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CCF BDCI基于运营商文本数据的知识库检索（RAG）大赛亚军方案分享

web 2025/5/15 14:26:32

最近参加了CCF BDCI的比赛，获得了A榜第一，B榜第二的成绩。该赛题要求使用运营商相关的文档构建知识库，根据用户问题检索知识库并返回答案所在的文本块。这个赛题对检索要求很高，在检索到正确文本块的情况下还需要精确地找到答案对应的句子。在比赛过程中，我们开发了一系列文本压缩策略，从简单到复杂逐步优化。下面详细介绍每个版本的实现思路：

V1: 基础Reranker压缩

在开发文本压缩策略的初期，我们首先想到了使用reranker模型来实现。这个想法源于检索增强生成（RAG）中常用的reranker，它可以有效地对文本片段进行相关性排序。我们认为，如果reranker能够准确评估文本片段与问题的相关性，那么它也应该能够帮助我们找到最精确的答案文本。

具体实现时，我们先将原文切分成若干句子，然后生成这些句子的所有可能连续组合。每个组合都会通过 reranker 模型与问题进行匹配并得到一个相关性分数。最终，我们选择得分最高的句子组合作为压缩后的答案。

问题：中国联通的卡通形象“通通”的寓意是什么?
检索到的文本块：同时，中国联通官网也进行了改版焕新，实现合作联系、业务办理、联通文创等服务功能的一网通办。会上，陈忠岳发布了中国联通的卡通形象“通通”，寓意中国联通网络四通八达、中国联通合作融通共赢。联通文创产品将在线下门店、线上商城同步发售。陈忠岳最后表示，今天的联通，内生动力更加强劲，创新活力更为充沛，不断以自身的新发展，为合作伙伴提供新机遇，为产业升级作出新贡献。
V1 压缩后的文本块：会上，陈忠岳发布了中国联通的卡通形象“通通”，寓意中国联通网络四通八达、中国联通合作融通共赢。

然而在实践中我们发现，仅依靠 reranker 模型可能会错过一些重要信息。因为 reranker 更关注整体的语义相关性，而对于一些关键但篇幅较小的细节可能不够敏感。这促使我们思考如何提高压缩的准确性，因此发展出了 V2 版本。

V2: Reranker + 单关键词压缩

为了解决V1版本可能丢失关键信息的问题，我们开始思考如何在压缩过程中保留最重要的内容。经过分析发现，问答模型在定位关键答案片段方面有着独特的优势，它能够准确理解问题并从上下文中提取出最相关的信息。这启发我们将问答模型引入到压缩策略中。

在新的方案中，我们首先使用预训练的BERT问答模型从原文中抽取出关键答案片段作为核心关键词。这个关键词代表了问题最想获得的信息。然后在生成句子组合，我们只保留包含这个关键词的组合，这样可以显著减少需要评估的文本数量。最后再使用reranker对过滤后的句子组合进行打分，选择最优的压缩结果。

问题：2020年第三季度报告指出，联通如何应对疫情防控常态化造成的宽带组网和提速需求提升？
检索到的文本块：得益于移动业务发展策略的积极有效调整，公司的移动业务发展质态逐步改善，移动主营业务收入单第三季度更进一步实现同比提升2.5%。在固网宽带业务方面，疫情防控常态化驱动宽带组网和提速需求明显提高。公司坚持理性规范竞争，积极发挥宽带速率高、内容丰富、服务优的综合优势，加快智慧家庭系列产品推广，促进宽带接入业务和其他相关业务共同增长。2020年首三季度，固网宽带用户净增308万户，达到8,656万户；固网宽带接入收入达到人民币320.96亿元，比去年同期上升3.7%。
V1 压缩后的文本块：在固网宽带业务方面，疫情防控常态化驱动宽带组网和提速需求明显提高。
V2 压缩后的文本块：在固网宽带业务方面，疫情防控常态化驱动宽带组网和提速需求明显提高。公司坚持理性规范竞争，积极发挥宽带速率高、内容丰富、服务优的综合优势，加快智慧家庭系列产品推广，促进宽带接入业务和其他相关业务共同增长。

这种方法既保持了V1版本使用reranker进行相关性排序的优势，又通过问答模型的关键词提取确保了最重要的信息不会丢失，并且相比 V1 版本提高了计算效率。实践证明，这种结合两种模型优势的方案能够产生更准确的压缩结果。不过我们也发现，仅依赖单个关键词有时候可能还不够全面，这促使我们进一步改进，发展出了V3版本。

V3: Reranker + 多关键词压缩

在使用V2版本的过程中，我们发现BERT问答模型虽然能够提取关键答案片段，但往往只能识别出单个最相关的片段。这种单一关键词的方式在处理复杂问题时显得不够全面，因为答案文本块可能涉及多个关键信息点。

为了解决这个问题，我们分析BERT模型输出的start_logits和end_logits概率分布，使用阈值过滤和topk操作提取出多个高概率的的答案片段。每个答案片段都会获得一个综合得分，这个得分结合了起始位置和结束位置的概率。最终，我们选择得分最高的前n个片段作为关键词集合。

在压缩过程中,我们要求保留的文本必须同时包含所有这些关键词。这种方式确保了压缩后的文本能够完整地覆盖问题所关注的各个方面。同时，我们仍然使用reranker对满足条件的文本片段进行最终排序，以确保压缩结果不仅包含所有关键信息，还要保持良好的可读性和连贯性。

问题：介绍2022年联通董事会审计委员会的董事组成情况。
V2 压缩后的文本块：报告期内，公司董事会审计委员会由6名董事组成，包括吴晓根董事、王军辉董事、顾佳丹董事、高云虎董事、鲍朔望董事、童国华董事。
V3 压缩后的文本块：报告期内，公司董事会审计委员会由6名董事组成，包括吴晓根董事、王军辉董事、顾佳丹董事、高云虎董事、鲍朔望董事、童国华董事。审计委员会中，独立董事委员占成员总数的1／2以上；全部成员均具有能够胜任审计委员会工作职责的专业知识和商业经验；审计委员会主任由独立董事吴晓根先生担任，具备会计、财务管理相关专业经验。

实践表明,这种多关键词的方案能够更好地处理复杂问题答案，产生的压缩结果更加全面和准确。特别是在处理需要多个信息点互相支撑的答案时，这种方法的优势更为明显。

V4：段落级压缩

在实现了基于关键词的压缩策略后，我们开始思考一个更直接的问题：既然BERT问答模型能够定位关键词的位置，那么是否可以直接利用这个能力来提取包含答案的完整段落呢？这种思路的优势在于可以在保持段落的完整性和连贯性前提下，去除 reranker 模块，大幅提高计算效率。

具体实现时，我们进一步分析V3 BERT问答模型的输出start_logits和end_logits的概率分布，相比 V3 找出更多 topk （默认 top 20）个可能答案片段的起始和结束位置。但与之前 V3 版本不同的是，我们不是简单地提取这些位置对应的文本，而是以topk个位置中的最小的起始位置和最大的结束位置为基准，向两端扩展到最近的自然段落边界(如句号、换行符等)。

这种方法有几个显著的优点。首先,它能够自动识别答案所在的语义完整单元，避免了生硬的截断。其次，这种方法的计算效率更高，因为不需要生成和评估大量的文本组合。最后，这种压缩方法在实际 RAG 系统相比前者的实用性最高，可以用比较低成本的方案提高检索质量。

问题：2022年上半年，联通在精品网络建设上有什么成果？
检索到的文本块：中国联通始终坚持网络在企业发展中的基础地位，适度加大战略投入，上半年的精品网络建设卓有成效，为公司有根生长筑牢发展底座。5G／4G精品网建设方面，已经实现重点乡镇以上场景室外连续覆盖，5G中频规模和覆盖水平与行业相当。5G新通话已在国内125个城市启动试商用，5G用户满意度保持行业首位；千兆宽带精品网建设方面，网络部署进度与行业同步，FTTH端口达到2.3亿个，南方宽带接入住宅增加近2,500万套，有力推动宽带用户规模和收入规模快速增长；算力精品网建设方面，完成“东数西算”网络总体架构方案，初步完成产业互联网低时延平面建设，总规模达到32.9万架，骨干云池算力规模达到58万核vCPU；政企精品网建设方面，Top 150城市汇聚区覆盖率达到98.8％，Top 150城区综合接入区覆盖率达到90.2％，打造政企客户网络差异化竞争优势。在网络能力大幅提升的同时，网络智能化、数字化转型也取得了阶段性成果。积极推进本地网及接入端光缆资源入库，网络资源可视化水平大幅提升；宽带一键诊断、宽带Wi-Fi质量分析、基站AI节能等24个智能化应用实现规模推广，网络数字化运营转型迈出重要步伐。今年以来，公司圆满完成了包括北京冬奥会和冬残奥会通信保障服务、国家60余次“云外交”重要保障任务和多地防汛防台、地震灾害应急抢险保障等关键工作，彰显了公司网络优势、安全韧性和“大国顶梁柱”的责任担当。
V4 压缩后的文本块：5G／4G精品网建设方面，已经实现重点乡镇以上场景室外连续覆盖，5G中频规模和覆盖水平与行业相当。5G新通话已在国内125个城市启动试商用，5G用户满意度保持行业首位；千兆宽带精品网建设方面，网络部署进度与行业同步，FTTH端口达到2.3亿个，南方宽带接入住宅增加近2,500万套，有力推动宽带用户规模和收入规模快速增长；算力精品网建设方面，完成“东数西算”网络总体架构方案，初步完成产业互联网低时延平面建设，总规模达到32.9万架，骨干云池算力规模达到58万核vCPU；政企精品网建设方面，Top 150城市汇聚区覆盖率达到98.8％，Top 150城区综合接入区覆盖率达到90.2％，打造政企客户网络差异化竞争优势。

实践证明，段落级压缩在保持答案完整性的同时，也能达到不错的压缩率。特别是对于那些答案信息分散在相邻句子中的情况，这种方法表现出了明显的优势。

小结

通过四个版本的迭代,我们逐步完善了文本压缩策略。从最初简单的reranker打分，到引入问答模型提取关键词，再到多关键词策略，最后发展出段落级压缩方案,每个版本都针对前一个版本的不足进行了改进。