如何有效结合多检索器结果：提升搜索性能的新方式

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如何有效结合多检索器结果：提升搜索性能的新方式

在信息检索领域，将多种检索器的结果结合起来，可以提高搜索的准确性和多样性。本文将介绍如何使用EnsembleRetriever，通过结合多种算法的优点来提升检索性能。

引言

在搜索系统中，结合不同检索器的结果可以实现更灵活和准确的检索。这种方法通常被称为“混合搜索”。例如，将稀疏检索器（如BM25）与密集检索器（如嵌入相似性）结合，可以实现关键词和语义检索的互补。

这篇文章的目的是介绍EnsembleRetriever，说明如何通过EnsembleRetriever实现多检索器的结果结合，并提供实用的代码示例。

主要内容

EnsembleRetriever的优势

EnsembleRetriever通过Reciprocal Rank Fusion算法，对多个检索器的结果进行重新排名。这种方法可以利用不同算法的强项，从而实现超出单一算法的性能。

实例用法

我们将展示如何结合BM25Retriever和FAISS向量存储派生的检索器。

  1. 安装必要的软件包

    使用以下命令安装所需的软件包：

    %pip install --upgrade --quiet rank_bm25

  2. 初始化检索器

    我们首先创建两个文档列表，并为BM25和FAISS检索器分别初始化它们：

    from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

doc_list_1 = [
    "I like apples",
    "I like oranges",
    "Apples and oranges are fruits",
]

# 初始化BM25检索器
bm25_retriever = BM25Retriever.from_texts(
    doc_list_1, metadatas=[{"source": 1}] * len(doc_list_1)
)
bm25_retriever.k = 2

doc_list_2 = [
    "You like apples",
    "You like oranges",
]

embedding = OpenAIEmbeddings()
faiss_vectorstore = FAISS.from_texts(
    doc_list_2, embedding, metadatas=[{"source": 2}] * len(doc_list_2)
)
faiss_retriever = faiss_vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

# 初始化Ensemble检索器
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)

  3. 调用Ensemble检索器

    使用以下代码调用Ensemble检索器：

    docs = ensemble_retriever.invoke("apples")
print(docs)

    输出结果：

    [Document(page_content='I like apples', metadata={'source': 1}),
 Document(page_content='You like apples', metadata={'source': 2}),
 Document(page_content='Apples and oranges are fruits', metadata={'source': 1}),
 Document(page_content='You like oranges', metadata={'source': 2})]

常见问题和解决方案

  1. 配置检索器的参数

    可以在运行时配置检索器的参数。例如，调整FAISS检索器的"top-k"参数：

    from langchain_core.runnables import ConfigurableField

faiss_retriever = faiss_vectorstore.as_retriever(
    search_kwargs={"k": 2}
).configurable_fields(
    search_kwargs=ConfigurableField(
        id="search_kwargs_faiss",
        name="Search Kwargs",
        description="The search kwargs to use",
    )
)

ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)

config = {"configurable": {"search_kwargs_faiss": {"k": 1}}}
docs = ensemble_retriever.invoke("apples", config=config)
print(docs)

    调整后的输出结果：

    [Document(page_content='I like apples', metadata={'source': 1}),
 Document(page_content='You like apples', metadata={'source': 2}),
 Document(page_content='Apples and oranges are fruits', metadata={'source': 1})]

总结和进一步学习资源

通过以上示例，我们看到EnsembleRetriever如何有效结合多种检索器结果。在实际应用中，通过调整不同检索器的权重和参数，可以进一步优化结果。

进一步学习资源：

参考资料

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