大型语言模型的语义搜索(一)：关键词搜索

关键词搜索(Keyword Search)是文本搜索种一种常用的技术，很多知名的应用app比如Spotify、YouTube 或 Google map等都会使用关键词搜索的算法来实现用户的搜索任务，关键词搜索是构建搜索系统最常用的方法，最常用的搜索算法是Okapi BM25，简称BM25。在信息检索中，Okapi BM25（BM是最佳匹配的缩写）是搜索引擎用来估计文档与给定搜索查询的相关性的排名函数。它基于Stephen E. Robertson、Karen Spärck Jones等人在 20 世纪 70 年代和 80 年代开发的概率检索框架。今天我们会教大家使用Cohere的API来调用BM25算法搜索维基百科的数据库。

一、环境配置

我们需要安装如下的python包：

pip install cohere
pip install weaviate-client

这里简单介绍一下cohere是一家从事大模型应用开发的公司，而weaviate是一个开源的向量数据库，本次实验我们会用到weaviate-client这个包。接下来我们需要导入一些基础配置，这些基础配置主要包含cohere和weaviate的相关的api_key：

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv()) # read local .env file

接下来我们来创建一个weaviate的client，它将会允许我们连接一个在线数据库。

import weaviate#创weaviate建验证配置
auth_config = weaviate.auth.AuthApiKey(api_key=os.environ['WEAVIATE_API_KEY'])#创建weaviate client
client = weaviate.Client(url=os.environ['WEAVIATE_API_URL'],auth_client_secret=auth_config,additional_headers={"X-Cohere-Api-Key": os.environ['COHERE_API_KEY'],}
)#测试client连接
client.is_ready()

这里需要说明的是Weaviate 是一个开源的向量数据库。它具有关键字搜索功能，同时还具有基于大语言模型(LLM)的向量搜索功能。我们在这里使用的 API key是公共的，它是公共Demo的一部分，因此它是公开的，您可以使用它通过一个url地址来访问在线Demo数据库。另外需要说明的是这个在线数据库是一个公共数据库，包含1000万条自维基百科的数据记录。数据库中的每一行记录表示维基百科文章的一个段落。这 1000 万条记录来自 10 种不同的语言。因此，其中一百万是英语，另外九百万对应其他9种不同语言。我们在执行查询时可以设置不同的语言。这种语言包括：en, de, fr, es, it, ja, ar, zh, ko, hi

二、关于API KEY

这里我们会用到3个配置参数:COHERE_API_KEY、 WEAVIATE_API_KEY、WEAVIATE_API_URL。其中COHERE_API_KEY我们需要去cohere的网站自己注册一个cohere账号然后自己创建一个自己的api_key, 而WEAVIATE_API_KEY和WEAVIATE_API_URL我们使用的是对外公开的api_key和url"：

weaviate_api_key: "76320a90-53d8-42bc-b41d-678647c6672e"
weaviate_api_url: "https://cohere-demo.weaviate.network/"

三、关键词搜索(keyword Search）

Keyword Search在基本原理是它会比较问题和文档中的相同词汇的数量,从而找出和问题最相关的文档，如下图所示：

在上图中Query表示用户的问题，而Responses表示根据问题检索到的结果，Number of words in common表示query和responses中出现重复单词的数量，在这个例子中我们的问题是：“what color is the grass?” 与结果中第二个结果 “The grass is green” 重复的单词数量最多，因此第二个结果是最优的结果。

下面我们来定义一个关键词搜索函数：

def keyword_search(query,results_lang='en',properties = ["title","url","text"],num_results=3):where_filter = {"path": ["lang"],"operator": "Equal","valueString": results_lang}response = (client.query.get("Articles", properties).with_bm25(query=query).with_where(where_filter).with_limit(num_results).do())result = response['data']['Get']['Articles']return result

这里在定义keyword_search函数时设置了如下四个参数

query: 用户的问题
results_lang：使用的语言，默认使用英语。
properties ：结果的组成结构。
num_results：结果的数量，默认3个结果。

由于该在在线数据库中的数据由10种不同的语言组成，其中包括：en, de, fr, es, it, ja, ar, zh, ko, hi。因此我们可以在查询时设置不同的语言来进行查询。另外在该函数中我们还指定了BM25算法(“with_bm25”)来实现关键词搜索，下面我们就来使用默认的英文来进行关键词搜索：

query = "Who is Donald Trump？"
keyword_search_results = keyword_search(query)
print(keyword_search_results)

由于上面的多条结果混在一起看上去比较乱，因此我们可以定义一个整理结果的函数：

def print_result(result):""" Print results with colorful formatting """for i,item in enumerate(result):print(f'item {i}')for key in item.keys():print(f"{key}:{item.get(key)}")print()print()print_result(keyword_search_results)

这里我们看到了关键词搜索函数返回了3条包含“Donald Trump”的文档。接下来我们使用中文来进行搜索：

query = "安史之乱"
keyword_search_results = keyword_search(query, results_lang='zh')
print_result(keyword_search_results)

四、关键词搜索基本原理

这里我们需要解释一下该关键词搜索系统的基本原理，这里主要包含了查询(query)和搜索系统(Search System)两个主要的组件，搜索系统可以访问它预先处理过的文档数据，然后响应查询，系统最后为我们提供一个按与问题最相关的文档排序结果列表,如下图所示:

搜索系统(Search System)的内部结构

然而在搜索系统内部包含了2个主要的工作阶段，第一个阶段通常是检索或搜索阶段，之后还有另一个阶段，称为重新排名即所谓的re-ranking。第一阶段通常使用 BM25 算法对文档集中的文档与问题进行评分，第一阶段检索的实现通常包含倒排索引的思想(inverted index)。第二阶段(re-ranking)则对评分结果进行排序后输出结果，如下图所示：

从上图种我们看到了在倒排序表中包含了2列，第一列时关键词，第二列是该关键词所在的文档的Id. 设计这样的倒排序表主要是为了优化搜索速度。当您在搜索引擎中输入查询的问题时，系统便能在几毫秒内得到结果。另外在执行搜索任务时关键词对应的文档id出现的频率是评分的重要依据，在上图中的例子中“Color” 在804文档中出现，而“Sky”也在804文档中出现，因此804文档被命中的次数较多，所以会有较高的评分，最后它在检索结果中出现的位置会比较靠前。