使用RAGatouille进行ColBERT模型基础训练与微调指南-优快云博客

使用RAGatouille进行ColBERT模型基础训练与微调指南

RAGatouille Easily use and train state of the art late-interaction retrieval methods (ColBERT) in any RAG pipeline. Designed for modularity and ease-of-use, backed by research. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAGatouille

项目概述

RAGatouille是一个专注于检索增强生成(RAG)的工具库，其中包含了对ColBERT模型训练和使用的完整支持。ColBERT是一种高效的神经检索模型，通过将查询和文档分别编码为细粒度的嵌入向量，然后计算它们的最大相似度来进行检索。

环境准备

在开始训练前，需要确保满足以下条件：

GPU环境（目前不支持CPU/MPS训练）
非Windows 10系统（当前版本在Windows 10上训练功能不可用）
非Google Colab环境

初始化训练器

首先需要创建RAGTrainer实例，这是训练过程的核心控制器：

from ragatouille import RAGTrainer
trainer = RAGTrainer(
    model_name="GhibliColBERT",  # 自定义模型名称
    pretrained_model_name="colbert-ir/colbertv2.0",  # 基础模型
    language_code="en"  # 语言代码
)

参数说明：

model_name: 训练后模型的名称
pretrained_model_name: 可以是HuggingFace Hub上的模型名称或本地路径
language_code: 用于获取相关处理工具的两字母语言代码

数据准备

获取原始语料

对于本示例，我们使用公开百科内容作为训练语料：

import requests

def get_wikipedia_page(title):
    URL = "https://en.wikipedia.org/w/api.php"
    params = {
        "action": "query",
        "format": "json",
        "titles": title,
        "prop": "extracts",
        "explaintext": True,
    }
    headers = {"User-Agent": "RAGatouille_tutorial/0.0.1"}
    response = requests.get(URL, params=params, headers=headers)
    data = response.json()
    page = next(iter(data['query']['pages'].values()))
    return page['extract'] if 'extract' in page else None

my_full_corpus = [
    get_wikipedia_page("Hayao_Miyazaki"),
    get_wikipedia_page("Studio_Ghibli"), 
    get_wikipedia_page("Toei_Animation")
]

语料处理

长文档需要分割成适合ColBERT处理的片段（通常256个token左右）：

from ragatouille.data import CorpusProcessor, llama_index_sentence_splitter

corpus_processor = CorpusProcessor(document_splitter_fn=llama_index_sentence_splitter)
documents = corpus_processor.process_corpus(my_full_corpus, chunk_size=256)

创建训练数据

ColBERT需要训练三元组：查询、正例段落和负例段落。本示例中我们创建了一些模拟数据：

import random

queries = [
    "What manga did Hayao Miyazaki write?",
    "which film made ghibli famous internationally",
    "who directed Spirited Away?",
    "when was Hikotei Jidai published?",
    "where's studio ghibli based?",
    "where is the ghibli museum?"
] * 3

pairs = []
for query in queries:
    fake_relevant_docs = random.sample(documents, 10)
    for doc in fake_relevant_docs:
        pairs.append((query, doc))

数据预处理

RAGatouille提供了自动化的数据预处理功能，包括硬负例挖掘：

trainer.prepare_training_data(
    raw_data=pairs,
    data_out_path="./data/",
    all_documents=my_full_corpus,
    num_new_negatives=10,
    mine_hard_negatives=True
)

关键参数：

num_new_negatives: 每个查询挖掘的负例数量（默认为10）
mine_hard_negatives: 是否进行硬负例挖掘（显著提升模型性能）

模型训练

准备好数据后，可以开始训练模型：

trainer.train(
    batch_size=32,
    nbits=4,  # 索引压缩位数
    maxsteps=500000,  # 最大训练步数
    use_ib_negatives=True,  # 使用批次内负例计算损失
    dim=128,  # 嵌入维度
    learning_rate=5e-6,  # 学习率
    doc_maxlen=256,  # 文档最大长度
    use_relu=False,  # 是否使用ReLU
    warmup_steps="auto"  # 热身步数
)

训练参数说明：

learning_rate: 对于BERT类模型，3e-6到3e-5之间效果最佳，5e-6通常是理想值
doc_maxlen: 由于ColBERT的工作方式，较小的片段(128-256)效果很好
dim: 嵌入维度，128是默认值且效果良好

训练结果

训练完成后，模型会保存在指定路径：

最终检查点：.../checkpoints/colbert
中间检查点：.../checkpoints/colbert-{N_STEPS}

训练好的模型可以直接使用本地路径加载，也可以上传到模型中心共享。

最佳实践建议

数据多样性：在语料中包含相关但不直接相关的文档（如示例中的Toei Animation内容），有助于模型学习更好的区分能力。
负例选择：硬负例挖掘虽然耗时，但对模型性能提升显著。在资源允许的情况下建议开启。
参数调整：
- 对于小规模数据集，可以适当减小batch_size
- 训练早期可以监控损失曲线，调整学习率
- doc_maxlen可以根据实际文档长度调整
模型评估：训练完成后，建议在验证集上评估模型性能，检查检索质量。