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解锁足球数据宝藏：SoccerRAG框架全解析

在数字化浪潮汹涌的今天，足球领域的数据量呈爆炸式增长，如何从这海量的信息中快速、精准地获取所需内容，成为了众球迷、教练、分析师等面临的难题。今天，让我们一同深入了解一项来自挪威研究团队的创新成果——SoccerRAG框架，它宛如一把神奇的钥匙，为我们开启了足球信息检索的新纪元。

一、研究背景与意义（一）数字体育媒体发展的需求

英超,MLS,欧冠,西甲等比赛越来越的体育分析文章涌现，大家也开始关注“Sport Analytics”体育分析这个领域，说到体育分析那么一定离不开数据的检索，传统的检索方式已难以满足需求，而大语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）技术的快速发展，为解决这一问题提供了可能。今天作者也在首页看到了这篇文章的推送，就想着分享给大家！

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（二）足球数据分析的重要性

足球作为全球最具影响力的体育运动之一，其背后的数据蕴含着巨大的价值。从球队的战术布置、球员的训练安排，到赛事的预测分析，准确而及时的信息获取都至关重要。但现有的技术手段在处理这些需求时，存在着效率低下、准确性不高等问题。

（三）技术发展提供的契机

大语言模型（LLMs）的不断演进以及检索增强生成（RAG）技术的出现，为解决足球信息检索的难题带来了新的曙光。这些先进的技术具备强大的自然语言处理能力和数据整合能力，有望打破传统检索方式的局限

▼ SoccerRAG的架构我做了个思维导图，需要的自行拿走（麻烦各位帮我转转文章啦）

二、SoccerRAG框架架构剖析（一）整体工作流程

SoccerRAG框架就像一台精密的机器，其工作流程环环相扣。当用户输入一个自然语言查询时，这个查询就像是启动指令，首先被发送到LLM中。LLM根据预设的指令和模式，从查询中提取出相关的属性信息。然后，这些提取出来的特征会被送到特征验证器中，进行一系列严格的检查和修正，确保数据的准确性。经过验证的信息会与系统特定的提示相结合，引导LLM生成SQL查询语句。最后，SQL链就像一位忠实的执行者，将查询发送到数据库中，获取所需的数据，并将结果整理后呈现给用户

▼ SoccerRAG的框架

（二）数据库：信息的宝库

1. 1. 数据来源与处理

• • 数据库的构建基于SoccerNet数据集

• 这个数据集就像是一个装满足球宝藏的盒子，里面包含了550场来自欧洲顶级联赛个赛季的比赛广播视频。为了让这些视频中的信息能够被更好地利用，研究团队运用了OpenAI的Whisper技术，将视频中的音频转化为文本数据，就如同给宝藏装上了标签，方便后续的检索。

• • 此外，数据集中还包含了丰富的元数据信息，如比赛的比分、参赛球队、球员阵容、裁判信息等，以及对比赛中关键事件（如进球、犯规、出牌等）的注释。这些数据共同构成了一个全面而详细的足球信息库。

2. 2. 数据库结构设计

• • 为了使这个庞大的数据集能够被高效地查询和利用，研究团队精心设计了数据库的结构。他们将JSON文件转换为结构化的SQLite数据库，创建了一系列的表和列，就像在宝库中打造了一个个分类明确的储物格。例如，有专门存储比赛信息的表，包含比赛ID、赛季、主场球队、客场球队、比分等列；有存储球员信息的表，记录球员ID、姓名、所属球队等；还有存储事件信息的表，详细记录事件类型、发生时间、涉及球员等。

• • 在设计表和列的过程中，团队还特别注重命名的规范性和描述性，使得LLM能够更容易地理解数据结构，就像为宝库中的每一个物品都贴上了清晰易懂的标签。

1. 1. 基于LLM的提取机制

• • 特征提取器在SoccerRAG框架中扮演着“信息筛选员”的角色。它借助强大的Langchain框架，向LLM下达明确的指令，要求LLM从用户输入的自然语言查询中准确地提取出预先定义好的属性信息。这些属性涵盖了球队名称、球员姓名、比赛时间、事件类型等个方面，就像从一堆杂乱的物品中挑选出特定的宝藏。

  ▲ LangChain 是一个应用框架，旨在简化使用大型语言模型的应用程序。作为一个语言模型集成框架，LangChain的用例与一般语言模型的用例有很大的重善。重鲁范围包括文档分析和总结摘要,代码分析和聊天机器人。LangChain提供了一个标准接口，用于将不同的语言模型连接在一起，以及与其他工具和数据源的集成（维基百科）

2. 2. 属性定义与数据库关联

• • 这些属性的定义被详细地记录在schema.json文件中，这个文件不仅明确了要提取的属性内容，还指明了每个属性在数据库中对应的表和列。例如，当提取“球队名称”这个属性时，schema.json文件会告诉系统应该在“球队信息表”中的“球队名称列”中查找相关数据。这样的设计使得提取出来的属性能够与数据库中的数据精准对接，为后续的查询和验证奠定了坚实的基础。

  ▼ SQLite 数据库架构

1. 1. 处理拼写和缩写问题

• • 在用户输入的自然语言查询中，常常会出现拼写错误或者缩写的情况，这就像宝藏地图上的模糊标记，可能会导致系统找不到正确的信息。特征验证器的一个重要任务就是解决这些问题。对于常见的足球团队和球员名称缩写，如“ManU”代表“Manchester United F.C.”，研究团队手动构建了辅助表，就像为这些模糊标记制作了一份详细的解释说明。

• • 当提取的特征中包含缩写时，验证器会在辅助表中进行搜索，找到对应的完整名称。如果遇到拼写错误，验证器会通过计算Levenshtein Distance（一种衡量两个字符串差异程度的算法），从数据库中找到最接近的正确匹配项。例如，如果用户输入了错误的球队名称“Chelseaa”，验证器会计算它与数据库中所有球队名称的Levenshtein Distance，找到最可能的正确球队“Chelsea”。

2. 2. 自动纠正与用户反馈

• • 一旦找到正确的匹配项，验证器会自动将原始提示中的错误信息替换为正确的内容，并尽可能地获取对应的数据库外键，以便后续查询能够更加高效地进行。在某些情况下，如果系统无法确定唯一的正确答案，它会向用户寻求澄清，就像在寻宝路上遇到岔路口时向路人问路一样，确保最终获取的信息准确无误。

1. 1. few-shot SQL RAG解决方案

• • SQL代理是SoccerRAG框架中的“桥梁工程师”，它负责将用户的查询需求转化为数据库能够理解的SQL查询语句。为了提高SQL代理的性能，研究团队采用了few-shot SQL RAG解决方案。这种方案就像是给SQL代理提供了一些示例模板，让它在处理用户查询时能够有参考和借鉴。

• • 具体来说，系统提示中会附带一些与用户问题相关的查询示例，这些示例存储在FIASS数据库中。当用户提出一个新的问题时，SQL代理会通过向量搜索技术，将用户的问题与这些示例进行对比，找到语义相似的查询。例如，如果用户询问“拜仁慕尼黑在2015 - 16赛季的主场进球数是少？”，SQL代理会在示例库中搜索类似的问题，如“巴塞罗那在2014 - 15赛季的主场进球数是少？”，并根据这些示例生成合适的SQL查询语句。

2. 2. 向量搜索与查询生成

• • 向量搜索技术是SQL代理实现精准查询生成的关键。它将用户的问题和SQL查询都转化为高维向量空间中的向量，通过计算向量之间的相似度，找到最匹配的查询示例。这个过程就像是在一个巨大的向量迷宫中，根据向量之间的距离找到最接近目标的路径。

• • 一旦找到匹配的示例，SQL代理会根据用户问题的具体要求，对示例查询进行调整和优化，生成最终的SQL查询语句。然后，这个查询语句会被发送到数据库中执行，获取所需的数据，并将结果返回给用户。

1. 1. 现有模型的考量

• • 在选择适合SoccerRAG框架的LLM时，研究团队面临着种选择。开源模型如LlamA 2和Mistral - 7B虽然具有一定的优势，但它们在高级函数调用能力方面存在不足，无法很好地满足LangChain框架的要求。这就好比一把钥匙虽然精美，但却无法打开特定的锁。

2. 2. GPT模型的优势与应用

• • 相比之下，OpenAI的GPT - 4.0 - Turbo和GPT - 3.5 - Turbo模型在自然语言处理能力、函数调用能力等方面表现出色。它们能够准确地理解用户的查询意图，提取相关属性，并生成合理的SQL查询建议。虽然对模型进行微调以适应特定任务也是一种选择，但这需要大量的数据和较长的时间成本。因此，研究团队最终决定选用GPT - 4.0 - Turbo和GPT - 3.5 - Turbo模型，就像选择了两把功能强大且适配性好的钥匙，来开启足球信息检索的大门。

1. 1. 基于ChainLit框架构建

• • SoccerRAG框架配备了一个新颖的交互式用户界面，这个界面基于ChainLit框架打造而成。ChainLit框架就像是一座便捷的桥梁，为SoccerRAG与用户之间的交互提供了快速集成的通道。它允许SoccerRAG与流行的库和框架（如OpenAI和LangChain）无缝对接，就像不同的交通工具在桥上顺畅通行。

2. 2. 可视化交互功能

• • 通过这个用户界面，用户可以像与聊天机器人聊天一样，轻松地输入自然语言查询。界面以可视化的方式呈现给用户，简洁直观，易于操作。例如，用户只需在输入框中输入“梅西在2016 - 17赛季为巴塞罗那打进了少球？”，然后点击发送按钮，SoccerRAG就会迅速处理查询，并将结果以清晰易懂的方式展示在界面上。这种可视化交互方式大大降低了用户获取足球信息的门槛，让即使不具备专业技术知识的球迷也能轻松畅游在足球数据的海洋中。

1. 1. 维度评估方式

• • 为了全面评估SoccerRAG框架的性能，研究团队采用了种评估方法。他们精心设计了一系列涵盖不同类型和难度级别的样本问题，这些问题就像一把把尺子，用来衡量SoccerRAG在不同方面的表现。评估过程包括对提取器 - 验证器链的准确性评估、查询复杂性的分析、框架各组件贡献的量化评估以及执行时间的测试。

2. 2. 样本问题涵盖范围

• • 样本问题涉及球队信息查询（如“Manchester United是否在数据库中？”）、球员数据统计（如“Messi在15 - 16赛季进了少球？”）、比赛事件检索（如“2015 - 2016赛季EPL上半场有黄牌的比赛有哪些？”）等个方面。这些问题全面地考验了SoccerRAG框架在处理各种足球信息检索需求时的能力。

▲ 整个架构的评估

1. 1. 提取器 - 验证器评估结果

• • 在提取器 - 验证器评估中，研究团队对20个样本问题进行了主观评估。结果显示，GPT - 3.5 - Turbo在大数问题上表现良好，但在部分问题上存在一些小瑕疵，如在某些情况下会提取额外的属性信息。而GPT - 4.0 - Turbo在处理复杂问题时表现更为出色，例如在问题15中，GPT - 3.5 - Turbo未能准确提取一个属性，而GPT - 4.0 - Turbo成功处理了该问题。这表明GPT - 4.0 - Turbo在理解和提取复杂查询中的关键信息方面具有更强的能力。

2. 2. 查询复杂性分析结果

• • 通过计算Halstead指标来分析查询复杂性，研究人员发现不同问题的复杂性差异较大。其中，问题3（“Calculate home advantage for Real Madrid in the 2015 - 16 season”）的复杂性得分最高。进一步分析发现，这是因为该查询涉及到个SUM操作，需要对大量数据进行计算和整合，就像在一个复杂的迷宫中寻找出口，需要经过个复杂的路径。

3. 3. 消融研究结果

• • 消融研究通过测试框架在不同组件配置下的性能，揭示了各个组件对整体框架的贡献。结果表明，独立的SQL代理在处理查询时表现较差，而提取器 - 验证器链对于提高查询的命中率至关重要。当完整的SoccerRAG管道应用时，GPT - 3.5 - Turbo和GPT - 4.0 - Turbo模型的性能相似，但也存在一些特殊情况。例如，GPT - 4.0 - Turbo在问题7中由于模型的“懒惰”现象，只提供了部分答案；在问题8中，由于查询返回的文本量过大，模型拒绝提供正确答案。这说明尽管整体性能较好，但仍存在一些需要改进的地方。

4. 4. 执行时间测试结果

• • 在执行时间测试方面，研究团队分别在高峰（美国东部时间上午8点 - 下午5点）和非高峰时段对GPT - 3.5 - Turbo和GPT - 4.0 - Turbo进行了测试。结果显示，高峰时段执行时间明显变长，GPT - 3.5 - Turbo执行时间变慢了22.56%，GPT - 4.0 - Turbo变慢了46.5%。这表明云服务的使用情况对模型的执行速度有较大影响，就像交通高峰期道路拥堵会影响车辆的行驶速度一样。同时，整体上GPT - 3.5 - Turbo的执行速度比GPT - 4.0 - Turbo快，这在一定程度上也为用户在选择模型时提供了参考依据。

  ▼ 原文里的数据

1. 1. 优势与亮点

• • 从评估结果来看，SoccerRAG框架在处理自然语言查询方面展现出了强大的能力。它能够准确地理解用户的意图，提取相关的属性信息，并生成有效的SQL查询来检索模态足球信息。例如，在查询球队比赛数据、球员个人统计等方面，能够快速准确地提供答案，为球迷、教练和分析师等提供了极大的便利。

• • 提取器 - 验证器链的有效性得到了验证，它能够有效地处理输入错误，提高数据的准确性。这在实际应用中非常重要，因为用户在输入查询时可能会出现各种错误，而SoccerRAG能够自动纠正这些错误，确保查询结果的可靠性。

2. 2. 局限与挑战

• • 然而，SoccerRAG框架也存在一些局限性。在处理复杂查询和大数据量时，性能还有待进一步提高。例如，当查询涉及个条件、复杂的计算或者大量的数据筛选时，框架可能会出现处理速度慢甚至无法准确提供答案的情况。

• • LLM模型的“懒惰”现象也是一个需要解决的问题，它可能导致任务过早结束或提供部分数据，影响用户体验。此外，在模态数据同步和实时处理方面，SoccerRAG目前的能力还不足以满足实时体育分析应用的需求，这在一些对实时性要求较高的场景（如比赛直播中的即时数据分析）中会受到限制。

• • 在隐私和伦理数据处理方面，随着数据的广泛应用，如何确保数据的安全和合规使用也成为了一个重要的问题。例如，如何保护球员和球队的隐私信息，防止数据泄露和滥用等。

SoccerRAG框架的出现，为足球信息检索领域带来了新的突破。它成功地将RAG和LLMs技术应用于足球模态数据的处理，实现了通过自然语言查询快速、准确地获取足球相关信息的目标。通过一系列的实验评估，证明了其在处理复杂查询方面的有效性，以及在提高用户交互体验和数据可访问性方面的显著优势。例如，球迷可以更方便地获取自己关注球队和球员的详细信息，教练可以利用这些数据进行战术分析，分析师可以挖掘数据背后的潜在价值。

（二）未来发展方向展望

1. 1. 性能优化与功能拓展

• • 针对目前存在的性能问题，未来的研究将重点关注如何进一步优化SoccerRAG框架的性能。这可能包括改进算法、优化数据库结构和查询方式，以提高处理复杂查询和大数据量的能力。例如，研究人员可能会探索新的数据索引技术，使得查询能够更快速地定位到所需数据；或者对LLM模型进行优化，减少“懒惰”现象的发生，提高其处理复杂任务的稳定性。

• • 在功能拓展方面，有望增加的查询类型和分析功能。比如，除了现有的数据检索，还可以实现对比赛趋势的预测分析、球员表现的动态评估等功能。这将使SoccerRAG成为一个更加全面、强大的足球数据分析工具。

2. 2. 新技术融合与创新

• • 随着技术的不断发展，未来SoccerRAG可能会融合的新技术。例如，随着人工智能领域中强化学习、迁移学习等技术的成熟，将其引入到框架中，使框架能够自动学习和适应不同的查询需求和数据特点，进一步提高检索的准确性和效率。

• • 此外，在模态数据处理方面，可能会探索更先进的图像和视频分析技术，不仅仅局限于当前的音频转录和简单的视频标注，而是能够深入理解比赛视频中的战术布置、球员动作等复杂信息，为足球分析提供更丰富、深入的数据支持。

3. 3. 隐私保护与伦理规范完善

• • 在数据安全和伦理方面，未来的发展将着重建立更加完善的隐私保护机制和伦理规范。这将涉及到数据加密技术的应用，确保球员、球队和赛事相关数据的安全存储和传输；同时，制定明确的数据使用准则，防止数据被非法利用或用于不当目的。例如，在数据共享和使用过程中，明确规定数据的使用

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作者介绍Max大郭

作者Max，一位大三的应用心理学本科生，社交自媒体平台 专注于输出体育科技以及体育科学相关内容，期待未来有能力的基础下能加入基于人工智能的体育分析与科技。有其他科研合作的欢迎您的联系。

我比较喜欢体育科学、大语言模型以及数据相关的，平常运动喜欢篮球足球以及体能训练更加关注此方向的产品应用和创新。

（我有时候会看一些可穿戴设备、动作捕捉以及AI领域的科研、产品应用，欢迎交流，期待向各位学习！）

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