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20ae167

"""
CrossEncoder 文档处理详解
解答：Document 是作为整体还是拆分成 sentences？
"""

print("=" * 80)
print("CrossEncoder 如何处理 Document？")
print("=" * 80)

# ============================================================================
# Part 1: Document 的实际处理方式
# ============================================================================
print("\n" + "=" * 80)
print("📝 Part 1: Document 的实际处理方式")
print("=" * 80)

query = "什么是人工智能？"
document = """人工智能是计算机科学的一个分支。它致力于创建智能系统。
这些系统可以执行需要人类智能的任务。人工智能包括机器学习等子领域。"""

print(f"\n原始输入：")
print(f"Query: {query}")
print(f"\nDocument (包含多个句子):")
print(f"{document}")

print("\n" + "-" * 80)
print("关键问题：Document 有多个句子，CrossEncoder 如何处理？")
print("-" * 80)

print("""
答案：CrossEncoder 把整个 Document 作为一个整体处理！

具体过程：
1. 输入拼接：[CLS] Query [SEP] Document [SEP]
   └─ Document 的所有句子都拼接在一起
   
2. 分词：整个序列被切分成 tokens
   └─ 不是按句子分，而是整个 Document 一起分词
   
3. 生成 embeddings：
   └─ 每个 token 一个向量（不是每个句子一个向量！）
   └─ Document 可能有 100 个 tokens = 100 个向量
""")


# ============================================================================
# Part 2: 详细的 Token 级别处理
# ============================================================================
print("\n" + "=" * 80)
print("🔤 Part 2: Token 级别的处理（实际发生的事情）")
print("=" * 80)

# 模拟真实的处理过程
concatenated = f"[CLS] {query} [SEP] {document} [SEP]"

print(f"\n步骤1：拼接成单一序列")
print(f"{'─' * 40}")
print(f"{concatenated[:100]}...")

# 简化的分词（实际 BERT tokenizer 会用 WordPiece）
def tokenize_chinese(text):
    """简化的中文分词"""
    tokens = []
    i = 0
    while i < len(text):
        if text[i:i+5] == '[CLS]':
            tokens.append('[CLS]')
            i += 5
        elif text[i:i+5] == '[SEP]':
            tokens.append('[SEP]')
            i += 5
        elif text[i] == ' ':
            i += 1
            continue
        else:
            tokens.append(text[i])
            i += 1
    return tokens

tokens = tokenize_chinese(concatenated)

print(f"\n步骤2：分词（每个字/词变成 token）")
print(f"{'─' * 40}")
print(f"总共 {len(tokens)} 个 tokens")
print(f"前 30 个 tokens: {tokens[:30]}")

print(f"\n步骤3：每个 token 生成一个向量")
print(f"{'─' * 40}")
print(f"""
Token 序列 (长度={len(tokens)}):
  tokens[0]  = '[CLS]'  → embedding[0]  (768维向量)
  tokens[1]  = '什'     → embedding[1]  (768维向量)
  tokens[2]  = '么'     → embedding[2]  (768维向量)
  ...
  tokens[10] = '[SEP]'  → embedding[10] (768维向量)
  tokens[11] = '人'     → embedding[11] (768维向量) ← Document 开始
  tokens[12] = '工'     → embedding[12] (768维向量)
  tokens[13] = '智'     → embedding[13] (768维向量)
  tokens[14] = '能'     → embedding[14] (768维向量)
  ...
  tokens[{len(tokens)-1}] = '[SEP]'  → embedding[{len(tokens)-1}] (768维向量)

关键点：
✅ Document 不是一个向量！
✅ Document 的每个字/词都是一个向量！
✅ 即使 Document 有多个句子，也是连续的 token 序列
""")


# ============================================================================
# Part 3: 注意力如何跨句子工作
# ============================================================================
print("\n" + "=" * 80)
print("🌟 Part 3: 注意力机制跨句子工作")
print("=" * 80)

print("""
Document 有多个句子时的注意力计算：

假设 Document = "句子1。句子2。句子3。"

Token序列：
  [CLS] Query词1 Query词2 [SEP] 句子1词1 句子1词2 。 句子2词1 句子2词2 。 句子3词1 [SEP]
   ↑      ↑        ↑        ↑      ↑        ↑      ↑    ↑        ↑      ↑    ↑         ↑
  t[0]   t[1]    t[2]     t[3]   t[4]     t[5]   t[6] t[7]     t[8]   t[9] t[10]     t[11]

Self-Attention 计算：
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Query词1 (t[1]) 的注意力：
  - 可以关注 句子1词1 (t[4])  ✓
  - 可以关注 句子2词1 (t[7])  ✓
  - 可以关注 句子3词1 (t[10]) ✓
  → Query 的词可以看到 Document 所有句子的所有词！

句子1词1 (t[4]) 的注意力：
  - 可以关注 Query词1 (t[1])   ✓
  - 可以关注 句子2词1 (t[7])   ✓ (跨句子！)
  - 可以关注 句子3词1 (t[10])  ✓ (跨句子！)
  → Document 内的不同句子也能互相看到！

这就是"全局注意力"(Global Attention)：
每个 token 都能看到整个序列的所有 token！
""")


# ============================================================================
# Part 4: 为什么不拆分成句子？
# ============================================================================
print("\n" + "=" * 80)
print("❓ Part 4: 为什么不把 Document 拆成多个句子？")
print("=" * 80)

print("""
方案A：把 Document 当整体（CrossEncoder 实际做法）✅
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
输入：[CLS] Query [SEP] 句子1+句子2+句子3 [SEP]
      ↓
  单次推理，得到一个分数: 8.5
  
优点：
  ✅ 一次计算，速度快
  ✅ 句子之间可以互相关注，理解上下文
  ✅ 整体语义理解更好
  
缺点：
  ⚠️  有长度限制（通常 512 tokens）
      如果 Document 太长会被截断


方案B：拆成多个句子分别计算（不推荐）❌
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
输入1：[CLS] Query [SEP] 句子1 [SEP] → 分数: 7.2
输入2：[CLS] Query [SEP] 句子2 [SEP] → 分数: 8.1  
输入3：[CLS] Query [SEP] 句子3 [SEP] → 分数: 6.5

然后取平均或最大值？

缺点：
  ❌ 需要计算 3 次，速度慢 3 倍
  ❌ 句子之间无法互相理解
  ❌ 丢失了上下文信息
  ❌ 如何聚合分数？平均？最大？都不完美
""")


# ============================================================================
# Part 5: 实际代码示例
# ============================================================================
print("\n" + "=" * 80)
print("💻 Part 5: 实际代码示例")
print("=" * 80)

print("""
使用 CrossEncoder 的真实代码：

```python
from sentence_transformers import CrossEncoder

model = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')

query = "什么是人工智能？"

# Document 有多个句子
document = \"\"\"
人工智能是计算机科学的一个分支。
它致力于创建智能系统。
这些系统可以执行需要人类智能的任务。
\"\"\"

# 直接传入整个 Document！
pairs = [[query, document]]  # ← 注意：整个 document 作为一个字符串

# 模型内部会自动：
# 1. 拼接：[CLS] query [SEP] document [SEP]
# 2. 分词：切分成 tokens（可能有 50-100 个）
# 3. 编码：每个 token 一个向量
# 4. 注意力：所有 tokens 互相关注
# 5. 输出：一个分数

scores = model.predict(pairs)
print(f"相关性分数: {scores[0]}")  # 输出: 8.26
```

关键理解：
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Document 不会被拆分！
Document 的每个字/词都会变成一个向量！
所有向量通过注意力机制互相连接！
最终输出一个整体的相关性分数！
""")


# ============================================================================
# Part 6: Token 限制问题
# ============================================================================
print("\n" + "=" * 80)
print("⚠️  Part 6: Document 太长怎么办？")
print("=" * 80)

print("""
CrossEncoder 有长度限制（通常 512 tokens）

如果 Document 太长（比如 1000 个字）：

解决方案1：截断（最常用）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  只保留前 512 tokens：
  [CLS] Query [SEP] Document前400个字 [SEP]
  
  优点：简单快速
  缺点：可能丢失重要信息


解决方案2：滑动窗口
━━━━━━━━━━━━━━━━━
  分成多个窗口，每个窗口单独计算：
  窗口1: [CLS] Query [SEP] Document[0:400]   [SEP] → 分数: 7.2
  窗口2: [CLS] Query [SEP] Document[200:600] [SEP] → 分数: 8.5
  窗口3: [CLS] Query [SEP] Document[400:800] [SEP] → 分数: 6.8
  
  取最高分: 8.5
  
  优点：不会丢失信息
  缺点：计算量增加


解决方案3：先用 Bi-Encoder 粗排
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  1. 把长 Document 拆成段落
  2. 用 Bi-Encoder 快速找到最相关的 1-2 个段落
  3. 只对这些段落用 CrossEncoder 重排
  
  优点：速度快，准确率高
  缺点：两阶段处理


你的项目使用的是方案1（截断）：
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
在 reranker.py 中：
  CrossEncoderReranker(max_length=512)  ← 超过 512 会自动截断
""")


# ============================================================================
# Part 7: 可视化总结
# ============================================================================
print("\n" + "=" * 80)
print("📊 Part 7: 可视化总结")
print("=" * 80)

print("""
Document 处理的完整流程：
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

输入 Document (多句子):
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ "人工智能是计算机科学的一个分支。它致力于创建智能系统。" │
│  句子1                              句子2                  │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
                        ↓
                  拼接成单一序列
                        ↓
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ [CLS] 什么是人工智能？ [SEP] 人工智能是...智能系统。 [SEP] │
│  特殊  Query tokens    分隔  Document tokens         结束  │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
                        ↓
                   分词 (Tokenization)
                        ↓
┌─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┐
│[CLS]│ 什  │ 么  │[SEP]│ 人  │ 工  │ ...│ 统  │ 。 │[SEP]│
└─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┘
                        ↓
              每个 token → 一个 768维向量
                        ↓
┌─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┐
│ V₀  │ V₁  │ V₂  │ V₃  │ V₄  │ V₅  │ ... │ Vₙ₋₂│ Vₙ₋₁│ Vₙ  │
│768维│768维│768维│768维│768维│768维│ ... │768维│768维│768维│
└─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┘
                        ↓
              Self-Attention (12 层)
              每个向量都能"看到"所有其他向量
                        ↓
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│            V₀' (更新后的 [CLS] 向量)                        │
│            包含了整个序列的信息                              │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
                        ↓
                  全连接层 (分类头)
                        ↓
                   相关性分数
                      8.26

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
关键点总结：

1. Document 整体处理 ✓
   └─ 不是一个向量，是很多向量的序列

2. 每个字/词一个向量 ✓
   └─ 不是每个句子一个向量

3. 全局注意力 ✓
   └─ Query 的词能看到 Document 所有句子的所有词

4. 最终一个分数 ✓
   └─ 从 [CLS] 向量提取出来
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
""")


# ============================================================================
# Part 8: 对比 Bi-Encoder 的处理方式
# ============================================================================
print("\n" + "=" * 80)
print("🔄 Part 8: 对比 Bi-Encoder 的处理方式")
print("=" * 80)

print("""
Bi-Encoder (向量检索):
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Document: "句子1。句子2。句子3。"
           ↓
     Encoder (BERT)
           ↓
     取 [CLS] 向量
           ↓
   单个向量 (768维)  ← Document 被压缩成一个向量！
           ↓
   与 Query 向量做余弦相似度
           ↓
     相关性分数


CrossEncoder (深度重排):
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Query + Document: "[CLS] Query [SEP] 句子1。句子2。句子3。 [SEP]"
                              ↓
                        Encoder (BERT)
                              ↓
                   保留所有 token 的向量
                              ↓
                   向量序列 (n × 768)  ← 保留了所有细节！
                              ↓
              Self-Attention 让所有词互相理解
                              ↓
                       相关性分数

区别：
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Bi-Encoder:  Document → 1 个向量 (信息压缩)
CrossEncoder: Document → n 个向量 (信息保留)

Bi-Encoder:  Query 和 Document 分开处理
CrossEncoder: Query 和 Document 一起处理

Bi-Encoder:  快速但不够准确
CrossEncoder: 慢但非常准确
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
""")


print("\n" + "=" * 80)
print("✅ 总结答案")
print("=" * 80)
print("""
你的问题：Document 是做成一个 embedding，还是每个 sentence 做成一堆向量？

答案：都不是！ 😊

正确理解：
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ Document 整体作为输入（不拆分句子）
✅ 但 Document 的每个字/词都会生成一个向量
✅ 不是"一个 embedding"，而是"一个向量序列"
✅ 不是"按句子分"，而是"按字/词分"

Document (50个字) → 50 个向量 (每个 768 维)
                    不是 1 个向量
                    也不是 3 个向量(如果有3个句子)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

这就是为什么 CrossEncoder 能理解细粒度的语义关系！
""")

print("\n💡 现在你理解了吗？如有疑问，请继续提问！\n")