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
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
- 为何选择jieba库?
- 理解TF-IDF:词汇重要性的度量
- 实践:使用jieba和TF-IDF进行关键词搜索
- 准备阶段
- 提取关键词
- 计算TF-IDF
- 计算余弦相似度
- 结果与分析
- 总结
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。