# 引言
在大数据时代，有效地检索和过滤信息变得尤为重要。Jina Reranker提供了一种强大的文档压缩与检索方式。本教程将演示如何使用Jina Reranker实现高效的文档处理。
# 主要内容
## 安装必要的软件包
首先，我们需要安装相关的软件包：
```python
%pip install -qU langchain langchain-openai langchain-community langchain-text-splitters langchainhub
%pip install --upgrade --quiet faiss # 或者根据Python版本使用 faiss_cpu
设置向量存储检索器
在开始之前，请确保已设置好Jina和OpenAI的API密钥：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
os.environ["JINA_API_KEY"] = getpass.getpass()
接下来，我们将初始化一个简单的向量存储检索器，并存储2023年国情咨文的内容：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.embeddings import JinaEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
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)
embedding = JinaEmbeddings(model_name="jina-embeddings-v2-base-en")
retriever = FAISS.from_documents(texts, embedding).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})
使用Jina Reranker进行重新排序
我们将使用ContextualCompressionRetriever和Jina Reranker来优化检索：
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors import JinaRerank
compressor = JinaRerank()
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)
代码示例
以下是完整的代码示例，展示如何进行检索和文档压缩：
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = retriever.get_relevant_documents(query)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
compressed_docs = compression_retriever.get_relevant_documents(query)
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
- 网络访问限制：在某些地区，访问API可能受到限制，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。
- 文档格式问题：确保加载的文档格式正确，并且文本分割器参数配置合理。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们深入探讨了如何使用Jina Reranker进行高效的文档检索和压缩处理。推荐进一步研究以下资源以扩展您的知识：
参考资料
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