RAGatouille和LangChain使用指南
引言
在如今信息爆炸的时代，快速准确的信息检索变得尤为重要。通过将BERT等深度学习模型应用于搜索引擎中，提高信息检索的速度和准确性成为可能。本文介绍如何使用RAGatouille集成ColBERT模型，通过LangChain构建一个高效的文本检索系统。
主要内容
1. 什么是RAGatouille？
RAGatouille是一个简单高效的工具，支持使用ColBERT模型进行文本检索。ColBERT模型以其快速性和准确性，在大规模文本集合中执行搜索，在毫秒级响应请求。
2. 环境设置
在开始之前，需要安装ragatouille包：
pip install -U ragatouille
3. 使用RAGatouille进行检索
以下是RAGatouille使用的基本示例：
from ragatouille import RAGPretrainedModel
# 加载预训练的ColBERT模型
RAG = RAGPretrainedModel.from_pretrained("colbert-ir/colbertv2.0")
# 检索Wikipedia页面内容
import requests
def get_wikipedia_page(title: str) -> str:
URL = "https://en.wikipedia.org/w/api.php"
params = {
"action": "query",
"format": "json",
"titles": title,
"prop": "extracts",
"explaintext": True,
}
headers = {"User-Agent": "RAGatouille_tutorial/0.0.1 (ben@clavie.eu)"}
response = requests.get(URL, params=params, headers=headers)
data = response.json()
page = next(iter(data["query"]["pages"].values()))
return page["extract"] if "extract" in page else None
full_document = get_wikipedia_page("Hayao_Miyazaki")
# 建立索引
RAG.index(
collection=[full_document],
index_name="Miyazaki-123",
max_document_length=180,
split_documents=True,
)
4. 搜索查询
# 搜索示例
results = RAG.search(query="What animation studio did Miyazaki found?", k=3)
5. 集成LangChain
可以轻松将RAGatouille转为LangChain的检索器：
retriever = RAG.as_langchain_retriever(k=3)
retriever.invoke("What animation studio did Miyazaki found?")
常见问题和解决方案
-
使用CUDA的警告：如果系统中未安装CUDA，可能会收到警告。可以在无CUDA环境下正常工作，但可能性能略受影响。
-
API访问限制：由于网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
RAGatouille结合ColBERT与LangChain，使得在大规模文本数据中快速准确地进行信息检索变得更加简单。对于有兴趣的读者，可以进一步参考以下资源：
参考资料
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