语义检索相比传统基于字面关键词的检索有诸多优势，广泛应用于问答、搜索系统中。今天小编就手把手带大家完成一个基于领域预训练和对比学习SimCSE的语义检索小系统。
所谓语义检索（也称基于向量的检索），是指检索系统不再拘泥于用户Query字面本身（例如BM25检索），而是能精准捕捉到用户Query背后的真正意图并以此来搜索，从而向用户返回更准确的结果。
最终可视化demo如下，一方面可以获取文本的向量表示；另一方面可以做文本检索，即得到输入Query的top-K相关文档！
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语义检索，底层技术是语义匹配，是NLP最基础常见的任务之一。从广度上看，语义匹配可以应用到QA、搜索、推荐、广告等各大方向；从技术深度上看，语义匹配需要融合各种SOTA模型、双塔和交互两种常用框架的魔改、以及样本处理的艺术和各种工程tricks。
比较有趣的是，在查相关资料的时候，发现百度飞桨PaddleNLP最近刚开源了类似的功能，可谓国货之光！之前使用过PaddleNLP，基本覆盖了NLP的各种应用和SOTA模型，调用起来也非常方便，强烈推荐大家试试！
接下来基于PaddleNLP提供的轮子一步步搭建语义检索系统。整体框架如下，由于计算量与资源的限制，一般工业界的搜索系统都会设计成多阶段级联结构，主要有召回、排序（粗排、精排、重排）等模块，各司其职。
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语义检索技术框架图
整体概览
1.1 数据
数据来源于某文献检索系统，分为有监督（少量）和无监督（大量）两种。
1.2 代码
首先clone代码：
git clone git@github.com:PaddlePaddle/PaddleNLP.git
cd applications/neural_search
运行环境是：
还有一些依赖包可以参考requirements.txt。
离线建库
从上面的语义检索技术框架图中可以看出，首先我们需要一个语义模型对输入的Query/Doc文本提取向量，这里选用基于对比学习的SimCSE，核心思想是使语义相近的句子在向量空间中临近，语义不同的互相远离。
那么，如何训练才能充分利用好模型，达到更高的精度呢？对于预训练模型，一般常用的训练范式已经从『通用预训练->领域微调』的两阶段范式变成了『通用预训练->领域预训练->领域微调』三阶段范式。
具体地，在这里我们的模型训练分为几步（代码和相应数据在下一节介绍）：
1.在无监督的领域数据集上对通用ERNIE 1.0 进一步领域预训练，得到领域ERNIE；
2.以领域ERNIE为热启，在无监督的文献数据集上对 SimCSE 做预训练；
3.在有监督的文献数据集上结合In-Batch Negatives策略微调步骤2模型，得到最终的模型，用于抽取文本向量表示，即我们所需的语义模型，用于建库和召回。
由于召回模块需要从千万量级数据中快速召回候选集合，通用的做法是借助向量搜索引擎实现高效 ANN，从而实现候选集召回。这里采用Milvus开源工具，关于Milvus的搭建教程可以参考官方教程
https://milvus.io/cn/docs/v1.1.1/
Milvus是一款国产高性能检索库， 和Facebook开源的Faiss功能类似。
离线建库的代码位于PaddleNLP/applications/neural_search/recall/milvus
|—— scripts
|—— feature_extract.sh #提取特征向量的bash脚本
├── base_model.py # 语义索引模型基类
├── config.py # milvus配置文件
├── data.py # 数据处理函数
├── embedding_insert.py # 插入向量
├── embedding_recall.py # 检索topK相似结果 / ANN
├── inference.py # 动态图模型向量抽取脚本
├── feature_extract.py # 批量抽取向量脚本
├── milvus_insert.py # 插入向量工具类
├── milvus_recall.py # 向量召回工具类
├── README.md
└── server_config.yml # milvus的config文件，本项目所用的配置
2.1 抽取向量
依照Milvus教程搭建完向量引擎后，就可以利用预训练语义模型提取文本向量了。运行feature_extract.py即可，注意修改需要建库的数据源路径。
运行结束会生成1000万条的文本数据，保存为corpus_embedding.npy。
2.2 插入向量
接下来，修改config.py中的Milvus ip等配置，将上一步生成的向量导入到Milvus库中。
embeddings=np.load('corpus_embedding.npy')
embedding_ids = [i for i in range(embeddings.shape[0])]
client = VecToMilvus()
collection_name = 'literature_search'
partition_tag = 'partition_2'
data_size=len(embedding_ids)
batch_size=100000
for i in tqdm(range(0,data_size,batch_size)):
cur_end=i+batch_size
if(cur_end>data_size):
cur_end=data_size
batch_emb=embeddings[np.arange(i,cur_end)]
status, ids = client.insert(collection_name=collection_name, vectors=batch_emb.tolist(), ids=embedding_ids[i:i+batch_size],partition_tag=partition_tag)
抽取和插入向量两步，如果机器资源不是很"富裕"的话，可能会花费很长时间。这里建议可以先用一小部分数据进行功能测试，快速感知，等真实部署的阶段再进行全库的操作。
插入完成后，我们就可以通过Milvus提供的可视化工具[1]查看向量数据，分别是文档对应的ID和向量。
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文档召回
召回阶段的目的是从海量的资源库中，快速地检索出符合Query要求的相关文档Doc。出于计算量和对线上延迟的要求，一般的召回模型都会设计成双塔形式，Doc塔离线建库，Query塔实时处理线上请求。
召回模型采用Domain-adaptive Pretraining + SimCSE + In-batch Negatives方案。
另外，如果只是想快速测试或部署，PaddleNLP也贴心地开源了训练好的模型文件，下载即可用，这里直接贴出模型链接：
-
领域预训练ERNIE：
https://bj.bcebos.com/v1/paddlenlp/models/ernie_pretrain.zip
-
无监督SimCSE：
https://bj.bcebos.com/v1/paddlenlp/models/simcse_model.zip
-
有监督In-batch Negatives：
https://bj.bcebos.com/v1/paddlenlp/models/inbatch_model.zip
3.1 领域预训练
Domain-adaptive Pretraining的优势在之前文章已有具体介绍，不再赘述。直接给代码，具体功能都标注在后面。
domain_adaptive_pretraining/
|—— scripts
|—— run_pretrain_static.sh # 静态图与训练bash脚本
├── ernie_static_to_dynamic.py # 静态图转动态图
├── run_pretrain_static.py # ernie1.0静态图预训练
├── args.py # 预训练的参数配置文件
└── data_tools # 预训练数据处理文件目录
3.2 SimCSE无监督预训练
双塔模型，采用ERNIE 1.0热启，引入 SimCSE 策略。训练数据示例如下代码结构如下，各个文件的功能都有备注在后面，清晰明了。
simcse/
├── model.py # SimCSE 模型组网代码
|—— deploy
|—— python
|—— predict.py # PaddleInference
├── deploy.sh # Paddle Inference的bash脚本
|—— scripts
├── export_model.sh # 动态图转静态图bash脚本
├── predict.sh # 预测的bash脚本
├── evaluate.sh # 召回评估bash脚本
├── run_build_index.sh # 索引的构建脚本
├── train.sh # 训练的bash脚本
|—— ann_util.py # Ann 建索引库相关函数
├── data.py # 无监督语义匹配训练数据、测试数据的读取逻辑
├── export_model.py # 动态图转静态图
├── predict.py # 基于训练好的无监督语义匹配模型计算文本 Pair 相似度
├── evaluate.py # 根据召回结果和评估集计算评估指标
|—— inference.py # 动态图抽取向量
|—— recall.py # 基于训练好的语义索引模型，从召回库中召回给定文本的相似文本
└── train.py # SimCSE 模型训练、评估逻辑
对于训练、评估和预测分别运行scripts目录下对应的脚本即可。训练得到模型，我们一方面可以用于提取文本的语义向量表示，另一方面也可以用于计算文本对的语义相似度，只需要调整下数据输入格式即可。
3.3 有监督微调
对上一步的模型进行有监督数据微调，训练数据示例如下，每行由一对语义相似的文本对组成，tab分割，负样本来源于引入In-batch Negatives采样策略。
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关于In-batch Negatives 的细节，可以参考文章：
大规模搜索+预训练，百度是如何落地的？
https://mp.weixin.qq.com/s/MyVK6iKTiI-VpP1LKf4LIA
整体代码结构如下：
|—— data.py # 数据读取、数据转换等预处理逻辑
|—— base_model.py # 语义索引模型基类
|—— train_batch_neg.py # In-batch Negatives 策略的训练主脚本
|—— batch_negative
|—— model.py # In-batch Negatives 策略核心网络结构
|—— ann_util.py # Ann 建索引库相关函数
|—— recall.py # 基于训练好的语义索引模型，从召回库中召回给定文本的相似文本
|—— evaluate.py # 根据召回结果和评估集计算评估指标
|—— predict.py # 给定输入文件，计算文本 pair 的相似度
|—— export_model.py # 动态图转换成静态图
|—— scripts
|—— export_model.sh # 动态图转换成静态图脚本
|—— predict.sh # 预测bash版本
|—— evaluate.sh # 评估bash版本
|—— run_build_index.sh # 构建索引bash版本
|—— train_batch_neg.sh # 训练bash版本
|—— deploy
|—— python
|—— predict.py # PaddleInference
|—— deploy.sh # Paddle Inference部署脚本
|—— inference.py # 动态图抽取向量
训练、评估、预测的步骤和上一步无监督的类似，聪明的你肯定一看就懂了！
3.4 语义模型效果
前面说了那么多，来看看几个模型的效果到底怎么样？对于匹配或者检索模型，常用的评价指标是Recall@K，即前TOP-K个结果检索出的正确结果数与全库中所有正确结果数的比值。
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对比可以发现，首先利用ERNIE 1.0做Domain-adaptive Pretraining，然后把训练好的模型加载到SimCSE上进行无监督训练，最后利用In-batch Negatives 在有监督数据上进行训练能获得最佳的性能。
3.5 向量召回
终于到了召回，回顾一下，在这之前我们已经训练好了语义模型、搭建完了召回库，接下来只需要去库中检索即可。代码位于
PaddleNLP/applications/neural_search/recall/milvus/inference.py
def search_in_milvus(text_embedding):
collection_name = 'literature_search' # 之前搭建好的Milvus库
partition_tag = 'partition_2'
client = RecallByMilvus()
status, results = client.search(collection_name=collection_name, vectors=text_embedding.tolist(),
partition_tag=partition_tag)
corpus_file = "../../data/milvus/milvus_data.csv"
id2corpus = gen_id2corpus(corpus_file)
for line in results:
for item in line:
idx = item.id
distance = item.distance
text = id2corpus[idx]
print(idx, text, distance)
以输入 国有企业引入非国有资本对创新绩效的影响——基于制造业国有上市公司的经验证据 为例，检索返回效果如下
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返回结果的最后一列为相似度，Milvus默认使用的是欧式距离，如果想换成余弦相似度，可以在Milvus的配置文件中修改。
文档排序
不同于召回，排序阶段由于面向的打分集合相对小很多，一般只有几千级别，所以可以使用更复杂的模型，这里采用 ERNIE-Gram 预训练模型，loss选用 margin_ranking_loss。
训练数据示例如下，三列，分别为（query，title，neg_title）,tab分割。对于真实搜索场景，训练数据通常来源业务线上的点击日志，构造出正样本和强负样本。
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代码结构如下
ernie_matching/
├── deply # 部署
└── python
├── deploy.sh # 预测部署bash脚本
└── predict.py # python 预测部署示例
|—— scripts
├── export_model.sh # 动态图参数导出静态图参数的bash文件
├── train_pairwise.sh # Pair-wise 单塔匹配模型训练的bash文件
├── evaluate.sh # 评估验证文件bash脚本
├── predict_pairwise.sh # Pair-wise 单塔匹配模型预测脚本的bash文件
├── export_model.py # 动态图参数导出静态图参数脚本
├── model.py # Pair-wise 匹配模型组网
├── data.py # Pair-wise 训练样本的转换逻辑 、Pair-wise 生成随机负例的逻辑
├── train_pairwise.py # Pair-wise 单塔匹配模型训练脚本
├── evaluate.py # 评估验证文件
├── predict_pairwise.py # Pair-wise 单塔匹配模型预测脚本，输出文本对是相似度
训练运行sh scripts/train_pairwise.sh即可。
同样，PaddleNLP也开源了排序模型：
https://bj.bcebos.com/v1/paddlenlp/models/ernie_gram_sort.zip
对于预测，准备数据为每行一个文本对，最终预测返回文本对的语义相似度。
是文化差异。', 'pred_prob': 0.85112214}
{'query': '中西方语言与文化的差异', 'title': '跨文化视角下中国文化对外传播路径琐谈跨文化,中国文化,传播,翻译', 'pred_prob': 0.78629625}
{'query': '中西方语言与文化的差异', 'title': '从中西方民族文化心理的差异看英汉翻译语言,文化,民族文化心理,思维方式,翻译', 'pred_prob': 0.91767526}
{'query': '中西方语言与文化的差异', 'title': '中英文化差异对翻译的影响中英文化,差异,翻译的影响', 'pred_prob': 0.8601749}
{'query': '中西方语言与文化的差异', 'title': '浅谈文化与语言习得文化,语言,文化与语言的关系,文化与语言习得意识,跨文化交际', 'pred_prob': 0.8944413}
总结
本文基于PaddleNLP提供的Neural Search功能自己快速搭建了一套语义检索系统。相对于自己从零开始，PaddleNLP非常好地提供了一套轮子。如果直接下载PaddleNLP开源训练好的模型文件，对于语义相似度任务，调用现成的脚本几分钟即可搞定！对于语义检索任务，需要将全量数据导入Milvus构建索引，除训练和建库时间外，整个流程预计30-50分钟即可完成。
在训练的间隙还研究了下，发现GitHub上的文档也很清晰详细啊，对于小白入门同学，做到了一键运行，不至于被繁杂的流程步骤困住而逐渐失去兴趣；模型全部开源，拿来即用；对于想要深入研究的同学，PaddleNLP也开源了数据和代码，可以进一步学习，赞！照着跑下来，发现PaddleNLP太香了！赶紧Star收藏一下，持续跟进最新能力吧，也表示对开源社区的一点支持~
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP
另外我们还可以基于这些功能进行自己额外的开发，譬如开篇的动图，搭建一个更直观的语义向量生成和检索服务。Have Fun！
在跑代码过程中也遇到一些问题，非常感谢飞桨同学的耐心解答。并且得知针对这个项目还有一节视频课程已经公开，点击链接即可观看课程：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24902
最后附上本次实践项目的代码：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/applications/neural_search
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