使用PHP高效提升大模型的RAG效果

使用PHP高效提升大模型的RAG效果

通过PHP实现大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）效果提升，特别关注更精细化的文档切分、向量化、检索策略和生成优化等方面。以下是基于PHP环境的完整解决方案，涵盖每个优化点的实现思路和示例。

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1. 更精细化的文档切分（Chunking Strategies）

a. 固定大小与语义边界结合

• 目标：不仅仅按固定Token数切分，还要确保句子的完整性和段落的语义连贯性。
• PHP实现：
  • 使用 mb_substr 按固定Token数（如500 Token）切分文档。
  • 在切分点附近使用正则表达式（preg_match）检查语义边界，如句号、换行符或标题。
  • 如果切分点不在语义边界，调整至最近的边界。
• 场景示例：
  • 一篇关于“深度学习在自然语言处理中的应用”的文章，传统切分可能在Transformer模型描述中间断开。
  • 优化后：按500 Token切分后，检查切分点是否为句号或段落结束，若不是，则向前或向后调整，确保Transformer模型的描述完整。
• 代码示例：

  $text = "长篇文章内容...";
  $chunkSize = 500; // 固定Token数
  $chunks = [];
  $offset = 0;
  
  while ($offset < mb_strlen($text)) {
      $chunk = mb_substr($text, $offset, $chunkSize);
      $lastPeriod = mb_strrpos($chunk, "。"); // 查找最后一个句号
      if ($lastPeriod !== false) {
          $chunk = mb_substr($chunk, 0, $lastPeriod + 1);
      }
      $chunks[] = $chunk;
      $offset += mb_strlen($chunk);
  }

b. 上下文感知切分

• 目标：根据文档结构（如Markdown的标题、列表）进行逻辑切分。
• PHP实现：
  • 使用PHP的Markdown解析库（如 Parsedown）解析文档，识别标题（#、##）和列表。
  • 以每个标题或逻辑单元为起点切分，确保Chunk包含完整上下文。
• 场景示例：
  • 一份产品说明书，传统切分可能将“产品特性”标题与其描述分开。
  • 优化后：以# 产品特性为起点切分，确保标题和描述在同一Chunk中。
• 代码示例：

  require 'Parsedown.php';
  $markdown = "# 产品特性\n特性描述...";
  $Parsedown = new Parsedown();
  $html = $Parsedown->text($markdown); // 解析Markdown
  // 自定义逻辑：按标题切分
  $chunks = preg_split('/(?<=# .+?\n)/', $markdown);

c. 重叠切分（Overlapping Chunks）

• 目标：相邻Chunk之间有重叠，保留上下文信息。
• PHP实现：
  • 在切分时设置重叠大小（如100 Token），记录每个Chunk的起始和结束位置。
  • 使用数组存储Chunk，确保相邻Chunk共享重叠部分。
• 场景示例：
  • 用户提问一个概念，其定义和解释分布在相邻段落，传统切分可能只命中一个。
  • 优化后：设置100 Token重叠，检索时更可能同时命中定义和解释。
• 代码示例：

  $text = "长篇文章内容...";
  $chunkSize = 500;
  $overlap = 100;
  $chunks = [];
  $offset = 0;
  
  while ($offset < mb_strlen($text)) {
      $chunk = mb_substr($text, $offset, $chunkSize);
      $chunks[] = $chunk;
      $offset += ($chunkSize - $overlap); // 移动时考虑重叠
  }

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2. 更先进的向量化模型（Embedding Models）

a. 领域特定的Embedding模型

• 目标：使用领域特定的Embedding模型（如Legal-BERT）捕捉专业术语和语义。
• PHP实现：
  • PHP中无直接Embedding模型，需通过API调用外部服务。
  • 部署一个Python服务（如FastAPI），加载领域特定模型，PHP使用 curl 获取Embedding。
• 场景示例：
  • 法律问答系统，通用模型可能混淆“侵权”和“违约”，优化后使用Legal-BERT提高准确性。
• 代码示例：

  $url = "http://python-service:8000/embed";
  $data = json_encode(["text" => "法律文本..."]);
  $ch = curl_init($url);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $data);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
  $embedding = json_decode(curl_exec($ch), true);
  curl_close($ch);

b. 多向量策略（Multi-Vector Retriever）

• 目标：为文档生成多个向量（如摘要向量、关键词向量）。
• PHP实现：
  • 对文档的不同部分（如摘要、关键词）分别调用API生成Embedding。
  • 在PHP中使用数组存储多个向量，检索时根据需求选择或组合。
• 场景示例：
  • 用户查询研究论文，既想了解核心发现，又想知道关键技术，优化后生成多个向量分别检索。
• 代码示例：

  $summary = "论文摘要...";
  $keywords = "关键词...";
  $url = "http://python-service:8000/embed";
  $vectors = [];
  foreach ([$summary, $keywords] as $text) {
      $data = json_encode(["text" => $text]);
      $ch = curl_init($url);
      curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $data);
      curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
      $vectors[] = json_decode(curl_exec($ch), true);
      curl_close($ch);
  }

c. 对比学习微调Embedding模型

• 目标：微调模型以区分语义相似但含义不同的文档。
• PHP实现：
  • 在Python中进行对比学习微调，部署为API服务。
  • PHP通过API调用微调后的模型获取Embedding。
• 场景示例：
  • FAQ中“相似问题-不同答案”的区分，优化后提高检索准确性。

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3. 更智能的检索策略（Retrieval Strategies）

a. 关键词检索与向量检索混合（Hybrid Search）

• 目标：结合BM25和向量检索的优点。
• PHP实现：
  • 使用 Elasticsearch-PHP 进行关键词检索。
  • 通过API调用向量检索服务，合并两种结果。
• 场景示例：
  • 用户查询“产品型号 ABC-123”或“红色小玩意”，优化后动态调整权重。
• 代码示例：

  require 'vendor/autoload.php';
  use Elasticsearch\ClientBuilder;
  $client = ClientBuilder::create()->build();
  $params = [
      'index' => 'docs',
      'body'  => ['query' => ['match' => ['content' => 'ABC-123']]]
  ];
  $keywordResults = $client->search($params);
  $vectorResults = json_decode(file_get_contents("http://vector-service/search?q=ABC-123"), true);
  $combined = array_merge($keywordResults['hits']['hits'], $vectorResults);

b. 多轮检索（Multi-Hop Retrieval）

• 目标：分步检索复杂问题相关信息。
• PHP实现：
  • 设计循环结构，先检索初步结果，再基于结果深化检索。
• 场景示例：
  • “2024年Q3利润下滑及应对竞争对手X新产品”，分两轮检索财务报告和竞争策略。
• 代码示例：

  $query1 = "2024年Q3利润下滑";
  $initialResults = json_decode(file_get_contents("http://vector-service/search?q=$query1"), true);
  $query2 = "竞争对手X新产品 " . implode(" ", $initialResults['texts']);
  $finalResults = json_decode(file_get_contents("http://vector-service/search?q=$query2"), true);

c. 查询扩展（Query Expansion）与查询重写（Query Rewriting）

• 目标：扩展或优化用户查询。
• PHP实现：
  • 调用外部NLP API（如OpenAI）获取同义词或重写查询。
• 场景示例：
  • “感冒药”扩展为“上呼吸道感染药物”，“那个很厉害的技术”重写为具体问题。
• 代码示例：

  $query = "感冒药";
  $url = "http://nlp-service/expand";
  $data = json_encode(["query" => $query]);
  $ch = curl_init($url);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $data);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
  $expandedQuery = json_decode(curl_exec($ch), true);
  curl_close($ch);

d. 元数据过滤和加权（Metadata Filtering and Weighting）

• 目标：利用元数据缩小检索范围并加权排序。
• PHP实现：
  • 在向量数据库中存储元数据，检索时先过滤再调用API。
• 场景示例：
  • 查找2024年后发布的用户手册，优化后按日期加权。
• 代码示例：

  $url = "http://vector-service/search";
  $data = json_encode(["query" => "用户手册", "filters" => ["date >= 2024-01-01"], "weights" => ["date" => 0.8]]);
  $results = json_decode(file_get_contents($url, false, stream_context_create(['http' => ['method' => 'POST', 'content' => $data]])), true);

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4. 优化检索数据库（Vector Database）

• 选择数据库：使用 Pinecone 或 Milvus，通过API与PHP集成。
• 索引优化：在数据库中设置HNSW或IVF索引，PHP通过API传递参数。
• 数据分区：按来源或时间分片，PHP指定查询分片。
• 代码示例：

  $url = "https://pinecone-api.example.com/query";
  $data = json_encode(["vector" => $embedding, "top_k" => 5, "namespace" => "2025-docs"]);
  $results = json_decode(file_get_contents($url, false, stream_context_create(['http' => ['method' => 'POST', 'content' => $data]])), true);

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5. 优化生成（Generation）

a. 明确的上下文提示词（Clear Context Prompting）

• PHP实现：
  • 使用字符串拼接构建清晰的Prompt。
• 示例：

  $context = "文档片段1：...\n文档片段2：...";
  $question = "问题：...";
  $prompt = "请根据以下文档片段回答问题。若无答案，请回复‘根据资料无法回答’。\n\n$context\n\n$question";

b. 上下文排序和筛选（Context Ranking and Filtering）

• PHP实现：
  • 对检索结果按相关性排序，选取Top-N。
• 代码示例：

  usort($results, fn($a, $b) => $b['score'] <=> $a['score']);
  $topResults = array_slice($results, 0, 3);

c. 压缩和浓缩上下文（Context Compression）

• PHP实现：
  • 调用外部摘要API压缩上下文。
• 代码示例：

  $url = "http://summary-service/summarize";
  $data = json_encode(["text" => implode("\n", $results)]);
  $summary = json_decode(file_get_contents($url, false, stream_context_create(['http' => ['method' => 'POST', 'content' => $data]])), true);

d. 更强大的Prompt工程

• PHP实现：
  • 使用 heredoc 定义复杂Prompt。
• 示例：

  $prompt = <<<EOD
  你是一位专业助手，请根据以下文档片段准确回答问题，并以列表形式列出步骤：
  文档片段：...
  问题：如何更换墨盒？
  EOD;

e. 调用生成模型

• PHP实现：
  • 通过API调用外部生成服务，设置参数。
• 代码示例：

  $url = "http://llm-service/generate";
  $data = json_encode(["prompt" => $prompt, "temperature" => 0.7]);
  $response = json_decode(file_get_contents($url, false, stream_context_create(['http' => ['method' => 'POST', 'content' => $data]])), true);

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总结

通过PHP可以：

• 文档切分：使用字符串处理和Parsedown实现精细化切分。
• 向量化：通过API调用外部Embedding服务。
• 检索策略：结合Elasticsearch和向量检索，优化查询。
• 生成优化：精心设计Prompt，调用外部生成模型。
• 数据库：集成Pinecone或Milvus，提升检索效率。

这些方法利用PHP的字符串处理能力和API调用功能，结合外部服务，完全满足RAG优化需求。