在自然語言處理領域，準確評估文字相似度是許多工的根本，尤其在搜尋引擎和資訊檢索系統中更是至關重要。本文首先介紹了常用的評估指標——餘弦相似度，並搭配 Python 程式碼示範如何使用 TF-IDF 技術計算文字相似度。接著，我們探討如何透過同義詞擴充套件和文字預處理技術，例如詞形還原和去除停用詞，來提升相似度計算的準確性，以更精確地捕捉文字之間的語義關聯。更進一步，本文也介紹了進階的 RAG 技術，包括向量搜尋和根據索引的搜尋，並比較了它們的優缺點和適用場景，以及在實務應用中可能面臨的挑戰，例如處理長文字和滿足使用者創意搜尋需求的困難。
增強檢索技術與評估
在探討增強檢索技術之前，我們首先需要了解檢索評估指標的重要性。本章節將重點介紹餘弦相似度（Cosine Similarity）在評估文字檔案相關性中的角色，並進一步探討如何透過融入同義詞擴充套件和文字預處理來提升相似度計算的準確性。
檢索評估指標
檢索評估指標是衡量檢索系統效能的關鍵。在本章節中，我們將首先探討餘弦相似度。
餘弦相似度
餘弦相似度測量兩個向量之間的角度餘弦值。在我們的案例中，這兩個向量分別代表使用者查詢和語料函式庫中的每個檔案。餘弦相似度的計算過程如下：
- 匯入必要的類別和函式：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
TfidfVectorizer將文字檔案轉換為 TF-IDF 特徵矩陣。TF-IDF（詞頻-逆檔案頻率）量化了一個詞對於一個檔案在整個檔案集合中的重要性，從而區分出常見詞彙和特定文字中的關鍵字。cosine_similarity用於計算向量之間的相似度。
- 計算餘弦相似度：
def calculate_cosine_similarity(text1, text2):
vectorizer = TfidfVectorizer(
stop_words='english',
use_idf=True,
norm='l2',
ngram_range=(1, 2), # 使用單字和雙字片語
sublinear_tf=True, # 應用次線性詞頻縮放
analyzer='word' # 也可以嘗試使用 'char'
)
tfidf = vectorizer.fit_transform([text1, text2])
similarity = cosine_similarity(tfidf[0:1], tfidf[1:2])
return similarity[0][0]
- 該函式將查詢文字（
text1）和資料集中的每個記錄（text2）轉換為向量，然後計算並傳回兩個向量之間的餘弦相似度。
內容解密：
-
TfidfVectorizer的關鍵引數：stop_words='english'：移除英文停用詞（如 “the”, “and” 等常見但無實際意義的詞）。use_idf=True：啟用逆檔案頻率計算，以降低常見詞的重要性。norm='l2'：對 TF-IDF 向量進行 L2 正則化，使向量長度歸一化，便於比較。ngram_range=(1, 2)：考慮單字詞和雙字片語，能夠捕捉更多的上下文資訊。sublinear_tf=True：應用次線性詞頻縮放，減緩詞頻增長過快的影響，使 TF-IDF 更具區分度。analyzer='word'：指定分析單位為單詞，也可以嘗試使用字元級別的分析。
-
餘弦相似度的意義：
- 餘弦相似度越接近 1，表示兩個文字向量越相似，即查詢與檔案內容越相關。
- 餘弦相似度越接近 0，表示兩個文字向量越不相關。
透過上述步驟，我們能夠有效地評估使用者查詢與檔案集合之間的相關性，為後續的檢索增強生成（RAG）技術提供基礎。
在未來的章節中，我們將進一步探討如何結合 RAG 技術與其他先進的自然語言處理技術，以提升檢索系統的準確性和效率。同時，我們也將介紹更多評估指標和最佳化方法，確保檢索系統能夠更好地滿足使用者需求。
結合 RAG 與其他 NLP 技術
未來的研究方向之一是將 RAG 與其他 NLP 技術相結合，例如命名實體識別（NER）、情感分析等，以提供更豐富的上下文資訊，提升檢索結果的品質。
多模態檢索
另一個重要的發展方向是多模態檢索，即結合文字、影像、音訊等多種模態的資訊進行綜合檢索。這需要開發新的演算法和模型，以有效地融合不同模態的資料。
附錄：程式碼範例
# 示例程式碼：計算查詢與檔案之間的餘弦相似度
query = "define a rag store"
db_records = [
"Retrieval Augmented Generation (RAG) represents a sophisticated ...",
".../...",
# 更多檔案記錄
]
def calculate_cosine_similarity(text1, text2):
# ...（同上）
pass
for record in db_records:
similarity = calculate_cosine_similarity(query, record)
print(f"Similarity: {similarity}")
透過這些範例，我們能夠更好地理解如何將理論應用於實際的檢索系統中，為使用者提供更準確、更相關的檢索結果。
增強相似度技術在RAG系統中的應用與挑戰
在前一章中，我們探討了餘弦相似度（Cosine Similarity）在文字相似度計算中的應用及其侷限性。本章將深入討論增強相似度（Enhanced Similarity）技術，並分析其在檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系統中的實際應用與挑戰。
餘弦相似度的侷限性
餘弦相似度是一種根據向量空間模型的相似度計算方法，主要透過測量兩個向量之間的夾角餘弦值來評估文字相似度。然而，這種方法存在以下侷限性：
- 缺乏上下文理解：餘弦相似度僅根據詞語的出現頻率和向量表示，無法理解查詢的上下文和語義。
- 歧義處理困難：當查詢詞具有多重含義時，餘弦相似度難以區分不同語義。
例如，當使用者查詢「What is rag?」時，如果資料函式庫主要包含「RAG」（檢索增強生成）相關資訊，而非「rag cloths」（破布），餘弦相似度可能會給出較低的分數，因為它無法理解查詢的真實意圖。
增強相似度技術的改進
為瞭解決上述問題，增強相似度技術應運而生。這種方法透過結合自然語言處理（NLP）工具來更好地捕捉詞語之間的語義關係。
主要步驟：
- 文字預處理：使用spaCy和NLTK等函式庫對文字進行預處理，包括轉換為小寫、詞形還原（lemmatization）和去除停用詞（stopwords）及標點符號。
- 同義詞擴充套件：利用WordNet擴充套件詞語的同義詞，豐富詞彙表示。
- 相似度計算：對預處理和擴充套件後的文字向量計算餘弦相似度。
關鍵程式碼實作：
import spacy
import nltk
from nltk.corpus import wordnet
from collections import Counter
import numpy as np
# 載入spaCy模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
def get_synonyms(word):
"""取得給定詞語的同義詞"""
synonyms = set()
for syn in wordnet.synsets(word):
for lemma in syn.lemmas():
synonyms.add(lemma.name())
return list(synonyms)
def preprocess_text(text):
"""文字預處理：轉小寫、詞形還原、去除停用詞和標點"""
doc = nlp(text.lower())
tokens = [token.lemma_ for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct]
return tokens
def expand_with_synonyms(words):
"""擴充套件詞語列表，新增同義詞"""
expanded_words = []
for word in words:
expanded_words.append(word)
expanded_words.extend(get_synonyms(word))
return expanded_words
def calculate_enhanced_similarity(text1, text2):
"""計算兩個文字的增強相似度"""
tokens1 = preprocess_text(text1)
tokens2 = preprocess_text(text2)
expanded_tokens1 = expand_with_synonyms(tokens1)
expanded_tokens2 = expand_with_synonyms(tokens2)
# 合併詞語並計算向量表示
all_tokens = expanded_tokens1 + expanded_tokens2
vector1 = Counter(expanded_tokens1)
vector2 = Counter(expanded_tokens2)
# 計算餘弦相似度
intersection = set(vector1.keys()) & set(vector2.keys())
numerator = sum([vector1[x] * vector2[x] for x in intersection])
sum1 = sum([vector1[x]**2 for x in vector1.keys()])
sum2 = sum([vector2[x]**2 for x in vector2.keys()])
denominator = np.sqrt(sum1) * np.sqrt(sum2)
if not denominator:
return 0.0
else:
return float(numerator) / denominator
#### 程式碼詳解：
此段程式碼實作了增強相似度的核心功能。主要步驟包括：
- 使用 `get_synonyms` 函式取得詞語的同義詞，豐富詞彙表示。
- 透過 `preprocess_text` 函式對文字進行預處理，去除無關詞語並進行詞形還原。
- 利用 `expand_with_synonyms` 函式擴充套件詞語列表，增加同義詞以提升語義豐富度。
- 最終，透過 `calculate_enhanced_similarity` 函式計算兩個文字之間的增強相似度，利用餘弦相似度公式評估向量表示的相似性。
### 簡單RAG實作：根據關鍵字搜尋與匹配
簡單RAG（Naïve RAG）方法在特定領域（如法律和醫療檔案）中表現良好，因為這些檔案通常具有清晰的標題或標籤。以下是一個根據關鍵字搜尋和匹配的簡單RAG實作：
#### 主要步驟：
1. **查詢關鍵字拆分**：將使用者查詢拆分為個別關鍵字。
2. **資料函式庫記錄關鍵字拆分**：將資料函式庫中的每筆記錄拆分為關鍵字。
3. **匹配度計算**：計算查詢關鍵字與資料函式庫記錄之間的共同關鍵字數量，選擇匹配度最高的記錄。
4. **生成回應**：將檢索結果與使用者輸入結合，請求生成模型（如GPT-4o）生成最終回應。
#### 關鍵程式碼實作：
```python
def find_best_match_keyword_search(query, db_records):
best_score = 0
best_record = None
# 將查詢拆分為關鍵字
query_keywords = set(query.lower().split())
for record in db_records:
# 將記錄拆分為關鍵字
record_keywords = set(record.lower().split())
common_keywords = query_keywords.intersection(record_keywords)
current_score = len(common_keywords)
# 更新最佳匹配記錄
if current_score > best_score:
best_score = current_score
best_record = record
return best_score, best_record
# 測試查詢
query = "define a rag store"
best_keyword_score, best_matching_record = find_best_match_keyword_search(query, db_records)
print(f"最佳關鍵字匹配分數: {best_keyword_score}")
print_formatted_response(best_matching_record)
#### 程式碼詳解：
此段程式碼實作了一個根據關鍵字匹配的簡單RAG系統。主要步驟包括：
- 將使用者查詢和資料函式庫記錄拆分為關鍵字集合。
- 計算查詢與每筆記錄之間的共同關鍵字數量，選擇匹配度最高的記錄。
- 傳回最佳匹配記錄及其匹配分數，用於後續生成回應。
### RAG系統面臨的挑戰與未來方向
儘管增強相似度和簡單RAG方法在某些場景下表現良好，但RAG系統仍面臨多項挑戰：
1. **輸入與檔案長度的不匹配**：使用者查詢通常較短，而檢索到的檔案較長且內容豐富，這使得直接進行相似度評估變得困難。
2. **創意檢索的挑戰**：系統可能會檢索到較長的檔案，這些檔案雖然滿足使用者需求，但由於內容對齊問題，可能導致較低的指標分數。
3. **人類反饋的重要性**：自動化指標往往無法完全捕捉使用者滿意度，因此人類判斷在評估檢索內容的相關性和有效性方面至關重要。
#### 未來方向：
- 結合數學指標與人類反饋，找到兩者之間的平衡點，以提升RAG系統的整體效能。
- 探索更先進的NLP技術和深度學習模型，以提升文字表示和相似度計算的準確性。
## 進階RAG技術的應用與實作
在前一章節中，我們探討了基礎的RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術及其實作方法。本章節將深入介紹進階RAG技術，包括向量搜尋（Vector Search）和根據索引的搜尋（Index-Based Search），並展示如何將這些技術應用於實際的自然語言處理任務中。
### 向量搜尋的原理與實作
向量搜尋是一種將文字資料轉換為數值表示（向量），並透過計算向量之間的相似度來快速檢索相關資料的方法。這種方法在處理大規模資料集時尤其有效，因為它避免了直接解析文字的低效率。
#### 向量表示的生成
在向量搜尋中，第一步是將文字資料轉換為向量。這可以透過多種方法實作，例如詞頻統計（Term Frequency）或更複雜的詞嵌入（Word Embeddings）技術。
```python
import numpy as np
def text_to_vector(text, embedding_model):
# 使用詞嵌入模型將文字轉換為向量
return embedding_model.encode(text)
# 示例：將查詢和檔案轉換為向量
query_vector = text_to_vector("define a rag store", embedding_model)
document_vectors = [text_to_vector(doc, embedding_model) for doc in documents]
相似度計算
一旦文字被轉換為向量，就可以透過計算向量之間的相似度來找出最相關的檔案。餘弦相似度（Cosine Similarity）是一種常用的相似度度量方法。
def calculate_cosine_similarity(vector1, vector2):
# 計算兩個向量之間的餘弦相似度
dot_product = np.dot(vector1, vector2)
magnitude1 = np.linalg.norm(vector1)
magnitude2 = np.linalg.norm(vector2)
return dot_product / (magnitude1 * magnitude2)
# 示例：計算查詢向量與檔案向量之間的相似度
similarity_scores = [calculate_cosine_similarity(query_vector, doc_vector) for doc_vector in document_vectors]
最佳匹配檔案的檢索
透過比較查詢向量與所有檔案向量之間的相似度，可以找出最相關的檔案。
def find_best_match(query_vector, document_vectors, documents):
best_score = 0
best_document = None
for score, document in zip(similarity_scores, documents):
if score > best_score:
best_score = score
best_document = document
return best_score, best_document
# 示例：檢索最佳匹配檔案
best_similarity_score, best_matching_document = find_best_match(query_vector, document_vectors, documents)
print(f"最佳餘弦相似度得分：{best_similarity_score:.3f}")
print(f"最佳匹配檔案：{best_matching_document}")
根據索引的搜尋
根據索引的搜尋透過預先建立的索引結構來加速搜尋過程。TF-IDF（詞頻-逆檔案頻率）是一種常用的索引方法，它能夠評估一個詞對於一個檔案的重要程度。
TF-IDF向量的生成
TF-IDF向量可以透過計算檔案中每個詞的TF-IDF值來生成。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def generate_tfidf_vectors(documents):
# 使用TF-IDF向量化器將檔案轉換為TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
return vectorizer.fit_transform(documents)
# 示例：生成TF-IDF向量
tfidf_vectors = generate_tfidf_vectors(documents)
相似度計算與最佳匹配檢索
與向量搜尋類別似，透過計算查詢的TF-IDF向量與檔案的TF-IDF向量之間的相似度，可以找出最相關的檔案。
def calculate_tfidf_similarity(query_tfidf, document_tfidf):
# 計算查詢TF-IDF向量與檔案TF-IDF向量之間的相似度
return np.dot(query_tfidf, document_tfidf.T).toarray()[0]
# 示例：計算相似度並檢索最佳匹配檔案
query_tfidf = vectorizer.transform(["define a rag store"])
similarity_scores_tfidf = calculate_tfidf_similarity(query_tfidf, tfidf_vectors)
best_similarity_score_tfidf = np.max(similarity_scores_tfidf)
best_matching_document_tfidf = documents[np.argmax(similarity_scores_tfidf)]
print(f"最佳TF-IDF相似度得分：{best_similarity_score_tfidf:.3f}")
print(f"最佳匹配檔案：{best_matching_document_tfidf}")
進階RAG技術的優勢
進階RAG技術，如向量搜尋和根據索引的搜尋，相比基礎RAG技術，具有以下優勢：
- 更高的搜尋效率：透過將文字資料轉換為數值表示，可以大大加速搜尋過程。
- 更好的相關性：向量搜尋和根據索引的搜尋能夠捕捉文字之間的深層語義關係，從而提供更相關的搜尋結果。
- 可擴充套件性：這些技術能夠有效地處理大規模資料集，滿足實際應用中的需求。
內容解密：
本章節介紹了進階RAG技術，包括向量搜尋和根據索引的搜尋。這些技術透過將文字資料轉換為數值表示，能夠大大加速搜尋過程並提供更相關的結果。我們展示瞭如何使用詞嵌入和TF-IDF等方法生成向量表示，並透過計算向量之間的相似度來檢索最佳匹配檔案。進階RAG技術相比基礎RAG技術，具有更高的搜尋效率、更好的相關性和可擴充套件性，為實際應用提供了強有力的支援。
