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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

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Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

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MQ 8

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Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 81

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Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


rerank微调

2024年10月10日

简介（未完成）

对于 Embedding 模型来说，它通常采用 Encoder 架构，它的训练目标是使得语义相似的文本在向量空间距离更近，而 Reranker ，则采用 Cross Encoder 架构，它的训练目标是预测查询和文档之间的分数。

为什么用rerank

是使用elasticsearch的retrieval召回的内容相关度有问题，多数情况下score最高的chunk相关度没问题，但是top2-5的相关度就很随机了，这是最影响最终结果的。我们看了elasticsearch的相似度算法，es用的是KNN算法（开始我们以为是暴力搜索），但仔细看了一下，在es8的相似度检索中，用的其实是基于HNSW（分层的最小世界导航算法），HNSW是有能力在几毫秒内从数百万个数据点中找到最近邻的。为了检索的快速，HNSW算法会存在一些随机性，反映在实际召回结果中，最大的影响就是返回结果中top_K并不是我们最想要的，至少这K个文件的排名并不是我们认为的从高分到低分排序的。

HNSW（最小可导航世界）的逻辑解释起来有点麻烦，但是我可以打一个比方：比如你需要从一个城市的南部坐公交去北部，我们要选择最短的坐车路线（含换乘），那么有两种方式选择：

  1. knn：将所有可能的公交路线（含换乘）做一个整理，假设有28900条路线，然后按花费时间进行排序，选择Top1或者Top n。抛开语义理解错误的问题，这种方法是非常精确的，但是耗时巨大，也可以认为是一种暴力检索；
  2. ann：还有一种就是相似最近邻，我们这里说到更多的是hnsw。为了让非技术专业的朋友可以听懂，不严谨地说，看着地图，从28900条路线中，选择出发地和目的地两点连线附近的50或100条公交路线。这种方法的效率极高，可能耗时只需要knn的万分之一，但它的问题在于无法确定这50或100条里面哪几条才是最好的。于是，如果你采用ann却不用rerank的话，就会比较拉垮了。

因为在搜索的时候存在随机性，这应该就是我们在RAG中第一次召回的结果往往不太满意的原因。但是这也没办法，如果你的索引有数百万甚至千万的级别，那你只能牺牲一些精确度，换回时间。这时候我们可以做的就是增加top_k的大小，比如从原来的10个，增加到30个。然后再使用更精确的算法来做rerank，使用一一计算打分的方式，做好排序。

微调

微调数据集格式为[query，正样本集合，负样本集合]。微调在Embeding模型与Reranker模型采用同类型数据集，并将语义相关性任务视为二分类任务，采用BCE作为损失函数。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/704562748 未细读

基于张量的重排序

评测 Embedding 模型和 Reranker 模型，通常可以观察 MTEB 榜单，在 2024 年上半年，Reranker 的榜单基本都是 Cross Encoder ，而到了下半年，榜单更多为基于 LLM 的重排序模型所占据。这类方案已经不是 Encoder 架构，而是标准 LLM 的 Decoder 架构，由于参数量更大，因此推理成本更高。

一种被称作延迟交互模型的重排序方案引起关注，这就是基于张量的重排序。它的具体做法是：在索引阶段，保存 Encoder 为每个 Token 生成的 Embedding，因此对于一个文档来说，就是用一个张量 Tensor （或者多向量）来表示一个文档，在查询的时候，只需要生成查询的每个 Token 的 Embedding，然后计算所有查询和 Text Çhunk 之间所有 Token 两两之间的相似度，然后累加就是最终文档得分。这种重排序，同样捕获了 Token 之间的交互信息，所以理论上可以做到跟 Cross Encoder 接近或者持平的效果。而另一方面，由于在查询时不涉及复杂的模型推理，所以它的成本相比 Cross Encoder，或者基于 LLM 的 Reranker要低得多，这甚至可以把排序做到数据库内部，因此带来的好处就是：即使粗筛的结果并不理想，但采用基于张量的重排序，可以对更多的结果进行重排，因此也有很大的概率弥补之前的召回。

评测