milvusとハグ顔を使った質問応答

意味検索に基づく質問応答システムは、与えられた質問に対する質問と答えのペアのデータセットから最も類似した質問を見つけることによって機能する。最も類似した質問が特定されると、データセットから対応する答えがクエリの答えとみなされる。このアプローチは、質問間の類似性を決定し、関連する答えを検索するために、意味的類似性尺度に依存します。

このチュートリアルでは、データ処理のためのデータローダーと埋め込みジェネレーターとしてHugging Faceを、意味検索のためのベクトルデータベースとしてMilvusを使用して、質問応答システムを構築する方法を示します。

始める前に

必要な依存関係がすべてインストールされていることを確認してください：

• pymilvuspythonパッケージは、MilvusまたはZilliz Cloudによって提供されるベクターデータベースサービスで動作します。
• datasets transformers: Hugging Faceパッケージはデータを管理し、モデルを利用する。
• torch強力なライブラリは、効率的なテンソル計算とディープラーニングツールを提供します。

$ pip install --upgrade pymilvus transformers datasets torch

データの準備

このセクションでは、Hugging Face Datasetsから質問と答えのペアの例をロードします。デモとして、SQuADの検証スプリットから部分的なデータのみを取り込みます。

from datasets import load_dataset


DATASET = "squad"  # Name of dataset from HuggingFace Datasets
INSERT_RATIO = 0.001  # Ratio of example dataset to be inserted

data = load_dataset(DATASET, split="validation")
# Generates a fixed subset. To generate a random subset, remove the seed.
data = data.train_test_split(test_size=INSERT_RATIO, seed=42)["test"]
# Clean up the data structure in the dataset.
data = data.map(
    lambda val: {"answer": val["answers"]["text"][0]},
    remove_columns=["id", "answers", "context"],
)

# View summary of example data
print(data)

Dataset({
    features: ['title', 'question', 'answer'],
    num_rows: 11
})

質問の埋め込みを生成するために、Hugging Face Modelsからテキスト埋め込みモデルを選択することができます。このチュートリアルでは、例として、小さな文埋め込みモデルall-MiniLM-L6-v2を使用します。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

MODEL = (
    "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"  # Name of model from HuggingFace Models
)
INFERENCE_BATCH_SIZE = 64  # Batch size of model inference

# Load tokenizer & model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL)
model = AutoModel.from_pretrained(MODEL)


def encode_text(batch):
    # Tokenize sentences
    encoded_input = tokenizer(
        batch["question"], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt"
    )

    # Compute token embeddings
    with torch.no_grad():
        model_output = model(**encoded_input)

    # Perform pooling
    token_embeddings = model_output[0]
    attention_mask = encoded_input["attention_mask"]
    input_mask_expanded = (
        attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
    )
    sentence_embeddings = torch.sum(
        token_embeddings * input_mask_expanded, 1
    ) / torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)

    # Normalize embeddings
    batch["question_embedding"] = torch.nn.functional.normalize(
        sentence_embeddings, p=2, dim=1
    )
    return batch


data = data.map(encode_text, batched=True, batch_size=INFERENCE_BATCH_SIZE)
data_list = data.to_list()

データを挿入する

これで、質問と答えのペアの準備ができました。次のステップは、それらをベクトルデータベースに挿入することです。

まず、Milvusサービスに接続し、Milvusコレクションを作成する必要があります。

from pymilvus import MilvusClient


MILVUS_URI = "./huggingface_milvus_test.db"  # Connection URI
COLLECTION_NAME = "huggingface_test"  # Collection name
DIMENSION = 384  # Embedding dimension depending on model

milvus_client = MilvusClient(MILVUS_URI)
if milvus_client.has_collection(collection_name=COLLECTION_NAME):
    milvus_client.drop_collection(collection_name=COLLECTION_NAME)
milvus_client.create_collection(
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    dimension=DIMENSION,
    auto_id=True,  # Enable auto id
    enable_dynamic_field=True,  # Enable dynamic fields
    vector_field_name="question_embedding",  # Map vector field name and embedding column in dataset
    consistency_level="Strong",  # To enable search with latest data
)

すべてのデータをコレクションに挿入します：

milvus_client.insert(collection_name=COLLECTION_NAME, data=data_list)

{'insert_count': 11,
 'ids': [450072488481390592, 450072488481390593, 450072488481390594, 450072488481390595, 450072488481390596, 450072488481390597, 450072488481390598, 450072488481390599, 450072488481390600, 450072488481390601, 450072488481390602],
 'cost': 0}

質問する

すべてのデータがMilvusに挿入されたら、質問をして、最も近い答えが何であるかを見ることができる。

questions = {
    "question": [
        "What is LGM?",
        "When did Massachusetts first mandate that children be educated in schools?",
    ]
}

# Generate question embeddings
question_embeddings = [v.tolist() for v in encode_text(questions)["question_embedding"]]

# Search across Milvus
search_results = milvus_client.search(
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    data=question_embeddings,
    limit=3,  # How many search results to output
    output_fields=["answer", "question"],  # Include these fields in search results
)

# Print out results
for q, res in zip(questions["question"], search_results):
    print("Question:", q)
    for r in res:
        print(
            {
                "answer": r["entity"]["answer"],
                "score": r["distance"],
                "original question": r["entity"]["question"],
            }
        )
    print("\n")

Question: What is LGM?
{'answer': 'Last Glacial Maximum', 'score': 0.956273078918457, 'original question': 'What does LGM stands for?'}
{'answer': 'coordinate the response to the embargo', 'score': 0.2120140939950943, 'original question': 'Why was this short termed organization created?'}
{'answer': '"Reducibility Among Combinatorial Problems"', 'score': 0.1945795714855194, 'original question': 'What is the paper written by Richard Karp in 1972 that ushered in a new era of understanding between intractability and NP-complete problems?'}


Question: When did Massachusetts first mandate that children be educated in schools?
{'answer': '1852', 'score': 0.9709997177124023, 'original question': 'In what year did Massachusetts first require children to be educated in schools?'}
{'answer': 'several regional colleges and universities', 'score': 0.34164726734161377, 'original question': 'In 1890, who did the university decide to team up with?'}
{'answer': '1962', 'score': 0.1931006908416748, 'original question': 'When were stromules discovered?'}