探索AI的文本匹配秘诀：使用Python实现关键词搜索与RAG知识库匹配

前言

  在人工智能的世界里，如何让机器像人类一样理解和回应语言，一直是研究者们追求的目标。今天，我们将深入探讨一种名为RAG（Retrieval-Augmented Generation）的技术，它通过结合检索和生成的方法，让AI模型在处理特定领域的知识时更加得心应手。本文将带你一起探索如何使用Python中的jieba库和TF-IDF算法，实现关键词搜索，从而匹配RAG知识库中的相关内容。

为何选择jieba库？

  在中文文本处理领域，jieba库以其高效和易用性脱颖而出。它不仅支持基础的分词功能，还能进行关键词提取、词性标注和命名实体识别等高级文本处理任务。特别是在关键词提取方面，jieba的TF-IDF和TextRank算法因其出色的性能而被广泛应用。

理解TF-IDF：词汇重要性的度量

  TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种在信息检索和文本挖掘中广泛使用的权重计算方法。它通过计算一个词在文档中的出现频率（TF）和在整个文档集合中的逆文档频率（IDF），来评估该词的重要性。简而言之，一个词的TF-IDF值越高，表示它在文档中越重要，同时在其他文档中的出现频率越低。

实践：使用jieba和TF-IDF进行关键词搜索

  让我们通过一个实际的例子，来看看如何使用jieba库和TF-IDF算法来实现关键词搜索，从而匹配RAG知识库中的相关内容。

准备阶段

  首先，我们准备一些示例文本，模拟用户查询和一个包含多个文档的文本库。

# 用户查询
user_query = "发到顺丰"

# 文本库
text_corpus = "您好，是您拨打的客服电话吗;你好，我的这个货想要通过顺丰去发;订单号发我一下;xxxxxx;好的我这边给您发顺丰"

提取关键词

  使用jieba库对文本库中的每个文档进行分词，并提取关键词。

import jieba
from collections import Counter
import math

# 分割文档
documents = text_corpus.split(';')

# 提取关键词函数
def extract_keywords(text):
    return jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=False)

# 提取用户查询和文档的关键词
query_keywords = extract_keywords(user_query)
documents_keywords = [extract_keywords(doc) for doc in documents]

计算TF-IDF

  接下来，我们计算查询和文档关键词的TF-IDF值，为计算余弦相似度做准备。

# 计算查询关键词的词频 (TF)
query_keyword_counts = Counter(query_keywords)

# 总文档数
total_documents = len(documents)

# 计算所有关键词的逆文档频率 (IDF)
all_keywords = set.union(*[set(doc_keywords) for doc_keywords in documents_keywords])

keyword_idf = {keyword: math.log((1 + total_documents) / (1 + sum(1 for doc_keywords in documents_keywords if keyword in doc_keywords))) + 1 for keyword in all_keywords}

# 计算查询关键词和文档关键词的TF-IDF
query_tfidf = {keyword: count * keyword_idf[keyword] for keyword, count in query_keyword_counts.items()}
documents_tfidf = [{keyword: count * keyword_idf[keyword] for keyword, count in Counter(doc_keywords).items()} for doc_keywords in documents_keywords]

计算余弦相似度

  我们使用余弦相似度来衡量查询词与文档之间的相似性。

from scipy import spatial

# 计算余弦相似度函数
def cosine_similarity(vec1, vec2):
    return 1 - spatial.distance.cosine(vec1, vec2)

# 计算文档与查询的相似度
similarities = [cosine_similarity(query_tfidf, doc_tfidf) for doc_tfidf in documents_tfidf]

# 按相似度排序并返回结果
sorted_documents = sorted(zip(documents, similarities), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 打印结果
for i, (doc, score) in enumerate(sorted_documents):
    print(f"Document {i+1}: {doc}\nScore: {score:.4f}\n")

结果与分析

  通过上述步骤，我们能够找到与用户查询最相关的文档。在这个例子中，我们发现文档2与用户查询的相似度最高，这表明我们的关键词搜索方法能够有效地匹配RAG知识库中的相关内容。

总结

  关键词搜索是RAG中的一种重要方法，但它的召回率相对较低，因为它只匹配了关键词而没有考虑上下文。因此，通常建议结合语义搜索来提高召回率。在本文中，我们使用jieba库进行分词，通过TF-IDF算法计算关键词权重，并使用余弦相似度来衡量文档与查询的相似度，最终通过相似度排序来返回最相关的文档。这种方法不仅提高了AI模型的准确性，也为用户提供了更加个性化和精准的服务。