构建一个检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 应用的概念验证过程相对简单，但要将其推广到生产环境中则会面临多方面的挑战。
『RAG 高效应用指南』系列将就如何提高 RAG 系统性能进行深入探讨，提供一系列具体的方法和建议。同时读者也需要记住，提高 RAG 系统性能是一个持续的过程，需要不断地评估、优化和迭代。
本文将对如何选择向量召回模型和如何微调向量模型进行深入探讨。
在本篇文章中，将讨论以下几个问题：
• 向量模型在 RAG 系统中的作用
• 有哪些性能不错的向量模型（从 RAG 角度）
• 不同向量模型的评测基准 MTEB
• 业务中选择向量模型有哪些考量
• 如何 Finetune 向量模型
万物皆可 Embedding。在推荐系统、自然语言处理和计算机视觉等领域，Embedding 是一个非常重要的概念。Embedding 的本质是一种将高维稀疏数据转换为低维稠密向量的技术，通过这种转换，能够捕捉数据中的语义或特征关系。具体来说，Embedding 用一个多维稠密向量来表示事物的多维特征，从而在一个连续的向量空间中刻画事物之间的相似性和差异性。这种表示方式不仅提高了计算效率，还增强了模型对数据内在结构和关系的理解能力。比如，在处理文字时，我们可以把每个单词表示成一个向量（一个有方向和大小的数值列表），这种表示方法就叫做 word embedding。
大多数数据，特别是文本数据，都是高维且稀疏的。高维意味着数据量庞大，稀疏意味着大多数数据的值都是零。这样的数据在计算机中处理起来非常复杂且低效。通过 embedding 技术，我们可以将高维离散数据转换成低维稠密向量，这样可以显著提高计算效率。
此外，Embedding 还能捕捉到数据中的潜在关系。比如，在文本处理中，经过训练的 word embedding 可以让相似的单词（如『猫』和『狗』）在低维空间中靠得更近，而不相似的单词（如『猫』和『汽车』）则会离得更远。这种语义上的相似性对很多 NLP 任务非常重要。
很多文本处理任务可以在文本相似性的基础上进行构建，比如：
• 内容审核：衡量社交媒体消息与已知的滥用案例的相似度有多高
• 意图分析：识别用户的消息与已知意图的例子中哪个最为接近
• 情感分析：衡量文本与已知情感标签的相似度，从而判断情感倾向
• 推荐系统：计算用户和物品的相似度，从而为用户推荐可能感兴趣的物品
如图所示，使用 bge-m3 模型计算一个句子与其他句子（含英文句子）的相似度，可以看到，bge-m3 模型比较准确地度量了不同句子间的语义相似度。
向量模型在 RAG 系统中的作用拓展阅读
• https://www.zhihu.com/question/38002635
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699
• https://huggingface.co/BAAI/bge-m3
Embedding 是文本的固定长度数值表示，这使得计算机能够轻松地测量文本之间的语义相关性。它们是一些重要自然语言处理任务的核心，比如文本相似性、语义搜索、信息检索和重新排序、聚类、下游任务的特征提取等。
Embedding 在 RAG 系统中扮演着至关重要的角色：如果 Embedding 模型在对私域知识进行向量化表示的过程中表现不佳，那么即使 RAG 系统在其他方面设计得当，最终效果也难以达到预期水平 。
为了让私域知识能在问答中被检索到，我们可以基于倒排和基于向量的方式构建知识库索引。倒排索引是一种基于关键词的精确性检索，但语义理解能力弱，而向量索引是基于文本向量的语义检索，可以捕捉文本的语义信息。一般情况下，我们会同时使用这两种检索方式。
在 RAG 系统中，向量模型主要有以下几个方面的作用：
1. 对 query 和 私域知识 进行向量化表示
在 RAG 系统中，用户的 query 和知识库中的文档需要被表示为向量。向量模型不仅支持文本、也支持图像和视频等多模态数据。通过使用预训练的语言模型（如 BERT、DPR 等），我们可以将 query 和分块文本转换为向量。这些向量捕捉了文本中的语义信息，使得相似的 query 和分块文本在向量空间中彼此接近，从而便于后续的 ANN 检索操作。
2. 动态更新知识库
在 RAG 系统中，随着新数据的不断加入，知识库需要动态更新。向量模型在此过程中也发挥了重要作用。新文档经过处理之后会被实时转换为向量并添加到向量数据库中，这保证了知识库的实时性和扩展性。向量模型的高效性使得这一过程能够迅速完成，不会对系统性能造成显著影响。
3. 数据隐私和安全
向量模型通过将私域知识转换为向量表示，实现了数据的匿名化。原始文本经过向量化处理后，其具体内容难以直接还原，从而保护了敏感信息。即使攻击者获得了向量表示，也难以重建原始信息。比如在金融领域，向量模型将敏感的金融交易记录转化为向量表示，RAG 系统可以在保护客户隐私的同时，进行高效的信息检索和生成，从而支持金融决策和客户服务。
有哪些性能不错的向量模型拓展阅读
• https://hub.baai.ac.cn/view/34277
• https://arxiv.org/abs/2312.10997
RAG 系统需要高性能向量模型，现有开源/闭源的向量模型比较多，这里笔者推荐几个性能不错的向量模型。
• OpenAI Embedding
https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings
OpenAI 的最新 embedding 模型如text-embedding-ada-002，在长文本搜索、文本相似性和代码搜索等任务上表现出色，它支持 8K（8191）tokens 的输入长度。不过，OpenAI Embedding 并不是免费的，而是根据 token 数量来收费，这可能会增加一定的使用成本。
• JinaAI Embedding
https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v2-base-zh
目前大部分开源向量模型仅支持 512 tokens 或者 1024 tokens 的输入长度，支持 8K tokens 的开源向量模型不多，Jina AI 发布的 jina-embeddings-v2 是其中一个。一般而言，如果文本的输入长度大于向量模型支持的最大 tokens 长度，则文本被会截断，从而破坏了文本的完整性，这样会直接影响下游任务的效果。
• BAAI/bge Embedding
https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-v1.5
北京智源人工智能研究院（BAAI）开源了 BGE 系列 Embedding 模型，在多个评测任务排名靠前，还支持免费商用授权，可以满足不少业务场景的需求。其中，bge-m3 模型在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。bge-m3 支持超过 100 种语言，支持 8K 长度的输入文本，同时支持密集检索（Dense Retrieval）、多向量检索（Multi-Vector Retrieval）和稀疏检索（Sparse Retrieval）。
除此之外，还有包括 sentense-bert 系列，text2vec，m3e 等向量模型。
面对这么多向量模型，我们如何衡量一种 Embedding 模型相对于其他模型的有效性呢？Hugging Face 推出了 MTEB（Massive Text Embedding Benchmark 大规模文本嵌入基准）测试框架，旨在评估文本 Embedding 模型在多种任务上的性能。它覆盖了 8 类任务和 58 个数据集，涉及 112 种语言，是目前最全面的文本嵌入评估基准之一。MTEB 提供了一个公开的排行榜，用于展示各个模型在不同任务上的表现。
MTEB 排行榜：https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard
如图所示，是 MTEB 的测试框架。
MTEB 包含以下任务类别，每个类别对应不同的评估指标和数据集：
1. 文本分类（Classification）：如情感分析、意图分类等。
2. 聚类（Clustering）：如将相似文本分为同一类。
3. 成对分类（Pair Classification）：判断两个文本是否重复或具有相似含义。
4. 重排序（Reranking）：根据查询重新排序相关和不相关的参考文本。
5. 检索（Retrieval）：从大量文档中找到与查询相关的文档。
6. 语义文本相似性（STS）：评估句子对之间的相似性。
7. 摘要（Summarization）：评估机器生成摘要的质量。
虽然我们可以通过 MTEB 排行榜对比不同向量模型的差异，但也只能作为一个参考，这些模型在公开数据集上的 benchmark 在垂直领域、企业自身的业务领域不一定成立，具体选择哪个向量模型还需结合业务特点进行综合比较、权衡。
业务中选择向量模型有哪些考量拓展阅读
• https://arxiv.org/pdf/2210.07316
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/665044136
• https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard
我们可以将 MTEB 作为选择向量模型的一个参考，但位于 MTEB 榜单 topK 的模型却并非一定适合企业自身的业务系统。在业务系统中，选择合适的 Embedding 模型是一个微妙的过程，受到多种因素的影响，比如知识库语言是中文、英文还是中英混合抑或是其他语言混合、切分文本块的长度、通用向量模型在垂类细分领域性能不佳、模型的精度、硬件的限制、检索时间限制等等。
在下面的表格中，笔者对比了几个向量模型在支持序列长度、向量维度和支持语言等方面的差异。
下面，我们来分析，如何在业务中选择合适的向量模型。
语言支持和性能
大部分开源向量模型只支持单一或者有限的文本语言，所以需要确保 Embedding 模型支持的语言种类。多语言模型如 OpenAI Embedding 和 bge-m3 等模型能够处理多种语言。bge-m3 支持 100 多种语言，适合多语言需求的场景。
另外，某些模型在主要语言（如中文）中的表现较好，但在处理较少使用的语言时可能会表现不佳。因此，需要评估模型在所有必需语言中的准确性，以确保一致的性能。
处理长文本的能力
切分的文本片段后续需要通过 Embedding 模型进行向量化，所以必须考虑向量模型对输入文本块的 tokens 长度限制，超出这个限制则会导致模型对文本进行截断，从而丢失信息，影响下游任务的性能。
不同的 Embedding 模型对文本块长度的支持能力不同。比如，BERT 及其变体通常支持最多 512 个tokens，处理长文本时则需要将文本分成更小的块，意味着需要更加精细化的分块策略。而 Jina AI 的 Embedding 模型和 bge-m3 模型则支持 8K 的 tokens 输入，适合处理长文本块。
模型在特定领域的表现
通用 Embedding 模型在特定垂直领域（如医学、法律和金融等）可能不如专用模型有效。这些领域通常需要专门训练 Embedding 模型来捕捉特定的专业术语和语境。为特定业务需求优化的 Embedding 模型能够显著提升检索和生成的质量。例如，通过结合向量检索和重排序（reranking）技术，可以进一步优化结果。
存储和内存等资源需求
高维向量需要更多的存储空间，这可能会带来长期成本。例如，较高维度的模型如 text-embedding-ada-002 需要更多的存储资源。另外，较大的模型可能会占用更多内存，因此不适合内存有限的设备。
模型响应时间
Embedding 模型的处理速度在实时应用中尤为关键。例如，intfloat/e5-base-v2 模型在处理速度上表现优异，但需要在 GPU上 运行以达到最佳性能。
在选择模型时，需要评估其在嵌入和检索过程中的延迟。例如，OpenAI 的 Embedding 模型在许多基准测试中显示出较高的性能和较低的延迟。
因此，在真实生产环境中选择合适的向量模型需要综合考量多个维度，而不仅仅依赖于某一单一因素。通过综合考量以上多个维度，可以帮助我们在生产环境中选择适合的向量模型，确保 RAG 系统的整体性能和用户体验达到最佳水平。
如何 Finetune 向量模型拓展阅读
• https://crescitaai.com/multilingual-embedding-models/
通用的 Embedding 模型通常是在大规模、多样化的数据集上训练的，可能不完全适合特定领域的任务，比如医学、法律等专业领域，它们无法很好的理解一些专有词汇。通过微调，模型可以学习到特定领域的词汇和概念，使其在特定应用场景中表现更佳。
因此，在特定领域，对向量模型进行 Finetune 的主要目标是提高 Recall@N （前 N 个检索结果中包含相关文档的比例）的准确率和优化正例与负例的 similarity 值域分布。通过微调，模型可以更好地适应特定领域，提高 Embedding 表示的质量，减少检索结果中的噪声，提高相关文档的检索准确性。同时，微调可以更好地分辨正例和负例，使它们在向量空间中的分布更加明显，形成清晰的边界。这样，当检索结果的相似度值低于某个阈值时，可以舍弃对它们的召回，减少误判风险，从而减少生成模型的负担和幻觉风险，提升整体系统性能和用户体验。
下面，我以 BAAI/bge-large-zh-v1.5 为例，看看如何基于私有领域数据进行 Finetune。
1. 安装 FlagEmbedding
首先，安装 FlagEmbedding 库：
pip install -U FlagEmbedding
2. 数据准备
训练数据是一个 json 文件，其中每一行都是一个独立的 json 对象，如下所示：
{"query": "如何提高机器学习模型的准确性？", "pos": ["通过交叉验证和调参可以提高模型准确性。"], "neg": ["机器学习是人工智能的一个分支。"]}
{"query": "什么是深度学习？", "pos": ["深度学习是机器学习的一个子领域，涉及多层神经网络。"], "neg": ["数据科学是一门交叉学科。"]}其中，query 是问题，pos 是正样本列表，neg 是负样本列表，如果没有现成的负样本，可以考虑从整个语料库中随机抽取一些文本作为 neg。
将数据保存为 jsonl 文件，例如 finetune_data.jsonl 。
3. Hard Negatives 挖掘（可选）
Hard Negatives 是指那些在向量空间中与查询较为接近但实际上并不相关的样本。挖掘这些样本可以提高模型的辨别能力，提供 Embedding 质量。具体方法可以参考以下代码：
python -m FlagEmbedding.baai_general_embedding.finetune.hn_mine \
--model_name_or_path BAAI/bge-large-zh-v1.5 \
--input_file finetune_data.jsonl \
--output_file finetune_data_minedHN.jsonl \
--range_for_sampling 2-200 \
--negative_number 15其中，range_for_sampling 表示从哪些文档采样，例如 2-200 表示从 top2-top200 文档中采样 negative_number 个负样本 。
4. 训练
微调 Embedding 模型的命令如下：
torchrun --nproc_per_node {number of gpus} \
-m FlagEmbedding.baai_general_embedding.finetune.run \
--output_dir {path to save model} \
--model_name_or_path BAAI/bge-large-zh-v1.5 \
--train_data ./finetune_data.jsonl \
--learning_rate 1e-5 \
--fp16 \
--num_train_epochs 5 \
--per_device_train_batch_size {large batch size; set 1 for toy data} \
--dataloader_drop_last True \
--normlized True \
--temperature 0.02 \
--query_max_len 64 \
--passage_max_len 256 \
--train_group_size 2 \
--negatives_cross_device \
--logging_steps 10 \
--save_steps 1000 \
--query_instruction_for_retrieval "" 以上命令指定了训练参数，包括学习率、批次大小、训练轮次等，需要根据实际情况进行调整。
5. 模型合并（可选）
对通用模型进行微调可以提高其在目标任务上的性能，但可能会导致模型在目标域之外的一般能力退化。通过合并微调模型和通用模型，不仅可以提高下游任务的性能，同时保持其他不相关任务的性能。
为了将微调后的模型和原来的 bge 模型进行合并，我们需要先安装 LM_Cocktail，如下所示：
pip install -U LM_Cocktail
合并代码参考如下：
from LM_Cocktail import mix_models, mix_models_with_data
# Mix fine-tuned model and base model; then save it to output_path: ./mixed_model_1
model = mix_models(
model_names_or_paths=["BAAI/bge-large-zh-v1.5", "your_fine-tuned_model"],
model_type='encoder',
weights=[0.5, 0.5], # you can change the weights to get a better trade-off.
output_path='./mixed_embedding_model')总结拓展阅读
• https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/examples/finetune
• https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/LM_Cocktail
本文讨论了 RAG 系统中 Embedding 模型的选择和微调。Embedding 模型在 RAG 系统中扮演中语义召回的角色，通过生成高质量的向量表示来捕捉文本的语义信息，以便在检索阶段更准确地匹配用户查询和知识库中的相关文档。
在真实生产环境中选择合适的向量模型需要综合考量多个维度（如向量模型支持的语言、文本长度和向量维度等），以确保模型能够满足业务需求和系统性能。在效果没有明显差异的情况下，推荐选择向量维度短的模型，减少存储和内存等资源需求。
另外，通用的 Embedding 模型可能不完全适合特定领域（如医学、法律等）的任务，所以可能需要对其进行微调以更好地适应这些领域的需求。例如，在法律领域，通过使用法律文献和案例数据进行微调，模型可以更准确地解析法律文本，提高法律信息检索和分析的精度和效率。
