【RAG】RAG性能提升之路-RAPTOR:一种构建递归文档树的增强检索方法

背景

检索增强型语言模型(RALMs)在处理需要不断更新的知识和大量信息的文档时确实展现出了优势。然而,现有的方法在处理长篇文档时存在局限性,主要是因为它们通常只能检索较短的文本片段,这限制了对整体文档上下文的全面理解。在NLP中,长篇文档的检索和理解一直是一个挑战,因为传统检索方法往往难以有效处理长文档中的复杂结构和信息,可能导致检索结果不准确或遗漏关键信息。

为了解决这一问题,RAPTOR模型提出了一种创新的策略。它**通过递归地进行文本片段的向量化、聚类和摘要生成,构建了一个树状索引结构。**这种结构不仅捕捉了文档的高层次主题,还保留了低层次的细节,允许基于语义相似性而非仅仅是文本顺序对节点进行分组。这样的树状结构使得RAPTOR能够在不同的抽象层次上加载文档的上下文片段,从而有效地回答不同层次的问题。

方法

一、RAPTOR 树的构建

RAPTOR 树的构建是该模型的核心部分,通过递归的方式创建了一个多层次的树状结构,便于更好地理解和检索长文本信息。以下是 RAPTOR 树构建的步骤:

  1. 文本分块

    RAPTOR 首先将长文本分割成较短的、连续的文本块。每块文本的长度被限制在100个标记(tokens)以内。如果一个句子的标记数超过这个限制,它会完整地被移动到下一个文本块中,以保持语义的连贯性。

  2. 文本向量化

    使用SBERT(multi-qa-mpnet-base-cos-v1)对每个文本块进行embedding,生成文本的向量表示,这些嵌入向量将形成树结构的叶节点。

  3. 文本聚类

    通过文本聚类算法,将语义相似的文本块分组。RAPTOR 使用软聚类 方法,允许文本块根据其语义相关性属于多个不同的聚类。聚类算法基于高斯混合模型(GMMs) ,并采用均匀流形近似和**投影(UMAP)**技术进行降维处理,以更好地捕捉文本数据的局部和全局结构。

    • 软聚类(Soft Clustering):与传统硬聚类不同,软聚类允许文本片段属于多个聚类,增加了灵活性。

    • 高斯混合模型(Gaussian Mixture Models, GMMs) : 假设数据点是从多个高斯分布的混合中生成的。

      对于给定的文本向量 ( x ),其属于第 ( k ) 个高斯分布的概率表示为:
      P ( x ∣ k ) = N ( x ; μ k , Σ k ) P(x|k) = \mathcal{N}(x; \mu_k, \Sigma_k) P(x∣k)=N(x;μk,Σk)

      其中 N \mathcal{N} N 是多元高斯分布, μ k \mu_k μk是均值向量, Σ k \Sigma_k Σk 是协方差矩阵。

      整体概率分布是一个加权组合:
      P ( x ) = ∑ k = 1 K π k N ( x ; μ k , Σ k ) P(x) = \sum_{k=1}^{K} \pi_k \mathcal{N}(x; \mu_k, \Sigma_k) P(x)=k=1∑KπkN(x;μk,Σk)

      π k \pi_k πk表示第 k k k 个高斯分布的混合权重。

    • 降维处理(Dimensionality Reduction)

      由于向量嵌入的高维性,使用传统的距离度量可能在高维空间中表现不佳。采用 UMAP技术进行降维。

    • 层次聚类结构

      UMAP 中的最近邻参数 n 邻居决定了局部和全局结构的平衡。算法通过变化 n 邻居来创建层次聚类结构,首先识别全局聚类,然后在这些全局聚类内部执行局部聚类。

    • 模型选择(Model Selection)

      使用贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion, BIC)来确定最优的聚类数量。

      • BIC 公式为:
        BIC = ln ⁡ ( N ) ⋅ k − 2 ln ⁡ ( L ^ ) \text{BIC} = \ln(N) \cdot k - 2 \ln(\hat{L}) BIC=ln(N)⋅k−2ln(L^)
        其中 N N N 是文本片段(或数据点)的数量, k k k 是模型参数的数量, L ^ \hat{L} L^ 是模型似然函数的最大值。

    小结:通过聚类算法,RAPTOR 能够有效地组织文本片段,形成具有不同层次的树状结构,从而在检索时能够提供更准确和全面的上下文信息。

  4. 文本摘要生成

    对于每个聚类,使用GPT-3.5生成该聚类的文本摘要。这些摘要随后被重新嵌入,形成树的上一层节点。

    GPT使用的文本摘要prompt如下:

  5. 递归构建

    上述过程(3 聚类和 4 摘要生成)递归地重复执行,直到无法进一步聚类或达到预设的层数限制,从而构建出一个从底向上的多层次树状结构。在这个结构中,父节点包含子节点的文本摘要,而子节点是原始文本块或下一级的摘要。

  1. 树的深度和广度
    • 树的深度取决于文本的复杂性和长度,以及聚类过程何时变得不可行。
    • 树的广度则取决于每个聚类中文本块的数量。

二、树的检索

构建好的 RAPTOR 树可以在推理时用于检索。有两种检索策略:树遍历和折叠树。树遍历逐层检索树,而折叠树则将所有层展平为单层进行检索。

上图展示了树遍历折叠树检索机制的示意图。树遍历从树的根级别开始,根据与查询向量的余弦相似度检索顶层的 top-k (这里为 top-1) 节点。在每一层,它根据与查询向量的余弦相似度从上一层的 top-k 节点的子节点中检索 top-k 节点。这个过程一直重复,直到达到叶节点。最后,将所有选定节点的文本连接起来形成检索到的上下文。折叠树方法将整个树压缩成单一层,然后根据与查询向量的余弦相似度评估所有层的节点,直到达到设定阈值。

通过树检索信息的例子:

树遍历算法
  1. 初始化:从树的最底层(即叶子节点层)开始。
  2. 相似度计算:对于当前层中的每个节点,计算它与查询向量的余弦相似度。
  3. 选择Top-k节点:根据余弦相似度,选择每个层中与查询最相关的k个节点。
  4. 递归访问子节点:对于选定的节点,查看其子节点,并重复步骤2和3,直到达到树的根节点。
  5. 结果整合:将所有选定的节点文本进行拼接,形成检索到的上下文。
折叠树算法
  1. 树的扁平化:首先,将整个树结构扁平化为一个单一的节点集合,忽略节点之间的层级关系。
  2. 相似度计算:对于扁平化后的每个节点,计算它与查询向量的余弦相似度。
  3. 选择Top-k节点:根据余弦相似度,选择与查询最相关的k个节点。
  4. 限制Token数量:在添加节点到结果集中时,确保不超过模型输入限制的最大Token数量。
  5. 结果拼接:将选择的节点文本进行拼接,形成检索到的上下文。

小结:通过这种递归构建的树状结构,RAPTOR 能够将长篇文档分解成不同层次的摘要,从而在检索时提供更准确和全面的上下文信息,这对于处理需要综合多部分信息的复杂查询尤为重要。

实验

相关数据集实验

检索效率

RAPTOR 树构建成本与每个数据集的文档长度成线性比例。

对于最大长度为80,000个Tokens的文档,RAPTOR树的构建时间确实与文档长度成正比例关系。这意味着无论文档的实际内容如何,构建树所需的时间都会随着文档长度的增加而线性增加。

这种线性关系表明RAPTOR模型具有良好的可扩展性,能够高效地处理不同长度的文档。这一点非常重要,因为它确保了即使是较长的文档,RAPTOR也能够在合理的时间内完成索引结构的构建。

简易使用

设置LLM

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"

from raptor import RetrievalAugmentation

# Initialize with default configuration. For advanced configurations, check the documentation. [WIP]
RA = RetrievalAugmentation()

创建文档树

with open('sample.txt', 'r') as file:
    text = file.read()
RA.add_documents(text)

进行问答

question = "How did Cinderella reach her happy ending?"
answer = RA.answer_question(question=question)
print("Answer: ", answer)

保存文档树

SAVE_PATH = "demo/cinderella"
RA.save(SAVE_PATH)

加载文档树问答

RA = RetrievalAugmentation(tree=SAVE_PATH)
answer = RA.answer_question(question=question)

总结

综上所述,RAPTOR模型通过其递归抽象处理方法,有效地解决了现有方法在长篇文档检索中的局限。通过构建树状索引结构,RAPTOR不仅提升了对长篇文档的理解,还增强了检索的准确性和效率,为处理知识密集型任务提供了新的可能。

参考文献

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