引言
在信息检索中，一个常见的挑战是无法预知系统将面临的具体查询。当你将数据导入到文档存储系统时，与查询最相关的信息可能被淹没在大量不相关的文本中。直接传递完整文档不仅增加了调用大型语言模型(LLM)的开销，还可能导致较差的响应质量。上下文压缩正是为解决这个问题而生。本文将介绍如何使用上下文压缩来优化文档检索。
主要内容
基本概念
上下文压缩的核心思想是：在返回检索到的文档之前，使用查询的上下文进行压缩，仅返回相关信息。压缩可以是对单个文档内容的缩减，也可以是对文档的整体过滤。
使用上下文压缩检索器
要实现上下文压缩检索，你需要：
- 一个基础检索器
- 一个文档压缩器
上下文压缩检索器会将查询传递给基础检索器，获取初步文档后再通过文档压缩器处理，以便仅提取与查询相关的内容。
实现步骤
- 初始化基础检索器。
- 应用上下文压缩。
- 优化输出结果。
代码示例
以下是如何使用上下文压缩优化信息检索的完整示例代码：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor
from langchain_openai import OpenAI
# 加载文档
documents = TextLoader("state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 初始化基础检索器
retriever = FAISS.from_documents(texts, OpenAIEmbeddings()).as_retriever()
# 使用上下文压缩器
llm = OpenAI(temperature=0)
compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm)
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)
# 执行查询
compressed_docs = compression_retriever.invoke(
"What did the president say about Ketanji Jackson Brown"
)
# 打印结果
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
- 网络限制问题：由于某些地区可能存在网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 性能优化：对于较大的数据集，可以采用多线程或异步编程提高处理速度。
- 准确性：选择强大的LLM模型可以提高上下文压缩的效果。
总结和进一步学习资源
上下文压缩是提高信息检索效率的有力工具。通过适当的实现和优化，能够显著改善查询响应的质量和速度。推荐阅读以下资源进一步学习：
参考资料
- LangChain API Documentation
- OpenAI API Documentation
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