检索系统存在于我们日常使用的很多产品中，比如商品搜索系统、学术文献检索系等等，本方案提供了检索系统完整实现。限定场景是用户通过输入检索词 Query，快速在海量数据中查找相似文档。
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，而是能精准捕捉到用户 Query 后面的真正意图并以此来搜索，从而更准确地向用户返回最符合的结果。通过使用最先进的语义索引模型找到文本的向量表示，在高维向量空间中对它们进行索引，并度量查询向量与索引文档的相似程度，从而解决了关键词索引带来的缺陷。
例如下面两组文本 Pair，如果基于关键词去计算相似度，两组的相似度是相同的。而从实际语义上看，第一组相似度高于第二组。
车头如何放置车牌 前牌照怎么装
车头如何放置车牌 后牌照怎么装
语义检索系统的关键就在于，采用语义而非关键词方式进行召回，达到更精准、更广泛得召回相似结果的目的。如果需要关键字和语义检索两种结合方式请参考文档多路召回
本项目提供了低成本搭建端到端语义检索系统的能力。用户只需要处理好自己的业务数据，就可以使用本项目预置的语义检索系统模型(召回模型、排序模型)快速搭建一个针对自己业务数据的问答系统，并可以提供 Web 化产品服务。以下是使用预置模型的教程，如果用户想训练并接入自己训练的模型，模型训练可以参考Neural Search,接入流程可以参考Neural Search的流程。
- 端到端
- 提供包括数据建库、模型服务部署、WebUI 可视化一整套端到端语义检索系统能力
- 多源数据支持: 支持对 Txt、Word、PDF、Image 多源数据进行解析、识别并写入 ANN 数据库
- 效果好
以下是针对mac和linux的安装流程，windows的安装和使用流程请参考windows
本实验采用了以下的运行环境进行，详细说明如下，用户也可以在自己 GPU 硬件环境进行：
a. 软件环境：
- python >= 3.7.0
- paddlenlp >= 2.2.1
- paddlepaddle-gpu >=2.3
- CUDA Version: 10.2
- NVIDIA Driver Version: 440.64.00
- Ubuntu 16.04.6 LTS (Docker)
b. 硬件环境：
- NVIDIA Tesla V100 16GB x4卡
- Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz
c. 依赖安装： 首先需要安装PaddlePaddle，PaddlePaddle的安装请参考文档官方安装文档，然后安装下面的依赖：
# pip 一键安装
pip install --upgrade paddle-pipelines -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 或者源码进行安装最新版本
cd ${HOME}/PaddleNLP/pipelines/
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python setup.py install# 下载pipelines源代码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git
cd PaddleNLP/pipelines
【注意】以下的所有的流程都只需要在pipelines根目录下进行，不需要跳转目录
语义检索数据库的数据来自于DuReader-Robust数据集，共包含 46972 个段落文本，并选取了其中验证集1417条段落文本来搭建语义检索系统。
我们预置了基于DuReader-Robust数据集搭建语义检索系统的代码示例，您可以通过如下命令快速体验语义检索系统的效果
# 我们建议在 GPU 环境下运行本示例，运行速度较快
# 设置 1 个空闲的 GPU 卡，此处假设 0 卡为空闲 GPU
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device gpu \
--search_engine faiss
# 如果只有 CPU 机器，可以通过 --device 参数指定 cpu 即可, 运行耗时较长
unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device cpu \
--search_engine faisssemantic_search_example.py中DensePassageRetriever和ErnieRanker的模型介绍请参考API介绍
整个 Web 可视化语义检索系统主要包含 3 大组件: 1. 基于 ElasticSearch 的 ANN 服务 2. 基于 RestAPI 构建模型服务 3. 基于 Streamlit 构建 WebUI，接下来我们依次搭建这 3 个服务并最终形成可视化的语义检索系统。
- 参考官方文档下载安装 elasticsearch-8.3.2 并解压。
- 启动 ES 服务
首先修改
config/elasticsearch.yml的配置：
xpack.security.enabled: false
然后启动：
./bin/elasticsearch- 检查确保 ES 服务启动成功
curl http://localhost:9200/_aliases?pretty=true备注：ES 服务默认开启端口为 9200
# 以DuReader-Robust 数据集为例建立 ANN 索引库
python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_query_encoder \
--doc_dir data/dureader_dev \
--search_engine elastic \
--delete_index
可以使用下面的命令来查看数据：
# 打印几条数据
curl http://localhost:9200/dureader_robust_query_encoder/_search
参数含义说明
index_name: 索引的名称doc_dir: txt文本数据的路径host: ANN索引引擎的IP地址port: ANN索引引擎的端口号search_engine: 选择的近似索引引擎elastic，milvus，默认elasticdelete_index: 是否删除现有的索引和数据，用于清空es的数据，默认为false
删除索引也可以使用下面的命令：
curl -XDELETE http://localhost:9200/dureader_robust_query_encoder
# 指定语义检索系统的Yaml配置文件
export PIPELINE_YAML_PATH=rest_api/pipeline/semantic_search.yaml
# 使用端口号 8891 启动模型服务
python rest_api/application.py 8891Linux 用户推荐采用 Shell 脚本来启动服务：：
sh examples/semantic-search/run_search_server.sh启动后可以使用curl命令验证是否成功运行：
curl -X POST -k http://localhost:8891/query -H 'Content-Type: application/json' -d '{"query": "衡量酒水的价格的因素有哪些?","params": {"Retriever": {"top_k": 5}, "Ranker":{"top_k": 5}}}'
更多API接口文档及其调用方式请参考链接http://127.0.0.1:8891/docs
# 配置模型服务地址
export API_ENDPOINT=http://127.0.0.1:8891
# 在指定端口 8502 启动 WebUI
python -m streamlit run ui/webapp_semantic_search.py --server.port 8502Linux 用户推荐采用 Shell 脚本来启动服务：：
sh examples/semantic-search/run_search_web.sh到这里您就可以打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8502 地址体验语义检索系统服务了。
数据更新的方法有两种，第一种使用前面的 utils/offline_ann.py进行数据更新，第二种是使用前端界面的文件上传（在界面的左侧）进行数据更新。对于第一种使用脚本的方式，可以使用多种文件更新数据，示例的文件更新建索引的命令如下，里面包含了图片（目前仅支持把图中所有的文字合并建立索引），docx（支持图文，需要按照空行进行划分段落），txt（需要按照空行划分段落）三种格式的文件建索引：
python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_query_encoder \
--doc_dir data/file_example \
--port 9200 \
--search_engine elastic \
--delete_index
对于第二种使用界面的方式，支持txt，pdf，image，word的格式，以txt格式的文件为例，每段文本需要使用空行隔开，程序会根据空行进行分段建立索引，示例数据如下(demo.txt)：
兴证策略认为，最恐慌的时候已经过去，未来一个月市场迎来阶段性修复窗口。
从海外市场表现看，
对俄乌冲突的恐慌情绪已显著释放，
海外权益市场也从单边下跌转入双向波动。
长期，继续聚焦科技创新的五大方向。1)新能源(新能源汽车、光伏、风电、特高压等)，2)新一代信息通信技术(人工智能、大数据、云计算、5G等)，3)高端制造(智能数控机床、机器人、先进轨交装备等)，4)生物医药(创新药、CXO、医疗器械和诊断设备等)，5)军工(导弹设备、军工电子元器件、空间站、航天飞机等)。
如果安装遇见问题可以查看FAQ文档
[1]Y. Sun et al., “ERNIE 3.0: Large-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and Generation,” arXiv:2107.02137 [cs], Jul. 2021, Accessed: Jan. 17, 2022. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2107.02137
[2]Y. Qu et al., “RocketQA: An Optimized Training Approach to Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering,” arXiv:2010.08191 [cs], May 2021, Accessed: Aug. 16, 2021. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2010.08191
[3]H. Tang, H. Li, J. Liu, Y. Hong, H. Wu, and H. Wang, “DuReader_robust: A Chinese Dataset Towards Evaluating Robustness and Generalization of Machine Reading Comprehension in Real-World Applications.” arXiv, Jul. 21, 2021. Accessed: May 15, 2022. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2004.11142
我们借鉴了 Deepset.ai Haystack 优秀的框架设计，在此对Haystack作者及其开源社区表示感谢。
We learn form the excellent framework design of Deepset.ai Haystack, and we would like to express our thanks to the authors of Haystack and their open source community.