Sparse稀疏检索介绍与实践

2024-04-16 08:21:19 浏览数 (2)

Sparse稀疏检索介绍

在处理大规模文本数据时，我们经常会遇到一些挑战，比如如何有效地表示和检索文档，当前主要有两个主要方法，传统的文本BM25检索，以及将文档映射到向量空间的向量检索。

BM25效果是有上限的，但是文本检索在一些场景仍具备较好的鲁棒性和可解释性，因此不可或缺，那么在NN模型一统天下的今天，是否能用NN模型来增强文本检索呢，答案是有的，也就是我们今天要说的sparse 稀疏检索。

传统的BM25文本检索其实就是典型的sparse稀疏检索，在BM25检索算法中，向量维度为整个词表，但是其中大部分为0，只有出现的关键词或子词（tokens）有值，其余的值都设为零。这种表示方法不仅节省了存储空间，而且提高了检索效率。

向量的形式, 大概类似：

代码语言：javascript复制
{
   '19828': 0.2085,
   '3508': 0.2374,
   '7919': 0.2544,
   '43': 0.0897,
   '6': 0.0967,
   '79299': 0.3079
}

key是term的编号，value是NN模型计算出来的权重。

稀疏向量与传统方法的比较

当前流行的sparse检索，大概是通过transformer模型，为doc中的term计算weight，这样与传统的BM25等基于频率的方法相比，sparse向量可以利用神经网络的力量，提高了检索的准确性和效率。BM25虽然能够计算文档的相关性，但它无法理解词语的含义或上下文的重要性。而稀疏向量则能够通过神经网络捕捉到这些细微的差别。

稀疏向量的优势

  1. 计算效率：稀疏向量在处理包含零元素的操作时，通常比密集向量更高效。
  2. 信息密度：稀疏向量专注于关键特征，而不是捕捉所有细微的关系，这使得它们在文本搜索等应用中更为高效。
  3. 领域适应性：稀疏向量在处理专业术语或罕见关键词时表现出色，例如在医疗领域，许多专业术语不会出现在通用词汇表中，稀疏向量能够更好地捕捉这些术语的细微差别。

稀疏向量举例

SPLADE 是一款开源的transformer模型，提供sparse向量生成，下面是效果对比，可以看到sparse介于BM25和dense之间，比BM25效果好。

Model

MRR@10 (MS MARCO Dev)

Type

BM25

0.184

Sparse

TCT-ColBERT

0.359

Dense

doc2query-T5 link

0.277

Sparse

SPLADE

0.322

Sparse

SPLADE-max

0.340

Sparse

SPLADE-doc

0.322

Sparse

DistilSPLADE-max

0.368

Sparse

Sparse稀疏检索实践

模型介绍

国内的开源模型中，BAAI的BGE-M3提供sparse向量向量生成能力，我们用这个来进行实践。

BGE是通过RetroMAE的预训练方式训练的类似bert的预训练模型。

常规的Bert预训练采用了将输入文本随机Mask再输出完整文本这种自监督式的任务，RetroMAE采用一种巧妙的方式提高了Embedding的表征能力，具体操作是：将低掩码率的的文本A输入到Encoder种得到Embedding向量，将该Embedding向量与高掩码率的文本A输入到浅层的Decoder向量中，输出完整文本。这种预训练方式迫使Encoder生成强大的Embedding向量，在表征模型中提升效果显著。

向量生成

  • 先安装 !pip install -U FlagEmbedding
  • 然后引入模型
代码语言：javascript复制
from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel
model = BGEM3FlagModel('BAAI/bge-m3',  use_fp16=True)

编写一个函数用于计算embedding：

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def embed_with_progress(model, docs, batch_size):
    batch_count = int(len(docs) / batch_size)   1
    print("start embedding docs", batch_count)
    query_embeddings = []
    for i in tqdm(range(batch_count), desc="Embedding...", unit="batch"):
        start = i * batch_size
        end = min(len(docs), (i   1) * batch_size)
        if end <= start:
            break
        output = model.encode(docs[start:end], return_dense=False, return_sparse=True, return_colbert_vecs=False)
        query_embeddings.extend(output['lexical_weights'])

    return query_embeddings

然后分别计算query和doc的：

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query_embeddings = embed_with_progress(model, test_sets.queries, batch_size)
doc_embeddings = embed_with_progress(model, test_sets.docs, batch_size)

然后是计算query和doc的分数，model.compute_lexical_matching_score（交集的权重相乘，然后累加），注意下面的代码是query和每个doc都计算了，计算量会比较大，在工程实践中需要用类似向量索引的方案（当前qdrant、milvus等都提供sparse检索支持）

代码语言：javascript复制
# 检索topk
recall_results = []
import numpy as np
for i in tqdm(range(len(test_sets.query_ids)), desc="recall...", unit="query"):
    query_embeding = query_embeddings[i]
    query_id = test_sets.query_ids[i]
    if query_id not in test_sets.relevant_docs:
        continue
    socres = [model.compute_lexical_matching_score(query_embeding, doc_embedding) for doc_embedding in doc_embeddings]
    topk_doc_ids = [test_sets.doc_ids[i] for i in np.argsort(socres)[-20:][::-1]]
    recall_results.append(json.dumps({"query": test_sets.queries[i], "topk_doc_ids": topk_doc_ids, "marked_doc_ids": list(test_sets.relevant_docs[query_id].keys())}))

# recall_results 写入到文件

with open("recall_results.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("n".join(recall_results))

最后，基于测试集，我们可以计算召回率：

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import json

# 读取 JSON line 文件
topk_doc_ids_list = []
marked_doc_ids_list = []

with open("recall_results.txt", "r") as file:
    for line in file:
        data = json.loads(line)
        topk_doc_ids_list.append(data["topk_doc_ids"])
        marked_doc_ids_list.append(data["marked_doc_ids"])


# 计算 recall@k
def recall_at_k(k):
    recalls = []
    for topk_doc_ids, marked_doc_ids in zip(topk_doc_ids_list, marked_doc_ids_list):
        # 提取前 k 个召回结果
        topk = set(topk_doc_ids[:k])
        # 计算交集
        intersection = topk.intersection(set(marked_doc_ids))
        # 计算 recall
        recall = len(intersection) / min(len(marked_doc_ids), k)
        recalls.append(recall)
    # 计算平均 recall
    average_recall = sum(recalls) / len(recalls)
    return average_recall

# 计算 recall@5, 10, 20
recall_at_5 = recall_at_k(5)
recall_at_10 = recall_at_k(10)
recall_at_20 = recall_at_k(20)

print("Recall@5:", recall_at_5)
print("Recall@10:", recall_at_10)
print("Recall@20:", recall_at_20)

在测试集中，测试结果：

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Recall@5: 0.7350086355785777 
Recall@10: 0.8035261945883735 
Recall@20: 0.8926130345462158

在这个测试集上，比BM25测试出来的结果要更好，但是仅凭这个尚不能否定BM25，需要综合看各自的覆盖度，综合考虑成本与效果。

参考

  • Sparse Vectors in Qdrant: Pure Vector-based Hybrid Search https://qdrant.tech/articles/sparse-vectors/
  • BGE（BAAI General Embedding）解读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/690856333
模型 实践 效率 神经网络 测试

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