ColBERT (v2)

ColBERT 是一个快速且准确的检索模型，能够在几十毫秒内实现对大型文本集合的可扩展 BERT 搜索。

图 1: ColBERT 的后期交互，高效地评分查询和段落之间的细粒度相似度。

如图 1 所示，ColBERT 依赖于细粒度的上下文后期交互：它将每个段落编码为 token 级别嵌入的矩阵（上图中蓝色所示）。然后在搜索时，它将每个查询嵌入到另一个矩阵中（绿色所示），并使用可扩展的向量相似度（MaxSim）运算符有效地找到与查询在上下文中匹配的段落。

这些丰富的交互使 ColBERT 能够超越_单向量_表示模型的质量，同时高效地扩展到大型语料库。您可以在我们的论文中了解更多信息：

• ColBERT: 通过 BERT 上下文化后期交互实现高效和有效的段落搜索 (SIGIR'20)。
• 使用 ColBERT 进行 OpenQA 的相关性引导监督 (TACL'21)。
• Baleen: 通过压缩检索实现大规模的稳健多跳推理 (NeurIPS'21)。
• ColBERTv2: 通过轻量级后期交互实现有效和高效的检索 (NAACL'22)。
• PLAID: 高效的后期交互检索引擎 (CIKM'22)。
• 超越下游任务准确性的信息检索基准测试 (ACL'23 Findings)。
• UDAPDR: 通过 LLM 提示和重排序器蒸馏进行无监督域适应 (EMNLP'23)。

🚨 公告

• (2024/1/28) 如今在应用中使用 ColBERT 最简单的方法之一是半官方的、快速发展的 RAGatouille 库。
• (2023/1/29) 我们已合并了新的索引更新器功能并支持额外的 Hugging Face 模型！这些功能处于测试阶段，请在尝试时给我们反馈。
• (2023/1/24) 如果你在寻找DSPy框架以组合像 ColBERTv2 和 LLM 这样的检索器，它在：https://github.com/stanfordnlp/dspy

ColBERTv1

SIGIR'20 论文中的 ColBERTv1 代码位于 colbertv1 分支。有关其他分支的更多信息，请参见此处。

安装

（更新：现在您通常可以执行 pip install colbert-ai[torch,faiss-gpu] 来启动和运行，但如果遇到问题，conda 对 faiss 和 torch 总是更可靠。）

ColBERT 需要 Python 3.7+ 和 Pytorch 1.9+，并使用 Hugging Face Transformers 库。

我们强烈建议使用以下命令创建 conda 环境。（如果您没有 conda，请按照官方 conda 安装指南进行操作。）

我们还包含了一个专门用于仅 CPU 环境的新环境文件（conda_env_cpu.yml），但请注意，如果您在包含 GPU 的机器上测试 CPU 执行，可能需要将 CUDA_VISIBLE_DEVICES="" 指定为命令的一部分。请注意，训练和索引需要 GPU。

conda env create -f conda_env[_cpu].yml
conda activate colbert

如果您遇到任何问题，请开启一个新的 issue，我们会及时为您提供帮助！

概述

在数据集上使用 ColBERT 通常包括以下步骤。

步骤 0：预处理您的集合。 最简单的情况下，ColBERT 使用制表符分隔（TSV）文件：一个文件（例如，collection.tsv）将包含所有段落，另一个（例如，queries.tsv）将包含用于搜索集合的一组查询。

步骤 1：下载预训练的 ColBERTv2 检查点。 此检查点已在 MS MARCO 段落排序任务上训练。您也可以_选择性地_训练自己的 ColBERT 模型。

步骤 2：为您的集合建立索引。 一旦您有了训练好的 ColBERT 模型，您需要为您的集合建立索引以允许快速检索。此步骤将所有段落编码为矩阵，将它们存储在磁盘上，并构建用于高效搜索的数据结构。

步骤 3：使用您的查询搜索集合。 给定模型和索引，您可以对集合发出查询以检索每个查询的前 k 个段落。

下面，我们通过在 MS MARCO 段落排序任务上的示例运行来说明这些步骤。

API 使用笔记本

新增：我们在 Google Colab 上有一个实验性笔记本，您可以使用免费的 GPU。在免费的 Colab T4 GPU 上为 10,000 个样本建立索引需要六分钟。

这个 Jupyter 笔记本 docs/intro.ipynb 笔记本 展示了如何使用新的 Python API 来使用 ColBERT 的关键功能。

它包括如何下载在 MS MARCO 段落排序上训练的 ColBERTv2 模型检查点以及如何下载我们新的 LoTTE 基准测试。

数据

此存储库直接使用简单的制表符分隔文件格式来存储查询、段落和前 k 个排序列表。

• 查询：每行是 qid \t 查询文本。
• 集合：每行是 pid \t 段落文本。
• 前 k 个排序：每行是 qid \t pid \t rank。

这直接适用于 MS MARCO 段落排序 数据集的数据格式。您将需要训练三元组（triples.train.small.tar.gz），开发集查询的官方前 1000 个排序列表（top1000.dev），以及开发集相关段落（qrels.dev.small.tsv）。要为完整集合建立索引，您还需要段落列表（collection.tar.gz）。

索引

为了快速检索，索引预先计算段落的 ColBERT 表示。

示例用法：

from colbert.infra import Run, RunConfig, ColBERTConfig
from colbert import Indexer

if __name__=='__main__':
    with Run().context(RunConfig(nranks=1, experiment="msmarco")):

        config = ColBERTConfig(
            nbits=2,
            root="/path/to/experiments",
        )
        indexer = Indexer(checkpoint="/path/to/checkpoint", config=config)
        indexer.index(name="msmarco.nbits=2", collection="/path/to/MSMARCO/collection.tsv")

检索

我们通常建议您使用 ColBERT 进行端到端检索，它直接从完整集合中找到其前 k 个段落：

from colbert.data import Queries
from colbert.infra import Run, RunConfig, ColBERTConfig
from colbert import Searcher

if __name__=='__main__':
    with Run().context(RunConfig(nranks=1, experiment="msmarco")):
config = ColBERTConfig(
    root="/path/to/experiments",
)
searcher = Searcher(index="msmarco.nbits=2", config=config)
queries = Queries("/path/to/MSMARCO/queries.dev.small.tsv")
ranking = searcher.search_all(queries, k=100)
ranking.save("msmarco.nbits=2.ranking.tsv")

你可以选择性地指定`ncells`、`centroid_score_threshold`和`ndocs`搜索超参数，以在速度和结果质量之间进行权衡。不同`k`值的默认设置列在colbert/searcher.py中。

我们可以使用以下命令评估MSMARCO排名：

python -m utility.evaluate.msmarco_passages --ranking "/path/to/msmarco.nbits=2.ranking.tsv" --qrels "/path/to/MSMARCO/qrels.dev.small.tsv"

基础训练（ColBERTv1风格）

我们提供了一个预训练模型检查点，但我们也在这里详细说明如何从头开始训练。
注意，这个例子演示了ColBERTv1风格的训练，但提供的检查点是用ColBERTv2训练的。

训练需要一个JSONL三元组文件，每行包含一个`[qid, pid+, pid-]`列表。查询ID和段落ID分别对应指定的`queries.tsv`和`collection.tsv`文件。

示例用法（在4个GPU上训练）：

from colbert.infra import Run, RunConfig, ColBERTConfig
from colbert import Trainer

if __name__=='__main__':
    with Run().context(RunConfig(nranks=4, experiment="msmarco")):

        config = ColBERTConfig(
            bsize=32,
            root="/path/to/experiments",
        )
        trainer = Trainer(
            triples="/path/to/MSMARCO/triples.train.small.tsv",
            queries="/path/to/MSMARCO/queries.train.small.tsv",
            collection="/path/to/MSMARCO/collection.tsv",
            config=config,
        )

        checkpoint_path = trainer.train()

        print(f"保存检查点到 {checkpoint_path}...")

高级训练（ColBERTv2风格）

from colbert.infra.run import Run
from colbert.infra.config import ColBERTConfig, RunConfig
from colbert import Trainer

def train():
    # 使用4个GPU（例如四个A100，但你可以通过更改nway、accumsteps、bsize来使用更少的GPU）。
    with Run().context(RunConfig(nranks=4)):
        triples = '/path/to/examples.64.json'  # `wget https://huggingface.co/colbert-ir/colbertv2.0_msmarco_64way/resolve/main/examples.json?download=true`（26GB）
        queries = '/path/to/MSMARCO/queries.train.tsv'
        collection = '/path/to/MSMARCO/collection.tsv'

        config = ColBERTConfig(bsize=32, lr=1e-05, warmup=20_000, doc_maxlen=180, dim=128, attend_to_mask_tokens=False, nway=64, accumsteps=1, similarity='cosine', use_ib_negatives=True)
        trainer = Trainer(triples=triples, queries=queries, collection=collection, config=config)

        trainer.train(checkpoint='colbert-ir/colbertv1.9')  # 或从头开始，如`bert-base-uncased`

if __name__ == '__main__':
    train()

运行轻量级ColBERTv2服务器
我们提供了一个脚本来运行轻量级服务器，该服务器以JSON格式为给定的搜索查询提供k（最多100）个排序结果。这个脚本可以用来支持DSP程序。

要运行服务器，请更新.env文件中的环境变量`INDEX_ROOT`和`INDEX_NAME`以指向适当的ColBERT索引。然后运行以下命令：

python server.py

示例查询：

http://localhost:8893/api/search?query=Who won the 2022 FIFA world cup&k=25

分支

支持的分支

* `main`：稳定分支，包含ColBERTv2 + PLAID。
* `colbertv1`：ColBERTv1的遗留分支。

已弃用的分支
* `new_api`：基础ColBERTv2实现。
* `cpu_inference`：支持CPU搜索的ColBERTv2实现。
* `fast_search`：带有PLAID的ColBERTv2实现。
* `binarization`：使用基线二值化压缩策略的ColBERT（相对于ColBERTv2的残差压缩，我们发现后者更稳健）。

致谢

ColBERT标志由Chuyi Zhang设计。