引言
在现代信息检索中，精确与高效的文档检索是至关重要的。本文将介绍如何使用Volcengine Reranker对文档进行压缩和重新排名，以提高检索效率。Volcengine是由字节跳动开发的云服务平台，其Rerank服务支持最多50个文档的重新排序，适合需要更高检索精度的应用场景。
主要内容
什么是Volcengine Reranker？
Volcengine Reranker提供了一种基于上下文的文档压缩与重新排序技术。它可以处理上限4000个词汇的文档，帮助开发者在大量文档中找出最相关的内容。
设置环境
首先，我们需要安装必要的Python库来使用Volcengine Reranker。以下是安装步骤：
%pip install --upgrade --quiet volcengine
%pip install --upgrade --quiet faiss
# 或根据Python版本选择
%pip install --upgrade --quiet faiss-cpu
API密钥设置
为了使用Volcengine的API服务，你需要配置访问密钥（AK/SK）。访问密钥可以在Volcengine官网获取。
import getpass
import os
os.environ["VOLC_API_AK"] = getpass.getpass("Volcengine API AK:")
os.environ["VOLC_API_SK"] = getpass.getpass("Volcengine API SK:")
基础检索器的设置
我们将使用向量检索机制来处理文本数据。在本例中，我们将“国情咨文”进行分块并通过向量检索器检索。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.faiss import FAISS
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
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)
retriever = FAISS.from_documents(
texts, HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = retriever.invoke(query)
使用Volcengine Reranker进行重新排名
接着，我们使用Volcengine Reranker对所得文档进行压缩和重新排序。
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors.volcengine_rerank import VolcengineRerank
compressor = VolcengineRerank()
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)
compressed_docs = compression_retriever.invoke(
"What did the president say about Ketanji Jackson Brown"
)
常见问题和解决方案
-
**API访问问题：**由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来确保API调用的稳定性。
-
**文档分块误差：**确保文本分块不会截断重要信息，可调节
chunk_size与chunk_overlap。
总结和进一步学习资源
Volcengine Reranker在精细化文档检索中提供了强大的工具。通过上下文压缩和重新排序，你可以在大规模文本处理中更加得心应手。
参考资料
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