Resposta a perguntas utilizando Milvus e Hugging Face

Um sistema de resposta a perguntas baseado na pesquisa semântica funciona encontrando a pergunta mais semelhante de um conjunto de dados de pares pergunta-resposta para uma determinada pergunta de consulta. Uma vez identificada a pergunta mais semelhante, a resposta correspondente do conjunto de dados é considerada como a resposta à pergunta. Esta abordagem baseia-se em medidas de semelhança semântica para determinar a semelhança entre perguntas e obter respostas relevantes.

Este tutorial mostra como construir um sistema de resposta a perguntas usando Hugging Face como carregador de dados e gerador de incorporação para processamento de dados e Milvus como base de dados vetorial para pesquisa semântica.

Antes de começar

É necessário certificar-se de que todas as dependências necessárias estão instaladas:

• pymilvus: um pacote python funciona com o serviço de base de dados vetorial alimentado por Milvus ou Zilliz Cloud.
• datasets transformers: Os pacotes Hugging Face gerenciam dados e utilizam modelos.
• torch: uma biblioteca poderosa fornece computação tensorial eficiente e ferramentas de aprendizagem profunda.

$ pip install --upgrade pymilvus transformers datasets torch

Preparar dados

Nesta secção, vamos carregar exemplos de pares de pergunta-resposta dos conjuntos de dados do Hugging Face. Como demonstração, só utilizamos dados parciais da divisão de validação do SQuAD.

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
})

Para gerar embeddings para perguntas, é possível selecionar um modelo de embedding de texto dos Modelos do Hugging Face. Neste tutorial, utilizaremos um pequeno modelo de incorporação de frases all-MiniLM-L6-v2 como exemplo.

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()

Inserir dados

Agora temos pares pergunta-resposta prontos com a incorporação de perguntas. O próximo passo é inseri-los na base de dados de vectores.

Primeiro, temos de nos ligar ao serviço Milvus e criar uma coleção Milvus.

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
)

Insira todos os dados na coleção:

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}

Fazer perguntas

Quando todos os dados estiverem inseridos no Milvus, podemos fazer perguntas e ver quais são as respostas mais próximas.

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?'}