【RAG提升技巧】查询改写HyDE

news2024/11/26 15:50:27

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简介

提高 RAG 推理能力的一个好方法是添加查询理解层 ——在实际查询向量存储之前添加查询转换。以下是四种不同的查询转换：

路由：保留初始查询，同时查明其所属的适当工具子集。然后，将这些工具指定为合适的选项。
查询重写：维护选定的工具，但以多种方式重新编写查询，以将其应用于同一组工具。
子问题：将查询分解为几个较小的问题，每个问题针对由其元数据确定的不同工具。
ReAct Agent 工具选择：根据原始查询，确定要使用的工具并制定要在该工具上运行的特定查询。

HyDE来自于Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels，这篇文章主要做zero-shot场景下的稠密检索，通过借助LLM的力量不需要Relevance Labels，开箱即用。作者提出Hypothetical Document Embeddings (HyDE)方法，即“假设”文档嵌入。具体的做法是通过GPT生成虚构的文档，并使用无监督检索器对其进行编码，并在其嵌入空间中进行搜索，从而不需要任何人工标注数据

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模型结构如下图所示，HyDE将密集检索分解为两个任务，即 instruction-following的LM生成任务和对比编码器执行的文档相似性任务。

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代码语言：javascript

paper：https://arxiv.org/pdf/2212.10496
code：https://github.com/texttron/hyde

原理以及实现

典型的密集信息检索过程包括以下步骤：

将查询和文档转换为嵌入（向量）
计算查询和文档之间的余弦相似度
返回余弦相似度最高的文档

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通过 HyDE，query embedding我做了一些改进。首先让 LLM 生成回答查询的文档，然后将生成的虚拟答案转换为嵌入，而不是直接将查询转换为嵌入。

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我们在LangChain上实际使用一下。

代码语言：javascript

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import LLMChain, HypotheticalDocumentEmbedder
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from dotenv import load_dotenv
# set the environment variables
load_dotenv()

# prepare the prompt template for document generation
Prompt_template = """回答问题。
问题：{question}
回答：”””
llm = ChatOpenAI()
# multi_llm = ChatOpenAI(n=4)
prompt = PromptTemplate(input_variables=["question"], template=prompt_template)
llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, verbose=True)

# initialize the hypothetical document embedder
base_embeddings = OpenAIEmbeddings()
embeddings = HypotheticalDocumentEmbedder(llm_chain=llm_chain, base_embeddings=base_embeddings)

result = embeddings.embed_query("塞尔达传说的主角是谁？")
len(result)

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望