Nitibench Ccl Human Finetuned Bge M3

🚀 人工微调的BGE - M3 CCL模型

本项目是一个用于句子相似度计算的模型，基于BAAI/bge - m3模型在特定法律数据集上微调而来，能有效处理法律相关的文本相似度计算任务，为法律领域的信息检索和问答系统提供支持。

🚀 快速开始

本模型是在airesearch/WangchanX - Legal - ThaiCCL - RAG查询集上微调的[BAAI/bge - m3](https://huggingface.co/BAAI/bge - m3)模型。你可以按照以下步骤使用该模型：

1. 安装必要的库：

git clone https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding.git
cd FlagEmbedding
pip install -e .

或者：

pip install -U FlagEmbedding

✨ 主要特性

微调细节

除了原始的airesearch/WangchanX - Legal - ThaiCCL - RAG数据集（该数据集需要人工重新排序并移除不相关文档），本模型是在完全自动化的环境中进行微调的。具体步骤如下：

1. 使用[BAAI/bge - m3](https://huggingface.co/BAAI/bge - m3)模型，基于阈值分数0.8检索N个正例法律条文。
2. 在这N个文档中，使用[BAAI/bge - reranker - v2 - m3](https://huggingface.co/BAAI/bge - reranker - v2 - m3)模型对文档进行重新排序，并过滤掉重新排序分数低于0.8的文档，得到最终的正例法律条文。
3. 使用步骤2中的正例数据对BGE - M3模型进行微调。

模型性能

💻 使用示例

基础用法

为文本生成嵌入向量

• 密集嵌入向量

from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel

model = BGEM3FlagModel('VISAI-AI/nitibench-ccl-human-finetuned-bge-m3',  
                       use_fp16=True) # Setting use_fp16 to True speeds up computation with a slight performance degradation

sentences_1 = ["What is BGE M3?", "Defination of BM25"]
sentences_2 = ["BGE M3 is an embedding model supporting dense retrieval, lexical matching and multi-vector interaction.", 
               "BM25 is a bag-of-words retrieval function that ranks a set of documents based on the query terms appearing in each document"]

embeddings_1 = model.encode(sentences_1, 
                            batch_size=12, 
                            max_length=8192, # If you don't need such a long length, you can set a smaller value to speed up the encoding process.
                            )['dense_vecs']
embeddings_2 = model.encode(sentences_2)['dense_vecs']
similarity = embeddings_1 @ embeddings_2.T
print(similarity)
# [[0.6265, 0.3477], [0.3499, 0.678 ]]

你也可以使用sentence - transformers和huggingface transformers库来生成密集嵌入向量。详情请参考baai_general_embedding。

• 稀疏嵌入向量（词法权重）

from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel

model = BGEM3FlagModel('VISAI-AI/nitibench-ccl-human-finetuned-bge-m3',  use_fp16=True) # Setting use_fp16 to True speeds up computation with a slight performance degradation

sentences_1 = ["สถาบันทางการเงินสามารถลงทุนในหลักทรัพย์ เป็นอัตราส่วนร้อยละสิบของเงินกองทุนทั้งหมดของสถาบันการเงินนั้น สำหรับการถือหรือมีหุ้นในทุกบริษัทรวมกันได้หรือไม่?",
               "ในกรณีที่ธนาคารแห่งประเทศไทยมีคำสั่งปิดกิจการของสถาบันการเงิน เนื่องสถาบันการเงินดำรงเงินกองทุนต่ำกว่าร้อยละสามสิบห้าของอัตราตามที่กำหนด จะต้องนำเสนอต่อบุคคลใดหรือหน่วยงานใดเพื่อเพิกถอนใบอนุญาตของสถาบันการเงินนั้น"]
sentences_2 = ["พระราชบัญญัติธุรกิจสถาบันการเงิน พ.ศ. 2551 มาตรา 33 ภายใต้บังคับมาตรา 34 และมาตรา 35 ให้สถาบันการเงินลงทุนในหลักทรัพย์เพื่อเป็นกรรมสิทธิ์ของตนได้ ตามหลักเกณฑ์ที่ธนาคารแห่งประเทศไทยประกาศกำหนด", 
               "พระราชบัญญัติธุรกิจสถาบันการเงิน พ.ศ. 2551 มาตรา 97 ในกรณีที่สถาบันการเงินดำรงเงินกองทุนต่ำกว่าร้อยละสามสิบห้าของอัตราตามที่กำหนดในมาตรา 30 ให้ธนาคารแห่งประเทศไทยมีคำสั่งปิดกิจการของสถาบันการเงินนั้น เว้นแต่ในกรณีที่ธนาคารแห่งประเทศไทยเห็นว่าการมีคำสั่งปิดกิจการจะก่อให้เกิดผลกระทบ หรือความเสียหายต่อระบบเศรษฐกิจโดยรวมอย่างรุนแรง ธนาคารแห่งประเทศไทยอาจยังไม่สั่งปิดกิจการของสถาบันการเงินก็ได้\nเมื่อธนาคารแห่งประเทศไทยมีคำสั่งปิดกิจการตามวรรคหนึ่งแล้ว ให้เสนอรัฐมนตรีเพิกถอนใบอนุญาตของสถาบันการเงินนั้น"]

output_1 = model.encode(sentences_1, return_dense=True, return_sparse=True, return_colbert_vecs=False)
output_2 = model.encode(sentences_2, return_dense=True, return_sparse=True, return_colbert_vecs=False)

# you can see the weight for each token:
print(model.convert_id_to_token(output_1['lexical_weights']))
# [{'สถาบัน': 0.126, 'การเงิน': 0.10956, 'สามารถ': 0.07, 'ลงทุน': 0.1417, 'ใน': 0.01715, 'หลัก': 0.0758, 'ทรัพย์': 0.1702, 'อัตรา': 0.04926, 'ส่วน': 0.06107, 'ร้อยละ': 0.09, 'สิบ': 0.14, 'เงิน': 0.05026, 'กองทุน': 0.1205, 'ทั้งหมด': 0.03644, 'ถือ': 0.0987, 'หุ้น': 0.0928, 'ในทุก': 0.04883, 'บริษัท': 0.0999, 'รวม': 0.0835, 'กันได้': 0.09814, 'หรือไม่': 0.0398},
#  {'กรณี': 0.0323, 'ธนาคาร': 0.08136, 'แห่งประเทศไทย': 0.151, 'คําสั่ง': 0.161, 'ปิด': 0.1583, 'กิจการ': 0.1199, 'สถาบัน': 0.08545, 'การเงิน': 0.1334, 'เนื่อง': 0.006992, 'ดํารง': 0.1523, 'เงิน': 0.12146, 'กองทุน': 0.1776, 'ต่ํากว่า': 0.1335, 'ร้อยละ': 0.10126, 'สาม': 0.02498, 'ห้า': 0.1158, 'อัตรา': 0.12256, 'กําหนด': 0.0572, 'จะต้อง': 0.07074, 'นําเสนอ': 0.1752, 'ต่อ': 0.0696, 'บุคคล': 0.0817, 'ใด': 0.0577, 'หรือ': 0.0248, 'หน่วยงาน': 0.076, 'เพ': 0.02034, 'ิก': 0.0921, 'ถอน': 0.1582, 'ใบ': 0.04617, 'อนุญาต': 0.179}]


# compute the scores via lexical mathcing
lexical_scores = model.compute_lexical_matching_score(output_1['lexical_weights'][0], output_2['lexical_weights'][0])
print(lexical_scores)
# 0.10838508605957031

print(model.compute_lexical_matching_score(output_1['lexical_weights'][0], output_1['lexical_weights'][1]))
# 0.06803131103515625

• 多向量（ColBERT）

from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel

model = BGEM3FlagModel('VISAI-AI/nitibench-ccl-human-finetuned-bge-m3',  use_fp16=True) 

sentences_1 = ["สถาบันทางการเงินสามารถลงทุนในหลักทรัพย์ เป็นอัตราส่วนร้อยละสิบของเงินกองทุนทั้งหมดของสถาบันการเงินนั้น สำหรับการถือหรือมีหุ้นในทุกบริษัทรวมกันได้หรือไม่?",
               "ในกรณีที่ธนาคารแห่งประเทศไทยมีคำสั่งปิดกิจการของสถาบันการเงิน เนื่องสถาบันการเงินดำรงเงินกองทุนต่ำกว่าร้อยละสามสิบห้าของอัตราตามที่กำหนด จะต้องนำเสนอต่อบุคคลใดหรือหน่วยงานใดเพื่อเพิกถอนใบอนุญาตของสถาบันการเงินนั้น"]
sentences_2 = ["พระราชบัญญัติธุรกิจสถาบันการเงิน พ.ศ. 2551 มาตรา 33 ภายใต้บังคับมาตรา 34 และมาตรา 35 ให้สถาบันการเงินลงทุนในหลักทรัพย์เพื่อเป็นกรรมสิทธิ์ของตนได้ ตามหลักเกณฑ์ที่ธนาคารแห่งประเทศไทยประกาศกำหนด", 
               "พระราชบัญญัติธุรกิจสถาบันการเงิน พ.ศ. 2551 มาตรา 97 ในกรณีที่สถาบันการเงินดำรงเงินกองทุนต่ำกว่าร้อยละสามสิบห้าของอัตราตามที่กำหนดในมาตรา 30 ให้ธนาคารแห่งประเทศไทยมีคำสั่งปิดกิจการของสถาบันการเงินนั้น เว้นแต่ในกรณีที่ธนาคารแห่งประเทศไทยเห็นว่าการมีคำสั่งปิดกิจการจะก่อให้เกิดผลกระทบ หรือความเสียหายต่อระบบเศรษฐกิจโดยรวมอย่างรุนแรง ธนาคารแห่งประเทศไทยอาจยังไม่สั่งปิดกิจการของสถาบันการเงินก็ได้\nเมื่อธนาคารแห่งประเทศไทยมีคำสั่งปิดกิจการตามวรรคหนึ่งแล้ว ให้เสนอรัฐมนตรีเพิกถอนใบอนุญาตของสถาบันการเงินนั้น"]

output_1 = model.encode(sentences_1, return_dense=True, return_sparse=True, return_colbert_vecs=True)
output_2 = model.encode(sentences_2, return_dense=True, return_sparse=True, return_colbert_vecs=True)

print(model.colbert_score(output_1['colbert_vecs'][0], output_2['colbert_vecs'][0]))
print(model.colbert_score(output_1['colbert_vecs'][0], output_2['colbert_vecs'][1]))
# tensor(0.5813)
# tensor(0.5718)

计算文本对的得分

输入一个文本对列表，你可以得到通过不同方法计算的得分。

from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel

model = BGEM3FlagModel('VISAI-AI/nitibench-ccl-human-finetuned-bge-m3',  use_fp16=True) 

sentences_1 = ["สถาบันทางการเงินสามารถลงทุนในหลักทรัพย์ เป็นอัตราส่วนร้อยละสิบของเงินกองทุนทั้งหมดของสถาบันการเงินนั้น สำหรับการถือหรือมีหุ้นในทุกบริษัทรวมกันได้หรือไม่?",
               "ในกรณีที่ธนาคารแห่งประเทศไทยมีคำสั่งปิดกิจการของสถาบันการเงิน เนื่องสถาบันการเงินดำรงเงินกองทุนต่ำกว่าร้อยละสามสิบห้าของอัตราตามที่กำหนด จะต้องนำเสนอต่อบุคคลใดหรือหน่วยงานใดเพื่อเพิกถอนใบอนุญาตของสถาบันการเงินนั้น"]
sentences_2 = ["พระราชบัญญัติธุรกิจสถาบันการเงิน พ.ศ. 2551 มาตรา 33 ภายใต้บังคับมาตรา 34 และมาตรา 35 ให้สถาบันการเงินลงทุนในหลักทรัพย์เพื่อเป็นกรรมสิทธิ์ของตนได้ ตามหลักเกณฑ์ที่ธนาคารแห่งประเทศไทยประกาศกำหนด", 
               "พระราชบัญญัติธุรกิจสถาบันการเงิน พ.ศ. 2551 มาตรา 97 ในกรณีที่สถาบันการเงินดำรงเงินกองทุนต่ำกว่าร้อยละสามสิบห้าของอัตราตามที่กำหนดในมาตรา 30 ให้ธนาคารแห่งประเทศไทยมีคำสั่งปิดกิจการของสถาบันการเงินนั้น เว้นแต่ในกรณีที่ธนาคารแห่งประเทศไทยเห็นว่าการมีคำสั่งปิดกิจการจะก่อให้เกิดผลกระทบ หรือความเสียหายต่อระบบเศรษฐกิจโดยรวมอย่างรุนแรง ธนาคารแห่งประเทศไทยอาจยังไม่สั่งปิดกิจการของสถาบันการเงินก็ได้\nเมื่อธนาคารแห่งประเทศไทยมีคำสั่งปิดกิจการตามวรรคหนึ่งแล้ว ให้เสนอรัฐมนตรีเพิกถอนใบอนุญาตของสถาบันการเงินนั้น"]

sentence_pairs = [[i,j] for i in sentences_1 for j in sentences_2]

print(model.compute_score(sentence_pairs, 
                          max_passage_length=128, # a smaller max length leads to a lower latency
                          weights_for_different_modes=[0.4, 0.2, 0.4])) # weights_for_different_modes(w) is used to do weighted sum: w[0]*dense_score + w[1]*sparse_score + w[2]*colbert_score

# {
#   'colbert': [0.5812647342681885, 0.5717734098434448, 0.6460118889808655, 0.8784525990486145],
#   'sparse': [0.1083984375, 0.07684326171875, 0.07061767578125, 0.314208984375],
#   'dense': [0.61865234375, 0.58935546875, 0.666015625, 0.8916015625],
#   'sparse+dense': [0.4485676884651184, 0.41851806640625, 0.4675496518611908, 0.6991373896598816],
#   'colbert+sparse+dense': [0.5016465187072754, 0.47982022166252136, 0.538934588432312, 0.7708634734153748]
# }

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。

📚 参考引用

BibTeX

@misc{akarajaradwong2025nitibenchcomprehensivestudiesllm,
      title={NitiBench: A Comprehensive Studies of LLM Frameworks Capabilities for Thai Legal Question Answering}, 
      author={Pawitsapak Akarajaradwong and Pirat Pothavorn and Chompakorn Chaksangchaichot and Panuthep Tasawong and Thitiwat Nopparatbundit and Sarana Nutanong},
      year={2025},
      eprint={2502.10868},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2502.10868}, 
}

🙏 致谢

我们衷心感谢WangchanX项目赞助商——PTT、SCB和SCBX的慷慨支持，他们的资助使得本项目得以实现。同时，我们也非常感激与VISTEC的宝贵合作，这对项目的成功至关重要。

感谢Pirat Pothavorn在NitiBench数据集上对模型性能进行评估，感谢Supavish Punchun对模型进行微调。此外，我们感谢本开源项目的所有作者。