从对齐偏好到提升推理：RADIO框架如何重塑检索增强生成

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from sentence_transformers import SentenceTransformer

class RADIOAlignment:
    """
    RADIO框架中对齐过程的核心实现类。
    包含基于推理依据的文档重排序和重排序器微调的逻辑。
    """
    
    def __init__(self, reranker_model, encoder_name='all-MiniLM-L6-v2'):
        """
        初始化对齐模块。
        
        参数:
            reranker_model: 待微调的重排序器模型（一个torch.nn.Module）。
            encoder_name: 用于编码文档和推理依据的文本编码器名称。
        """
        self.reranker = reranker_model
        # 加载一个固定的句子编码器，用于计算推理相似度
        self.encoder = SentenceTransformer(encoder_name)
        # 相似度计算使用余弦相似度
        self.cos_sim = nn.CosineSimilarity(dim=-1)
        
    def compute_rationale_similarity(self, documents, rationale):
        """
        计算每个文档与推理依据的语义相似度。
        
        参数:
            documents: list of str, 候选文档列表。
            rationale: str, 提取的推理依据文本。
        
        返回:
            torch.Tensor: 每个文档的相似度分数。
        """
        # 编码所有文档和推理依据
        doc_embeddings = self.encoder.encode(documents, convert_to_tensor=True)
        rationale_embedding = self.encoder.encode(rationale, convert_to_tensor=True)
        
        # 计算余弦相似度
        # rationale_embedding需要扩展维度以进行批量计算
        similarity_scores = self.cos_sim(doc_embeddings, rationale_embedding.unsqueeze(0))
        return similarity_scores
    
    def rerank_documents(self, query, documents, rationale, retrieval_scores, alpha=0.7):
        """
        根据推理依据和原始检索分数，对文档进行重新排序。
        
        参数:
            query: str, 用户查询。
            documents: list of str, 候选文档列表。
            rationale: str, 推理依据。
            retrieval_scores: torch.Tensor, 检索器给出的原始分数。
            alpha: float, 融合权重（0-1），alpha * 推理分数 + (1-alpha) * 检索分数。
        
        返回:
            tuple: (重新排序后的文档列表, 重新排序后的索引, 最终融合分数)
        """
        # 1. 计算推理支持分数
        rationale_scores = self.compute_rationale_similarity(documents, rationale)
        
        # 2. 对两种分数进行最小-最大归一化，使其尺度一致
        def min_max_normalize(tensor):
            return (tensor - tensor.min()) / (tensor.max() - tensor.min() + 1e-8)
        
        rationale_scores_norm = min_max_normalize(rationale_scores)
        retrieval_scores_norm = min_max_normalize(retrieval_scores)
        
        # 3. 分数融合
        fused_scores = alpha * rationale_scores_norm + (1 - alpha) * retrieval_scores_norm
        
        # 4. 根据融合分数降序排序
        sorted_indices = torch.argsort(fused_scores, descending=True)
        sorted_docs = [documents[i] for i in sorted_indices]
        sorted_scores = fused_scores[sorted_indices]
        
        return sorted_docs, sorted_indices, sorted_scores
    
    def train_step(self, query, pos_doc, neg_docs, temperature=0.05):
        """
        执行一次对比学习训练步骤，微调重排序器。
        
        参数:
            query: str, 查询文本。
            pos_doc: str, 正例文档。
            neg_docs: list of str, 负例文档列表。
            temperature: float, InfoNCE损失的温度参数。
        
        返回:
            torch.Tensor: 损失值。
        """
        # 使用重排序器获取查询和文档的表示
        # 假设self.reranker能够返回查询和文档的嵌入向量
        q_embedding = self.reranker.encode_query(query)
        pos_embedding = self.reranker.encode_document(pos_doc)
        neg_embeddings = torch.stack([self.reranker.encode_document(neg) for neg in neg_docs])
        
        # 计算正例和负例的分数（点积或余弦相似度）
        pos_score = F.cosine_similarity(q_embedding, pos_embedding, dim=-1) / temperature
        neg_scores = F.cosine_similarity(q_embedding.unsqueeze(0), neg_embeddings, dim=-1) / temperature
        
        # 构建InfoNCE损失（一种对比损失）
        # 分子是正例分数的指数，分母是所有样本（正例+负例）分数指数之和
        numerator = torch.exp(pos_score)
        denominator = numerator + torch.sum(torch.exp(neg_scores))
        loss = -torch.log(numerator / denominator)
        
        return loss

# 使用示例（概念性代码）
if __name__ == "__main__":
    # 初始化一个简单的重排序器模型（此处为示意）
    class SimpleReranker(nn.Module):
        # ... 模型定义 ...
        pass
    
    base_reranker = SimpleReranker()
    radio = RADIOAlignment(base_reranker)
    
    # 模拟输入
    example_query = "珠穆朗玛峰的首登队伍是哪国的？"
    example_docs = ["文档A内容...", "文档B内容...", "文档C内容..."] # 假设已检索到的文档
    example_rationale = "首次登顶是1953年英国探险队完成的，关键成员是希拉里和丹增。"
    example_retrieval_scores = torch.tensor([0.9, 0.7, 0.5]) # 检索器原始打分
    
    # 1. 基于推理依据重排序文档
    reranked_docs, indices, scores = radio.rerank_documents(
        query=example_query,
        documents=example_docs,
        rationale=example_rationale,
        retrieval_scores=example_retrieval_scores,
        alpha=0.6
    )
    print("重排序后的文档顺序:", reranked_docs)
    
    # 2. 构建训练样本并微调（示意）
    positive_doc = reranked_docs[0] # 排名第一的作为正例
    negative_docs = reranked_docs[-2:] # 排名最后的两个作为负例
    loss = radio.train_step(example_query, positive_doc, negative_docs)
    print("对比损失:", loss.item())
    # loss.backward() 并执行优化器步骤，以更新base_reranker的参数