基于llama-index对embedding模型进行微调

QA对话目前是大语言模型的一大应用场景，在QA对话中，由于大语言模型信息的滞后性以及不包含业务知识的特点，我们经常需要外挂知识库来协助大模型解决一些问题。在外挂知识库的过程中，embedding模型的召回效果直接影响到大模型的回答效果，因此，在许多场景下，我们都需要微调我们的embedding模型来提高我们的召回效果。下面，我们就基于llama-index对BAAI/bge-base-zh-v1.5模型进行微调，关于该模型的介绍，可以参考https://huggingface.co/BAAI/bge-base-zh-v1.5。

平台介绍

对embedding模型进行微调的过程中需要使用GPU加速训练，由于家境贫寒，我这里就使用了Google colab提供的免费T4GPU进行微调测试。如果大家没办法使用这个，可以使用国内一些公司的GPU云平台，租便宜的GPU就行，微调这个模型所耗费的GPU资源不多。以下所有训练代码皆是在Jupter-notebook上编写并执行的。

依赖安装

安装一些依赖库，有些依赖需要制定版本，否则存在不兼容的问题。

bash 复制代码

!pip install langchain==0.0.300 llmx==0.0.15a0 openai==0.28.1 llama_index==0.8.23.post1 pypdf sentence-transformers

训练样本准备

我们当前的使用场景是QA问答场景，因此训练数据的格式最好也是问答的格式。我这里由于没有现成的问答样本（人工整理比较耗时），因此我就摘取了《明朝那些事儿》这个小说里面的部分章节，然后让GPT-3.5针对文章内容进行提问，从而形成问答对。代码如下

python 复制代码

import json
import openai
import os

from llama_index import SimpleDirectoryReader
from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser
from llama_index.schema import MetadataMode
from llama_index import (
    VectorStoreIndex,
    SimpleDirectoryReader,
    ServiceContext,
    Response
)

def load_corpus(docs, for_training=False, verbose=False):
    parser = SimpleNodeParser.from_defaults()
    if for_training:
        nodes = parser.get_nodes_from_documents(docs[:5], show_progress=verbose)
    else:
        nodes = parser.get_nodes_from_documents(docs[6:], show_progress=verbose)

    if verbose:
        print(f'Parsed {len(nodes)} nodes')

    return nodes

SEC_FILE = ['embedding_test.txt'] # embedding_test.txt是我训练样本的文件名，即我摘取了部分小说章节并直接保存为了txt文件。

print(f"Loading files {SEC_FILE}")

reader = SimpleDirectoryReader(input_files=SEC_FILE)
docs = reader.load_data()
print(f'Loaded {len(docs)} docs')

docs_nodes = load_corpus(docs, for_training=True, verbose=True)

len(docs_nodes)

train_nodes = docs_nodes[:75]  # 人工选择3分之2作为训练集
print(f'Loaded {len(train_nodes)} train docs')
val_nodes = docs_nodes[76:] # 剩下三分之一作为验证集
print(f'Loaded {len(val_nodes)} val docs')

构造训练集和测试集

使用GPT3.5基于小说内容生成对应的问题，最后生成train_dataset.json作为训练集，val_dataset.json作为验证集。

python 复制代码

from llama_index.finetuning import (
    generate_qa_embedding_pairs,
    EmbeddingQAFinetuneDataset,
)
from llama_index.llms import OpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-************"
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
openai.api_base = "https://************"

prompt="""下方是上下文信息。

---------------------
{context_str}
---------------------

根据提供的上下文信息和没有先验知识的原则，仅基于以下查询生成问题。

你是一名教师/教授。你的任务是为即将到来的测验/考试设置{num_questions_per_chunk}个问题。这些问题应在文档中多样化，且仅限于所提供的上下文信息。
"""

train_dataset = generate_qa_embedding_pairs(train_nodes, qa_generate_prompt_tmpl=prompt)
val_dataset = generate_qa_embedding_pairs(val_nodes, qa_generate_prompt_tmpl=prompt)

train_dataset.save_json("train_dataset.json")
val_dataset.save_json("val_dataset.json")

微调Embedding模型

这里的微调都是使用的默认参数，在实际微调过程中，可根据实际情况进行调整。

python 复制代码

from llama_index.finetuning import SentenceTransformersFinetuneEngine

python 复制代码

train_dataset = EmbeddingQAFinetuneDataset.from_json("train_dataset.json")
val_dataset = EmbeddingQAFinetuneDataset.from_json("val_dataset.json")
finetune_engine = SentenceTransformersFinetuneEngine(
    train_dataset,
    model_id="BAAI/bge-base-zh-v1.5",
    model_output_path="test_model",
    val_dataset=val_dataset,
)

python 复制代码

finetune_engine.finetune() #由于模型较小，且训练样本较少，微调过程非常快

python 复制代码

embed_model = finetune_engine.get_finetuned_model()
embed_model

评估微调后的模型

在评估阶段，我们对比了微调前、后的BAAI/bge-base-zh-v1.5模型以及OPENAI的ada002的Embedding模型的召回效果，代码如下：

python 复制代码

from llama_index.embeddings import OpenAIEmbedding
from llama_index import ServiceContext, VectorStoreIndex
from llama_index.schema import TextNode
from tqdm.notebook import tqdm
import pandas as pd

python 复制代码

def evaluate(
    dataset,
    embed_model,
    top_k=5,
    verbose=False,
):
    corpus = dataset.corpus
    queries = dataset.queries
    relevant_docs = dataset.relevant_docs

    service_context = ServiceContext.from_defaults(embed_model=embed_model)
    nodes = [TextNode(id_=id_, text=text) for id_, text in corpus.items()]
    index = VectorStoreIndex(nodes, service_context=service_context, show_progress=True)
    retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=top_k)

    eval_results = []
    for query_id, query in tqdm(queries.items()):
        retrieved_nodes = retriever.retrieve(query)
        retrieved_ids = [node.node.node_id for node in retrieved_nodes]
        expected_id = relevant_docs[query_id][0]
        is_hit = expected_id in retrieved_ids  # assume 1 relevant doc

        eval_result = {
            "is_hit": is_hit,
            "retrieved": retrieved_ids,
            "expected": expected_id,
            "query": query_id,
        }
        eval_results.append(eval_result)
    return eval_results

注意，在执行下面的代码前，需要先在当前项目的目录下创建results文件夹，否则会导致程序执行失败。

python 复制代码

from sentence_transformers.evaluation import InformationRetrievalEvaluator
from sentence_transformers import SentenceTransformer

def evaluate_st(
    dataset,
    model_id,
    name,
):
    corpus = dataset.corpus
    queries = dataset.queries
    relevant_docs = dataset.relevant_docs

    evaluator = InformationRetrievalEvaluator(queries, corpus, relevant_docs, name=name)
    model = SentenceTransformer(model_id)
    return evaluator(model, output_path="results/")

OPENAI-ada002

python 复制代码

ada = OpenAIEmbedding()
ada_val_results = evaluate(val_dataset, ada)

python 复制代码

df_ada = pd.DataFrame(ada_val_results)

python 复制代码

hit_rate_ada = df_ada['is_hit'].mean()
hit_rate_ada

ada002模型的最终评测结果为0.9285714285714286

原始BAAI/bge-base-zh-v1.5

python 复制代码

bge = "local:BAAI/bge-base-zh-v1.5"
bge_val_results = evaluate(val_dataset, bge)

python 复制代码

df_bge = pd.DataFrame(bge_val_results)
hit_rate_bge = df_bge['is_hit'].mean()
hit_rate_bge

原始的bge-base-zh-v1.5模型的评测结果为0.7663744588744589

微调后的BAAI/bge-base-zh-v1.5

python 复制代码

finetuned = "local:test_model"
val_results_finetuned = evaluate(val_dataset, finetuned)

python 复制代码

df_finetuned = pd.DataFrame(val_results_finetuned)
hit_rate_finetuned = df_finetuned['is_hit'].mean()
hit_rate_finetuned

微调后模型的最终评测结果为0.975。即微调后，我们的embedding模型在当前数据集的召回效果由0.766上升到0.975。注意，得分并不是越高越好，需考虑是否过拟合，可以在其他数据集上再评测下。

以上，即是一次简单的微调过程。感谢技术的发展和开源大佬们的贡献，使得人工智能的应用门槛越来越低。

参考资料：

https://colab.research.google.com/github/wenqiglantz/nvidia-sec-finetuning/blob/main/embedding-finetuning/finetune_embedding_nvidia_sec.ipynb