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RAG理论-第三篇-检索

Posted by BUAADreamer on 2024-01-17
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RAG理论-第三篇-检索

0.前言

本系列以同济大学的检索增强生成（RAG）综述[1]，ACL2023 检索增强语言模型（RALM） Tutorial[2]作为参考材料，讲解RAG的前世今身，包含概述，评估方法，检索器，生成器，增强方法，多模态RAG等内容。

本篇为检索篇，介绍RAG检索器概述和三种检索器优化方法。

1.检索器概述

检索的目的是给定一个查询和一个文档集合，检索器需要对文档进行相关性排序，返回在特定需求下与查询最相关的文档列表。根据[2]，文本检索中主要包含稀疏检索和稠密检索两大类。此外还有后交互检索[6]，即使用跨注意力编码器直接得到两个文档的相似度，由于这种检索方式效率较低，一般用于重排，本文不单独探讨这种技术。

稀疏检索

稀疏检索不需要训练，直接通过词语重叠计算相似度，如下图。

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稀疏检索用于检索一般分为如下步骤：

  • 对所有的文档进行分词，确定词表
  • 计算每个文档词表中每个词的词频
  • 利用合适算法结合词频信息将文档转换为向量
  • 计算向量相似度从而进行排序检索

接下来简要介绍两个最常见算法：

  1. TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）[3]
    • 词频（TF）是一个给定词语在某个文档中出现频率，度量词语在某个文件中的重要性。词频是对词数的标准化，防止偏向长文档（因为长文档中可能出现更多次某个词语，即使该词语并不重要）。
    • 假设文档$dj$中有K个词语，$n{k,j}$是词语$tk$在文档$d_j$中出现次数，则对于词语$t_i$，其词频计算公式为$tf{i,j}=\frac {n{i,j}} {\sum{k=1}^Kn_{k,j}}$。
    • 逆向文档频率（IDF）是一个词语普遍重要性的度量。
    • 假设一共有D个文档，$df_i$表示含有词语$t_i$的文档数量，即文档频率，则对于词语$t_i$，其逆向文档频率计算公式为$idf_i=\log_2(D/df_i)$
    • 最终某个文档$dj$中词语$t_i$的TF-IDF分数为$tdidf{i,j}=tf_{i,j}\times idf_i$
    • 词表中每个词的TF-IDF分数拼成一个列表，组成了这个文档的向量
    • TF-IDF倾向于过滤常见的词语，保留重要的词语。
  2. BM25（Okapi BM25）[4]
    • BM25在TF-IDF基础上进行改进，主要面向信息检索。
    • 假设一个查询Q含有n个词语$q1,q_2,…,q_n$，对于文档$d_j$，$f(q_i,d_j)$表示$q_i$在$d_j$中出现次数，$|d_j|$表示文档长度，$avgdl$表示文档集合中文档的平均长度，$k_1,b$为超参数，BM25分数计算公式为： $score(d_j,Q)=\sum{i=1}^nIDF(q_i)\cdot\frac {f(q_i,d_j)\cdot (k_1+1)} {f(q_i,d_j)+k_1\cdot(1-b+b\cdot\frac {|d_j|} {avgdl})}$
    • $IDF(qi)=\ln(\frac {N-df{qi}+0.5} {df{qi}+0.5}+1)$，N表示文档数量，$df{q_i}$表示含有$q_i$的文档数量

稠密检索

稠密检索需要训练，一般来说使用单编码器或双编码器架构，将查询和文档分别编码为相同维度向量，并计算相似度。有代表性的工作比如DPR[5]，SimCSE[9]，Contriever[6]。下图演示了DPR的推理过程：

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DPR采用有监督的批内对比学习的方法把查询与相关文档拉近，和不相关文档推远，如下图所示（注意，对比学习中每个相似度计算后应当除以温度参数$\tau$，图中可以认为是$\tau=1$时的情况）：

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此外也可以通过无监督训练，Contriever[6]从文档中随机选取两段没有重叠的词语序列组成两个子文档，这两个子文档互相作为正例。而一个文档的子文档和其他文档的子文档互相构成了负例对，如下图所示：

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检索评估

英文基准

  1. BEIR（Benchmarking-IR）[7]：包含18个检索数据集，9个任务以及不同领域。大部分不包含训练集，评估时直接进行零样本检索。开源地址：https://github.com/UKPLab/beir
  2. MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）[16]：扩展了BEIR数据集，集成了56个数据集，可以对所有重要的文本编码功能进行评估，如检索、排序、聚类等。开源地址：https://github.com/embeddings-benchmark/mteb
  3. MS MARCO（Machine Reading Comprehension Dataset）[8]：大规模的机器阅读理解数据集，可以使用这个基准中的段落排序任务评估检索。开源地址：https://microsoft.github.io/msmarco/
  4. STS（semantic textual similarity）任务：STS2012-2016[13]，STS-Benchmark[14]，SICK-Relatedness [15]，GitHub Issues Similarity Dataset[10]。此任务要求给出一对句子, 使用1~5的评分评价两者在语义上的相似程度，一般用来评估编码的质量。

中文基准

  1. C-MTEB[12]：作为MTEB的扩充，C-MTEB收集了包含6种任务类型的35个公共数据集。由于C-MTEB的规模和多样性，中文编码的所有主要功能都可以被可靠地评估，使其成为评估中文编码通用性的最合适的基准。开源地址：https://huggingface.co/C-MTEB
  2. MTEB-zh：选取了常用的若干中文数据集，使用MTEB的方式进行评测。开源地址：https://github.com/wangyuxinwhy/uniem/tree/main/mteb-zh

2.增强语义表示

语义表示空间对于检索至关重要，需要通过优化文本分块和微调编码模型来提升语义表示效果。

文本分块优化

选择合适的文本分块策略，需要考虑内容的性质、编码模型及其最佳块大小、用户查询的预期长度和复杂度，以及特定应用程序对检索结果的利用情况。比如对于sentence-transformer选用单句话最佳，而对于OpenAI的 text-embedding-ada-002，尽量选取256-512token长度的文本块。对于问答任务和语义检索任务来说最佳文本分块策略也不一样。一般来说对于每一个特定的场景，都存在相应的最优分块策略，没有通用的最优解。

本文介绍常见的几种策略：

  • 滑动窗口：用一个固定长度的上下文窗口输入语言模型进行生成，不断根据当前窗口内的上下文多次检索相应的内容。
  • 递归分块（small2big）：检索小的文本块，每个小的文本块对应于一个大文本块，将大文本块输入语言模型。
  • 摘要编码：检索文档的摘要对检索结果进行精排。
  • 元数据过滤：使用文档的元数据来过滤无关文档。
  • 图索引：将实体和关系转换为节点和边，用于解决多跳问题。

微调编码模型

一般来说需要使用预训练的编码模型将文本块转换为向量。下面介绍常见的几个模型：

  1. AngIE[10]：提出了复数空间角度优化，与之前的批内对比学习，余弦目标结合，缓解了一般的余弦相似度优化中的梯度消失问题。模型架构为BERT-base。
  2. Voyage[11]：面向特定领域和特定公司创建编码模型。
  3. BGE[12]
    • 模型架构为BERT，分为small，base，large等若干尺寸。
    • 训练分为三步。第一步是预训练，在Wudao语料[17]上利用类似MAE的方式进行文本重建，即将没被遮挡的文本编码输入一个轻量解码器还原遮挡的文本。第二步是通用微调，在C-MTP[12]的无标注文本对数据集上进行对比学习。第三步是特定任务微调，在C-MTP[12]的有标注文本对数据集上进行指令编码微调，针对不同任务指令得到不同的编码。
    • 开源工具：https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding
  4. M3E[13]：

选择好了合适的编码模型，根据不同的领域和下游任务有时需要进行相应的微调。

  1. 领域知识微调：需要构造特定领域的编码微调数据集，包含文档集合，查询-文档对。LlamaIndex[18]开发了一系列类和函数来简化微调过程。
  2. 下游任务微调：有的方法利用LLM的能力来微调编码模型，Promptagator[19]利用LLM作为少样本查询生成器，并基于生成的数据创建特定于任务的检索器；LLM-Embedder[20]使用LLM对许多下游任务生成奖励信号，检索器使用数据集中的硬标签和LLM产生的软标签进行监督微调，这种方式让下游任务微调更高效。

3.对齐查询和文档

用户查询有时不够精确或缺少信息，需要对用户查询进行重写或查询向量进行转换以适配特定需求。

查询重写

用户查询有时缺少语义信息或不够精确，因此需要重写。

  • Qurey2Doc[21]和ITER-RETGEN[22]提示LLM为查询创建伪文档。
  • HyDE[23]提示LLM为查询生成包含核心要素的假设文档。
  • RRR[24]提出了重写-检索-阅读过程，利用LLM作为重写模块的强化学习激励信号或直接用于重写模块，使得重写器能够修改和完善检索查询。
  • STEP-BACKPROMPTING[25]让语言模型发现用户查询背后的定理来完善查询。多查询方法用LLM生成多个查询来检索相关文档，可以被用于复杂问题的子问题拆解。

编码转换

  • LlamaIndex[18]开发了查询编码适配器模块，微调适配器将查询编码转换为对特定任务更好的编码。
  • SANTA[26]使用两种预训练策略（利用内在关系对齐结构化文本和非结构化文本；遮蔽实体预测）将查询与结构化文本对齐，解决了结构化文本与非结构化文本的异质问题。

4.对齐检索器和LLM

仅优化检索器有时不一定可以提升最终效果，因为检索结果可能和LLM的需求不一致，因此需要研究如何将检索器和LLM的偏好对齐。

微调检索器

许多方法使用来自LLM的反馈信号来优化检索模型。

  • AAR[27]使用FiD跨注意力分数来判断LLM的偏好文档，并使用难负例挖掘和传统的交叉熵损失，对检索器进行优化，这篇工作还发现LLM更喜欢易读的而不是信息丰富的文本。
  • REPLUG[28]使用一个检索器和一个冻结的LLM来计算不同文档的概率分布（每个文档拼接进上下文后输入LLM，得到的正确答案token概率作为这个文档的概率），并用KL散度对检索器进行监督训练，不需要跨注意力机制。
  • UPRISE[29]也使用冻结的LLM和一个可微调的提示词检索器，检索器用LLM返回的信号来优化。
  • Atlas[30]提出了四种方法来微调编码模型：注意力蒸馏（利用LLM跨注意力分数），EMDR2（使用EM算法，将检索结果作为隐变量），复杂度蒸馏（使用生成token的复杂度作为监督信号），LOOP（利用文档删除对于LLM预测结果的影响设计损失函数）。

适配器

  • PRCA[31]通过自回归策略来训练适配器，优化检索器输出的向量。
  • [32]通过查询token过滤的方法来删去一些用户查询中信息含量低的token。
  • RECOMP[33]使用文本摘要技术来压缩文档。
  • PKG[34]将检索模块直接替换为一个白盒语言模型（比如llama），将知识注入白盒语言模型的方式，并通过白盒语言模型的输出作为增强知识给黑盒LLM提供输入。

5.引用

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