1. 背景

又两周过去了，本qiang~依然奋斗在上周提到的项目KBQA集成LLM，感兴趣的可通过传送门查阅先前的文章《LLM应用实战：当KBQA集成LLM》。

本次又有什么更新呢？主要是针对上次提到的缺点进行优化改进。主要包含如下方面：

1. 数据落库

上次文章提到，KBQA服务会将图谱的概念、属性、实体、属性值全部加载到内存，所有的查询均在内存中进行，随之而来的问题就是如果图谱的体量很大呢，那内存不爆了么…

2. 支持基于属性值查实体

上篇文章不支持属性值查找实体，比如”最会照顾宝宝的是什么龙”，”什么龙是大龙和大龙生活，小龙和小龙生活”。本次已经此问题优化。

此篇文章是对这两周工作的一个整体总结，其中包含部分工程层面的优化。

2. 整体框架

整体框架和上篇大致相同，不同之处在于：

1. 对齐模块：先前是基于SIM筛选候选实体，本次基于ES进行候选实体召回

2. 解析模块：先前是基于hugegraph和内存中的实体信息进行解析，本次优化为基于hugegraph和elasticsearch

3. 核心功能

3.1 数据库选型

由于需要支撑语义相似度检索，因此数据库选型为Milvus与Elasticsearch。

二者之间的比对如下：

		Milvus	Elastic
扩展性层面	存储和计算分离	✅	❌
	查询和插入分类	组件级别支持	服务器层面支持
	多副本	✅	✅
	动态分段 vs 静态分片	动态分段	静态分片
	云原生	✅	✅
	十亿级规模向量支持	✅	❌
功能性层面	权限控制	✅	✅
	磁盘索引支撑	✅	❌
	混合搜索	✅	✅
	分区/命名空间/逻辑组	✅	❌
	索引类型	11个(FLAT, IVF_FLAT, HNSW)等	1个(HNSW)
	多内存索引支持	✅	❌
专门构建层面	为向量而设计	✅	❌
	可调一致性	✅	❌
	流批向量数据支持	✅	✅
	二进制向量支持	✅	✅
	多语言SDK	python, java, go, c++, node.js, ruby	python, java, go, c++, node.js, ruby, Rust, C#, PHP, Perl
	数据库回滚	✅	❌

但由于Milvus针对国产化环境如华为Atlas适配不佳，而Es支持国产化环境，因此考虑到环境通用性，选择Es，且其文本搜索能力较强。

3.2 表结构设计

由于知识图谱的概念、属性一般量级较少，而实体数随着原始数据的丰富程度客场可短。因此将实体及其属性值在Es中进行存储。

针对KBQA集成LLM的场景，有两块内容会涉及语义搜索召回。

1. 对齐prompt中的候选实体

2. 解析模块中存在需要基于属性值查询实体的情况。

3. 涉及到数值类型的查询，如大于xx，最大，最小之类。

综合考虑，将Es的index结构设计如下：

属性	含义	类型	备注
name	实体名	keyword
concepts	所属概念	keyword	一个实体可能存在多个概念
property	属性	keyword	属性名称
value	属性值	text	ik分词器进行分词
numbers	数值属性值	double_range	会存在一个区间范围
embeddings	向量	elastiknn_dense_float_vector	1. 非数值属性对应value的向量 2. 使用elastiknn插件

3.3 安装部署

项目使用的Es版本是8.12.2，原因是elastiknn插件和Ik插件针对该版本均支持，且8.12.2版本是当前阶段的次新版本。

3.3.1 基于docker的ES部署

# 拉取镜像(最好先设置国内镜像加入) docker pull elasticsearch:8.12.2 # es容器启动，存在SSL鉴权 docker run -d --name es01 --net host  -p 9200:9200 -it -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m" elasticsearch:8.13.2 # 容器中拉取需要鉴权的信息到本地 docker cp es01:/usr/share/elasticsearch/config/certs/http_ca.crt . chmode 777 http_ca.crt # 密码第一次启动的日志中有，需要保存下来 export ELASTIC_PASSWORD=xxxxxx # 验证es是否启动成功 curl --cacert http_ca.crt -u elastic:$ELASTIC_PASSWORD https://localhost:9200

3.3.2 elastiknn插件集成

elastiknn插件是为了优化ES自身的向量检索性能，安装此插件后，ES的向量检索性能会提升数倍，如果再增加SSD固态硬盘，性能会进一步提升数倍。

#下载插件包 wget https://github.com/alexklibisz/elastiknn/releases/download/8.12.2.1/elastiknn-8.12.2.1.zip # 导入容器中指定目录 docker cp  elastiknn-8.12.2.1.zip es01:/usr/share/elasticsearch/ # 进入容器，默认目录即为/usr/share/elasticsearch/ docker exec -it es01 bash # 安装插件 elasticsearch-plugin install file:elastiknn-8.12.2.1.zip # 退出，重启容器 docker restart es01 # 验证 # 创建mapping curl --cacert http_ca.crt -u elastic:$ELASTIC_PASSWORD -XPOST https://localhost:9200/test/_mapping -H 'Content-Type:application/json' -d ' {          "properties": {                   "embeddings": {                           "type": "elastiknn_dense_float_vector",                           "elastiknn": {                                    "model": "lsh",                                    "similarity": "cosine",                                    "dims": 768,                                    "L": 99,                                    "k": 3                           }                   }          } }' # 验证mapping是否生效 curl --cacert http_ca.crt -u elastic:$ELASTIC_PASSWORD -XGET https://localhost:9200/test/_mapping?pretty

采坑总结：

1. elastiknn插件导入始终无法安装，且报错。

解决：

(1) 一定要注意，安装es插件需要指定路径，且增加”file:” 的前缀，不加此前缀，那就等着报错吧

(2) 拷贝到容器内部，一定要注意，不要将elastiknn-8.12.2.1.zip拷贝至/usr/share/elasticsearch/plugins目录，否则安装也报错。

3.3.3 ik分词器插件集成

#下载插件包 wget https://github.com/infinilabs/analysis-ik/releases/download/v8.12.2/elasticsearch-analysis-ik-8.12.2.zip # 导入容器中指定目录 docker cp elasticsearch-analysis-ik-8.12.2.zip es01:/usr/share/elasticsearch/ # 进入容器，默认目录即为/usr/share/elasticsearch/ docker exec -it es01 bash # 安装插件 elasticsearch-plugin install file:elasticsearch-analysis-ik-8.12.2.zip # 退出，重启容器 docker restart es01 # 验证是否生效 curl --cacert http_ca.crt -u elastic:$ELASTIC_PASSWORD -XPOST https://localhost:9200/_analyze?pretty -H 'Content-Type:application/json' -d '{"text":"三角龙或者霸王龙","analyzer": "ik_smart"}' # 返回结果中不包含”或者”，因为”或者”在默认的停用词表中。

采坑总结：

1. ik分词器插件导入始终无法安装，且报错。

解决：一定要注意，安装es插件需要指定路径，且增加”file:” 的前缀，不加此前缀，那就等着报错吧

2. ik分词器添加自定义专有名词以及停用词不生效(浪费了1天的时间来排查)

解决：

(1) 一定要注意，8.12.2版本的ik分词器如果想要配置自定义专有名词或停用词，配置的完整目录是/usr/share/elasticsearch/config/analysis-ik，而不是/usr/share/elasticsearch/plugins/analysis-ik，这点需要注意下。

在config/analysis-ik中配置IKAnalyzer.cfg.xml，修改内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"> <properties>          <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>          <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->          <entry key="ext_dict">extra_main.dic</entry>           <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->          <entry key="ext_stopwords">extra_stopword.dic</entry>          <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->          <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->          <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->          <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> --> </properties>

(2) 一定要注意，extra_main.dic和extra_stopword.dic的编码格式是UTF-8，如果编码格式不对的话，分词也不生效。

4. Es操作相关源码

4.1 es_client连接

self.es_client = Elasticsearch(config['url'], 
							   basic_auth=(config['user'], config['password']), 
							   ca_certs=config['crt_path'],
							   http_compress=True,
							   request_timeout=int(config['request_timeout']) if 'request_timeout' in config else 60,
							   max_retries=int(config['max_retries']) if 'max_retries' in config else 5,
							   retry_on_timeout=True)

4.2 构建表结构

def index(self, kg_id, force=False):
	"""
	构建表
	"""
	if force:
		try:
			self.es_client.indices.delete(index=kg_id, ignore_unavailable=True)
		except EngineError as e:
			logger.exception(f"code:{ES_DELETE_INDEX_ERROR}, message:{str(e)}")
			raise e

	if not self.es_client.indices.exists(index=kg_id):
		body = {
			'settings': {'index': {'number_of_shards': 2}},
			'mappings': {
				'dynamic': False,
				'properties': {
					'name': {'type': 'keyword'},
					'concepts': {'type': 'keyword'},
					'property': {'type': 'keyword'},
					'value': {'type': 'text', 'analyzer': 'ik_max_word', 'search_analyzer': 'ik_smart'},
					'numbers': {'type': 'double_range'},
					'embeddings': {'type': 'elastiknn_dense_float_vector', 'elastiknn': {'dims': 768, 'model': 'lsh', 'similarity': 'cosine', 'L': 99, 'k': 3}}
				}
			}
		}
		try:
			self.es_client.indices.create(index=kg_id, body=body)
		except EngineError as e:
			logger.exception(f"code:1008, message:{str(e)}")
			raise e
	try:   
		self.es_client.indices.refresh(index=kg_id, ignore_unavailable=True)
	except EngineError as e:
		logger.exception(f"code:1008, message:{str(e)}")
		raise e

说明：

1. value字段需要经过IK分词，分词方式ik_max_word，查询方式是ik_smart

2. embeddings的类型为elastiknn_dense_float_vector，其中向量维度为768，相似度计算使用cosine

4.3 候选实体查询

def get_candidate_entities(self, kg_id, query, limit=15):
	"""
	基于查询串查找候选实体名称
	"""
	body = {
		'_source': {'excludes': ["embeddings"]},
		'query': {
			'function_score': {
				'query': {
					'bool': {
						'must': [
							{'match': {'value': query}},
							{'bool': {
								'filter': {
									'bool': {
										'should': [
											{'term': {"property": "名称"}},
											{'term': {"property": "别名"}},
										]
									}
								}
							}}
						]
					}
				},
				'functions': [
					{
					   'elastiknn_nearest_neighbors': {
						   'field': 'embeddings',
						   'vec': self.get_callback_ans({'query': [query]})['result'][0]['embeddings'],
						   'model': 'lsh',
						   'similarity': 'cosine',
						   'candidates': 100
					   } 
					}
				]
			}
		},
		'size': limit
	}
	return self.es_client.search(index=kg_id, body=body)['hits']['hits']

说明：

1. '_source': {'excludes': ["embeddings"]}表示输出结果中过滤embeddings字段

2. 查询以function_score方式，其中的query表示别名或名称与问题的匹配程度，functions表示打分方式，目前的打分是基于向量相似度进行打分，其中, self.get_callback_ans表示语义相似度模型将文本转换为向量。注意：最终的得分由两部分组成，一部分是文本匹配，一部分是语义相似度匹配，不过可以增加参数boost_mode进行设置。

4.4 基于属性及属性值进行查询

def search_by_property_value(self, kg_id, property, value, limit=100):
	body = {
		'_source': {'excludes': ["embeddings"]},
		'query': {
			'function_score': {
				'query': {
					'bool': {
						'must': [
							{'match': {'value': value}},
							{'term': {"property": property}}
						]
					}
				},
				'functions': [
					{
					   'elastiknn_nearest_neighbors': {
						   'field': 'embeddings',
						   'vec': self.get_callback_ans({'query': [value]})['result'][0]['embeddings'],
						   'model': 'lsh',
						   'similarity': 'cosine',
						   'candidates': 100
					   } 
					}
				],
				'boost_mode': 'replace'
			}
		},
		'size': limit
	}
	try:
		return self.es_client.search(index=kg_id, body=body)['hits']['hits']
	except EngineError as e:
		logger.exception(f"code:{ES_SEARCH_ERROR}, message:{str(e)}")
		raise e

4.5 数值属性范围查询

主要解决的场景有：体重大于9吨的恐龙有哪些？身长小于10米的角龙类有哪些？

其中，如果提供了实体名称，则查询范围是基于这些实体进行查询比较。

def search_by_number_property(self, kg_id, property, operate, entities, limit=100):
	musts = [{'term': {'property': property}}, {'range': {'numbers': operate}}]
	if entities:
		musts.append({'terms': {'name': entities}})

	body = {
		'_source': {'excludes': ['embeddings']},
		'query': {
			'bool': {
				'must': musts
			}
		},
		'size': limit
	}
	try:
		return self.es_client.search(index=kg_id, body=body)['hits']['hits']
	except EngineError as e:
		logger.exception(f"code:{ES_SEARCH_ERROR}, message:{str(e)}")
		raise e

4.6 数值属性最大最小查询

实现最大最小的逻辑，采用了sort机制，按照numbers进行排序，最大则顺排，最小则倒排。

def search_by_number_property_maxmin(self, kg_id, property, entities, sort_flag):
	musts = [{'term': {'property': property}}]
	if entities:
		musts.append({'terms': {'name': entities}})

	body = {
		'_source': {'excludes': ["embeddings"]},
		'query': {
			'bool': {
				'must': musts
			}
		},
		'sort': {'numbers': sort_flag},
		'size': 1
	}
	try:
		return self.es_client.search(index=kg_id, body=body)['hits']['hits']
	except EngineError as e:
		logger.exception(f"code:{ES_SEARCH_ERROR}, message:{str(e)}")
		raise e

5. 效果

上一版未解决的问题，在本版本优化的结果，主要是基于属性值查找实体。

1. 问：头像鸭头的龙有哪些？

答：头像鸭头的有慈母龙、原角龙、鹦鹉嘴龙、姜氏巴克龙、奇异辽宁龙、多背棘沱江龙、陆家屯鹦鹉嘴龙、盖斯顿龙、小盾龙、肿头龙、弯龙

2. 问：老师说的有一个特别会照顾宝宝的恐龙是什么龙？

答：慈母龙会照顾宝宝。

3. 问：有哪些恐龙会游泳啊？

答：滑齿龙、慢龙和色雷斯龙是会游泳的恐龙。

4. 问：科学家在意大利阿尔卑斯山脉Preone山谷的乌迪内附近发现了一个会飞的史前动物化石，它是谁的化石？

答：科学家在意大利阿尔卑斯山脉Preone山谷的乌迪内附近发现的会飞的史前动物化石是沛温翼龙的化石。

6. 总结

一句话足矣~

本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到图谱存储至Es，且支持Es的向量检索，还有解决了一部分基于属性值倒查实体的场景，且效果相对提升。

其次，提供了部分Es的操作源码，以飧读者。

附件：

1. es vs milvus: Milvus vs Elastic | Zilliz

2. docker安装es：Install Elasticsearch with Docker | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

3. elastiknn性能分析

ES 8.x 向量检索性能测试 & 把向量检索性能提升100倍！_elastiknn-****博客

4. es的function_score: Function score query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic