# 💡 Summary # 🧩 Cues [[SPLADE]] # 🪞Notes ## SPLADE 稀疏向量的通俗解释 下面把 **SPLADE（Sparse Lexical and Document Embedding）** 的核心思想拆成几块，用日常生活的比喻和最小的数学公式来说明，帮助你快速把握它到底是“什么”，以及“为什么”它能在检索（IR）里表现得这么好。 --- ## 1. 先回顾一下“向量检索”到底在干什么 | 传统检索 | 密集向量检索 | 稀疏向量检索（SPLADE） | |----------|--------------|------------------------| | **词袋 + BM25**：每篇文档/查询用 **词频**（或 TF‑IDF）表示，向量维度 = 词表大小，几乎 **全部为 0**（稀疏）。 | **BERT/Transformer** 把句子压成 768‑dim、1024‑dim 的 **密集向量**，每个维度都有数值（几乎不为 0）。 | 用 **大维度（几万甚至上百万）** 的向量，但 **大多数维度仍是 0**，只保留少数“亮灯”的维度。| - **检索的本质**：把查询向量 **Q** 与文档向量 **D** 做点积（或余弦），点积越大说明越相关。 - **稀疏 vs 密集**：稀疏向量的点积只在 **共同非零维度** 上产生贡献，计算可以用倒排表（像 BM25 那样）实现，速度快且易于索引。 --- ## 2. “稀疏向量”到底长什么样？ 想象你有一盏灯板，上面有 100,000 盏小灯（对应词表的每个词）。 - **稠密向量**：所有灯都亮一点儿（每盏灯都有非零亮度），看起来是一片柔和的光。 - **稀疏向量**：只有几盏灯被点亮，其他灯全暗。亮的灯对应 **重要的词**，亮度对应 **该词在这段文本中的重要程度**。 > **SPLADE 的向量** 就是这样——在几万维的空间里，只保留了 **少数几百甚至几十个非零维度**，其余维度都是 0。 --- ## 3. SPLADE 是怎么把“句子”变成这种稀疏向量的？ ### 3.1 基本结构（一步步拆解） 1. **输入**：一句查询或一段文档 → 先喂给预训练的 BERT（或 RoBERTa）得到每个 token 的隐藏向量 `h_i`（维度 768）。 2. **投影层**：把每个 `h_i` 通过一个 **线性层 + ReLU** 投射到 **词表维度**（比如 30k）。这一步的输出可以看成 “每个 token 对每个词的打分”。 3. **聚合**：对同一词在所有 token 上的打分取 **最大值**（max‑pool），得到 **词表大小的向量** `v`. 4. **稀疏化正则**：在训练时在 `v` 上加 **L1 正则**（或更强的稀疏化损失），迫使大多数维度趋向 0，只留下少数重要词的非零值。 5. **归一化**：再做一次 `log(1 + v)` 或 `softplus`，保证数值在正数区间，便于倒排索引。 > **关键点**： > - **维度 = 词表大小** → 每个维度天然对应一个具体词（或子词）。 > > 这让稀疏向量可以直接用 **倒排表**（像 BM25 那样）来存储和检索。 > - **L1 正则** → “把灯关掉”，只保留最亮的几盏灯。 ### 3.2 训练目标（为什么能学到好词权重） SPLADE 采用 **对比学习**（contrastive loss）或 **交叉熵**（CE）配合 **负采样**： - **正例**：查询‑相关文档对（Q, D⁺） - **负例**：查询‑不相关文档对（Q, D⁻） 损失函数鼓励 **Q·D⁺** 大于 **Q·D⁻**，于是模型会自动把 **对检索有帮助的词**（如专有名词、关键概念）在向量里点亮，而把“停用词”“噪声词”压到 0。 --- ## 4. 为什么稀疏向量比密集向量更有优势？ | 维度 | 稠密向量 | 稀疏向量（SPLADE） | |------|----------|-------------------| | **存储** | 每篇文档 768 × 4 B ≈ 3 KB | 只存非零词 + 权重，通常 < 200 B | | **检索速度** | 必须遍历所有向量（或使用近似 ANN） | 可以直接用 **倒排表**，检索时间和 BM25 相当 | | **可解释性** | 向量维度难以解释 | 每个非零维度对应具体词，直接看出“这篇文档为什么被召回”。 | | **对长尾词的捕捉** | 受限于向量容量，长尾词往往被“压平”。 | 只要词表里有，模型可以给它一个独立的维度，长尾词也能被点亮。 | | **与传统检索融合** | 需要混合模型或二阶段重排。 | 可以 **直接替代 BM25**，或与 BM25 做线性融合（`score = α·BM25 + (1-α)·dot(Q,D)`）。 | --- ## 5. 用一个小例子直观感受 假设词表只有 10 个词（`[apple, banana, cat, dog, ...]`），我们有一段文档： > “**Apple** released a new **iPhone**. The **iPhone** has a great camera.” ### 5.1 传统 TF‑IDF（稀疏） | 词 | TF‑IDF | |----|--------| | apple | 0.8 | | iphone | 1.2 | | camera | 0.5 | | … | 0 | 向量 = `[0.8, 0, 0, 0, 1.2, 0, 0, 0, 0.5, 0]`（大多数为 0）。 ### 5.2 SPLADE 产生的稀疏向量（伪造） | 词 | SPLADE 权重 | |----|------------| | apple | 0.62 | | iphone | 1.05 | | camera | 0.31 | | new | 0.12 | | released | 0.09 | | … | 0 | 向量 = `[0.62, 0, 0, 0, 1.05, 0, 0, 0, 0.31, 0.12, 0.09, …]` > **区别**：SPLADE 还能把 “new / released” 这类上下文词给一点权重，而 TF‑IDF 可能因为它们在语料库里太常见而直接归零。 ### 5.3 检索过程（点积） 查询：“**Apple iPhone**” - **查询向量**（SPLADE）≈ `[0.55, 0, 0, 0, 0.98, 0, …]` - **文档向量**（上面）点积 ≈ `0.55*0.62 + 0.98*1.05 ≈ 1.33` 如果另一篇文档只出现 “apple” 而没有 “iphone”，点积会明显小很多，检索系统自然把前者排在前面。 --- ## 6. 如何在实际项目里使用 SPLADE？ | 步骤 | 操作 | 关键点 | |------|------|--------| | **1. 准备词表** | 常用的 BERT 子词表（30k‑50k）即可。 | 维度越大越细粒度，但索引大小也随之增长。 | | **2. 训练模型** | - 使用公开的 **MS‑MARCO**、**NQ** 等检索数据集。<br>- 采用 **SPLADE‑v2**（加入 **KL‑regularizer**）或 **SPLADE‑max**（max‑pool）实现。<br>- 关键超参数：`lambda_L1`（稀疏度）≈ 0.001~0.01，`learning_rate`≈ 2e‑5。 | L1 正则太大 → 向量过于稀疏，召回率下降；太小 → 稀疏度不足，索引膨胀。 | | **3. 生成稀疏向量** | 用训练好的模型对每条文档/查询做前向传播，得到稀疏向量。 | 只保留 **非零**（> 1e‑4）维度，写成 `term_id:weight` 格式。 | | **4. 建索引** | - 使用 **Elasticsearch**、**Apache Lucene**、**FAISS (IVF‑PQ + sparse)** 等支持 **稀疏向量**的库。<br>- 也可以直接把 `term_id:weight` 当作 **加权倒排表**。 | 记得把权重存为 **float**，检索时使用 **dot product**（Lucene 8+ 已原生支持）。 | | **5. 检索** | `score = query_vector · doc_vector`（或 `α·BM25 + (1-α)·dot`）。 | 通过调节 `α` 可以平衡传统 BM25 与 SPLADE 的贡献。 | | **6. 重排（可选）** | 对前 N 条召回结果再用 **交叉编码**（BERT）做二次排序。 | 常见做法：SPLADE 负责 **召回**，交叉编码负责 **精排**。 | > **开源实现**： > - `github.com/ielab/SPLADE`（PyTorch） > - `huggingface/transformers` 中的 `splade` 预训练模型（`splade-cocondenser-ensembledistil` 等） > - `elastic/elasticsearch` 8.x 已内置 **sparse_vector** 类型，直接可用。 --- ## 7. 常见疑问（FAQ） | 问题 | 简短回答 | |------|----------| | **SPLADE 的向量真的比 BM25 好吗？** | 在大多数检索基准（MS‑MARCO、TREC‑DL）上，**单阶段** SPLADE 的 MAP / MRR 超过 BM25，且检索速度与 BM25 相当。 | | **稀疏向量会不会太大，索引爆炸？** | 通过调节 L1 正则和阈值（如 `weight > 0.01`），每篇文档的非零项通常在 **50‑200** 左右，索引大小约为 **原始文本的 5‑10%**。 | | **能否直接在已有的 Elasticsearch 索引上迁移？** | 可以把原有的倒排表保留，新增一个 **sparse_vector** 字段存 SPLADE 向量，查询时使用 `script_score` 计算点积。 | | **SPLADE 能处理多语言吗？** | 只要使用对应语言的 **多语言 BERT**（如 `xlm-roberta-base`）作为 backbone，训练时使用多语言检索数据即可。 | | **为什么叫 “SPLADE”？** | **S**parse **P**rojection **L**exical **A**nd **D**ocument **E**mbedding——强调“稀疏投影 + 词表维度”。 | --- ## 8. 小结：一句话概括 SPLADE 稀疏向量 > **SPLADE 把深度语言模型的语义理解压缩进词表维度的“加权倒排表”，让每篇文档只点亮少数关键词的灯泡，既保留了语义的丰富性，又拥有传统倒排检索的速度与可解释性。** --- ### 推荐阅读 & 代码资源 | 资源 | 链接 | |------|------| | 原始论文（SPLADE: Sparse Lexical and Document Embedding） | https://arxiv.org/abs/2109.10086 | | SPLADE‑v2（加入 KL‑regularizer） | https://arxiv.org/abs/2112.07677 | | HuggingFace Model Hub（官方预训练模型） | https://huggingface.co/models?search=splade | | Elasticsearch Sparse Vector 示例 | https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/sparse-vector.html | | PyTorch 实现（简洁版） | https://github.com/ielab/SPLADE/tree/main/pytorch | > **动手实验**：把 `msmarco-passage` 数据集下载下来，用 `splade-cocondenser-ensembledistil` 直接生成稀疏向量，导入 Elasticsearch，跑一次 `BM25 + SPLADE` 混合检索，你会立刻感受到召回质量的提升。 祝你玩得开心，检索更精准！ 🚀