**如何高效结合多种检索器的结果：探索EnsembleRetriever**

用户026700199494
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# 引言

在处理信息检索时，结合不同算法的结果往往能提升性能。本文将介绍如何使用 `EnsembleRetriever` 来将多个检索器的结果进行融合，并使用 Reciprocal Rank Fusion 算法进行重排。我们将重点讨论如何结合稀疏检索器（例如 BM25）与密集检索器（如嵌入相似度）来形成强大的混合搜索。

# 主要内容

## 为什么选择混合搜索？

稀疏检索器擅长于基于关键词查找相关文档，而密集检索器则能基于语义相似性发现相关文档。通过结合两者，我们可以利用它们各自的优势，实现更加全面的检索结果。

## EnsembleRetriever 的基本使用

以下是如何结合 `BM25Retriever` 和 `FAISS` 检索器的示例。

```python
# 安装必要的包
%pip install --upgrade --quiet rank_bm25 > /dev/null

# 导入所需模块
from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 初始化数据
doc_list_1 = ["I like apples", "I like oranges", "Apples and oranges are fruits"]
doc_list_2 = ["You like apples", "You like oranges"]

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

# 初始化密集检索器
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})

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

# 执行检索
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

如何在运行时配置检索参数？

可使用 ConfigurableField 在运行时动态配置检索条件。

from langchain_core.runnables import ConfigurableField

# 更新 FAISS 检索器的参数
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",
    )
)

# 再次初始化合奏检索器
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)

总结和进一步学习资源

通过结合不同类型的检索器，我们可以大大提升信息检索的效果。EnsembleRetriever 提供了一种简单而有效的方式来实现这一点。建议读者进一步探索相关文档和示例代码，以加深理解。

参考资料

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