从文本到向量：Weaviate在RAG中的应用案例

探索向量数据库在RAG中的应用

在自然语言处理（NLP）的领域中，向量数据库如Weaviate正变得越来越流行，因为它们为文本数据的管理和检索提供了强大的支持。特别是，它们在实现Retrieval-Augmented Generation（RAG）的应用中发挥着关键作用。RAG是一种结合了检索和生成的方法，它通过检索相关信息来增强文本生成任务的性能。

上下文向量化是RAG的第一步。使用预训练的文本嵌入模型，如text2vec-large-chinese，我们将文本转换为向量形式。这一步骤至关重要，因为它直接影响到后续检索的准确性。

接下来是向量搜索。Weaviate的向量搜索功能使我们能够根据上下文向量快速找到最相关的文档或文本片段。这一功能基于向量空间模型，可以高效地处理大规模数据集。

检索结果处理涉及到从检索结果中提取有用信息。这可能包括文本内容、元数据等，为生成任务提供丰富的上下文信息。

集成检索结果是将检索到的文本与原始问题或上下文结合的过程。这一步骤为生成任务准备了输入，确保生成的文本既相关又准确。

虽然本文不涉及生成模型的训练和微调，但生成任务的概念是RAG不可或缺的一部分。通过将检索到的信息提供给生成模型，我们能够生成高质量的回答或文本。

教学示例：假设我们有一个问答系统，用户问："长城有多长？"我们的系统首先将这个问题向量化，然后在Weaviate中搜索最相关的向量。假设检索到的结果是关于长城的描述。系统将这些信息与原始问题结合，最后生成回答："长城的总长度约为21,196公里。"

通过这种方式，向量数据库不仅提高了检索的效率，而且通过RAG增强了生成任务的相关性和准确性。

在我们的问答系统中，当用户提出问题，例如"长城有多长？"时，系统需要通过以下步骤来找到答案：

步骤1：问题向量化

首先，系统需要将自然语言问题转换为机器可理解的向量形式。这通常通过使用预训练的文本嵌入模型来实现。例如，如果使用text2vec-large-chinese模型，我们可以这样做：

复制代码

from text2vec import Text2Vec

# 初始化text2vec模型
model = Text2Vec()

# 用户问题
question = "长城有多长？"

# 将问题转换为向量
question_vector = model.encode([question])

步骤2：配置Weaviate客户端

接下来，我们需要配置Weaviate客户端，以便能够与Weaviate数据库进行通信：

复制代码

from weaviate import Client

# 初始化Weaviate客户端
client = Client("http://localhost:8080")

步骤3：向Weaviate添加数据（如果尚未添加）

在实际的问答系统中，可能需要先向Weaviate添加一些数据，这样才有内容可以检索。这通常在系统初始化时完成：

复制代码

# 假设我们有一个包含文本和相关信息的列表
data_to_add = [
    {"name": "长城", "description": "中国古代的军事防御工程", "length": "约21196公里"},
    # ... 其他数据
]

# 添加数据到Weaviate
for item in data_to_add:
    client.data_object.create(data_object=item, class_name="Fact", classification="simple")

步骤4：执行向量搜索

一旦问题被向量化，我们就可以使用Weaviate的向量搜索功能来找到最相关的数据。这通常涉及到定义搜索参数，如搜索的类名、向量、距离阈值等：

复制代码

# 定义搜索参数
search_parameters = {
    "queryVector": question_vector[0].tolist(),  # 将numpy数组转换为列表
    "certaintyThreshold": 0.5,  # 置信度阈值
    "limit": 5  # 返回的结果数量限制
}

# 执行搜索
results = client.query.get_nearest_objects(search_parameters=search_parameters, class_name="Fact")

步骤5：处理搜索结果

搜索结果将包含与问题向量最相似的数据。我们需要从这些结果中提取有用信息：

复制代码

# 处理搜索结果
for result in results:
    # 提取相关信息
    fact = result['Result'][0]['Properties']
    print(f"相关信息: {fact['description']}, 长度: {fact['length']}")

步骤6：生成回答

最后，我们可以使用检索到的信息来生成回答：

复制代码

# 假设我们选择了第一个结果
selected_fact = results["Results"][0]["Properties"]

# 生成回答
answer = f"长城的总长度约为{selected_fact['length']}公里。"

print(answer)

这个流程展示了如何将用户的问题转换为向量，使用Weaviate进行向量搜索，并利用搜索结果生成回答。在实际应用中，可能还需要进一步的优化和调整，例如通过微调嵌入模型来提高搜索的准确性，或者使用更复杂的逻辑来选择最佳答案。

优化Weaviate中的向量搜索以提高搜索结果的准确性可以通过多种策略实现。以下是一些关键的方法：

改进向量化：
- 使用更先进的文本嵌入模型来生成更准确的向量表示。
- 考虑上下文信息，使用上下下文感知的嵌入模型，如BERT或其变体。
调整搜索参数：
- Certainty Threshold：调整置信度阈值来控制返回结果的相关性。
- Search Vector：确保搜索向量与Weaviate中存储的数据类型相匹配（例如，文本向量用于文本数据）。
数据预处理：
- 清洗和规范化数据，以减少噪声并提高数据质量。
- 使用预处理步骤，如分词、去除停用词、词干提取等，以增强向量表示。
数据标注和反馈循环：
- 利用人工标注数据来训练或微调嵌入模型。
- 实施用户反馈机制，根据用户的选择来优化搜索结果。
使用多模态数据：
- 如果可能，结合多种类型的数据（如文本、图像、声音）来丰富向量表示。
利用Weaviate的元数据：
- 利用Weaviate的元数据和属性过滤功能来缩小搜索范围，提高搜索的准确性。
索引优化：
- 定期优化和重建索引以保持搜索性能。
使用更复杂的搜索算法：
- 根据业务需求，探索使用更复杂的搜索算法，如基于图的搜索或机器学习模型来增强搜索逻辑。
限制搜索范围：
- 通过指定特定的类名或属性来限制搜索范围，以提高搜索的相关性。
性能监控和调优：
- 监控搜索性能，并根据实际使用情况进行调优。
利用Weaviate的GraphQL API：
- 使用GraphQL API来构建更复杂的查询，包括多个条件和过滤器。