使用VoyageAI Reranker提升信息检索效果的实战指南

用户838128610330
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引言

在现代信息检索中，如何从大规模文档集合中获得精确和相关的结果是一个重要挑战。本文将介绍如何使用VoyageAI提供的前沿rerank端点与基础检索模型结合，以提升检索效率和精确度。

主要内容

安装和准备

首先，我们需要安装VoyageAI和相关的库：

%pip install --upgrade --quiet voyageai
%pip install --upgrade --quiet langchain-voyageai
%pip install --upgrade --quiet faiss

注意：根据Python版本不同，可能需要安装faiss-cpu。

%pip install --upgrade --quiet faiss-cpu

我们还需要在Voyage AI官网创建账户并获取API密钥。

设置API密钥

使用getpass模块设置API密钥：

import getpass
import os

os.environ["VOYAGE_API_KEY"] = getpass.getpass("Voyage AI API Key:")

初始化基础向量检索器

我们将使用FAISS作为向量检索器，VoyageAI提供的嵌入模型来处理文本向量化。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_voyageai import VoyageAIEmbeddings

documents = TextLoader("path/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, VoyageAIEmbeddings(model="voyage-law-2")
).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})

使用VoyageAI进行重排序

在基础检索结果上使用VoyageAI的rerank功能进行重排序。

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_openai import OpenAI
from langchain_voyageai import VoyageAIRerank

llm = OpenAI(temperature=0)
compressor = VoyageAIRerank(
    model="rerank-lite-1", voyageai_api_key=os.environ["VOYAGE_API_KEY"], top_k=3
)
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)

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

代码示例

这是一个完整的代码示例，展示了如何使用VoyageAI对检索结果进行重排序：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain.chains import RetrievalQA

chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(temperature=0), retriever=compression_retriever
)

result = chain({"query": "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"})
print(result['result'])

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：在某些地区，访问国际API可能不稳定，建议使用API代理服务来改善访问稳定性。
  • 搜索结果不理想：尝试调整k值或选择不同的嵌入和重排序模型以提升结果质量。

总结和进一步学习资源

通过结合VoyageAI的嵌入模型和重排序功能，可以显著提高信息检索的精确性。对此主题感兴趣的读者还可以探索LangChain和FAISS的更多功能。

参考资料

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