优化检索多样性以实现更有效的信息检索

人工智能

2023-09-07 15:59:24

召回多样性：提升信息检索有效性的关键

在当今信息过载的时代，快速准确地找到相关信息已成为一项艰巨的任务。 大型语言模型 (LLM) 的兴起为信息检索领域带来了新的曙光。然而，优化 LLM 的召回多样性以提高信息检索有效性仍然是研究人员和从业人员面临的一大挑战。

召回多样性和信息检索的关系

召回多样性指的是信息检索系统在针对特定查询检索结果时，这些结果涵盖广泛的主题，且信息来源多样化。高召回多样性可确保用户获得全面的信息，避免局限于特定角度或信息源。

召回多样性对信息检索系统至关重要。当召回多样性较低时，用户可能会错过重要或相关的主题，或者只能获得来自少数来源的信息。 这会导致检索结果的准确性和相关性下降。

优化召回多样性的策略

有多种策略可以用来优化召回多样性：

提高查询多样性： 针对同一查询使用不同的表达方式或关键词进行检索，可以避免结果的单一性。
索引多样性： 构建索引时纳入不同来源或类型的文档，可以确保覆盖更广泛的主题和信息来源。
利用语言模型辅助召回： 语言模型可以理解查询意图和相关性，并生成相关的候选文档，有效提高检索结果的多样性。

优化召回多样性的最佳实践

在优化召回多样性时，可以参考以下最佳实践：

使用相关性模型： 在索引和检索过程中使用相关性模型评估候选文档与查询的相关性，优先选择更相关的候选文档，提高检索结果的多样性。
利用语言模型增强检索： 利用语言模型理解和扩展查询，根据生成的候选文档丰富检索结果，有效提高召回多样性并提升准确性。
应用召回多样性评估指标： 使用平均倒数秩 (MRR) 和诺曼互信息 (NMI) 等指标评估检索系统的召回多样性，量化召回多样性的提升程度，并优化系统参数和算法。

优化召回多样性的示例代码

使用 Python 实现的召回多样性优化示例代码如下：

import transformers

def optimize_recall_diversity(query, index):
    """优化召回多样性。

    参数：
        query：查询。
        index：索引。

    返回：
        检索结果。
    """

    # 使用语言模型生成候选文档。
    candidate_documents = generate_candidate_documents(query)

    # 计算候选文档与查询的相关性。
    relevances = compute_relevances(candidate_documents, query)

    # 使用相关性模型对候选文档进行排序。
    sorted_candidate_documents = sort_candidate_documents(candidate_documents, relevances)

    # 返回检索结果。
    return sorted_candidate_documents

def generate_candidate_documents(query):
    """使用语言模型生成候选文档。

    参数：
        query：查询。

    返回：
        候选文档。
    """

    # 加载语言模型。
    model = transformers.AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("bert-base-uncased")

    # 使用语言模型生成候选文档。
    candidate_documents = model.generate(query, max_length=128)

    # 返回候选文档。
    return candidate_documents

def compute_relevances(candidate_documents, query):
    """计算候选文档与查询的相关性。

    参数：
        candidate_documents：候选文档。
        query：查询。

    返回：
        候选文档与查询的相关性。
    """

    # 加载相关性模型。
    model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")

    # 计算候选文档与查询的相关性。
    relevances = model(candidate_documents, query)

    # 返回候选文档与查询的相关性。
    return relevances

def sort_candidate_documents(candidate_documents, relevances):
    """使用相关性模型对候选文档进行排序。

    参数：
        candidate_documents：候选文档。
        relevances：候选文档与查询的相关性。

    返回：
        排序后的候选文档。
    """

    # 将候选文档与相关性打包成元组。
    documents_with_relevances = zip(candidate_documents, relevances)

    # 根据相关性对候选文档进行排序。
    sorted_documents_with_relevances = sorted(documents_with_relevances, key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 返回排序后的候选文档。
    return [document for document, relevance in sorted_documents_with_relevances]