈机制优化召回效果。',
    '使用领域专用模型增强语义匹配能力。'
]

在重排序阶段，交叉编码器可能会调整文档顺序，将更贴合查询意图的文档排在前面。