引言
在信息检索的世界中，如何更有效地获取高相关性的结果一直是一个热门话题。尽管单一算法有其优势，但它们往往不能满足所有需求。这时，使用组合的方法可大幅提高表现。本文将探讨如何使用Ensemble Retriever结合多种检索器，通过Reciprocal Rank Fusion算法提高检索结果的相关性和准确性。
主要内容
1. 合作的力量：为什么使用Ensemble Retriever
Ensemble Retriever通过组合不同的检索算法，利用不同算法的长处，如关键字匹配的稀疏检索器（BM25）和语义相似度的密集检索器（如基于嵌入的检索），来实现更佳的性能。这种技术通常被称为“混合搜索”。
2. 基础用法
在基本使用中，我们将展示如何组合BM25检索器和FAISS向量存储派生的检索器。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
%pip install --upgrade --quiet rank_bm25 > /dev/null
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检索器和faiss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()
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})
# 初始化ensemble检索器
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)
docs = ensemble_retriever.invoke("apples")
print(docs)
3. 运行时配置
Ensemble Retriever允许在运行时配置个别检索器的参数。例如，我们可以调整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
问题1：为什么需要使用Ensemble Retriever？ 在信息检索中，不同算法有其各自的优势和局限。组合多种算法，可以更大范围地覆盖文档特征，提供更准确的检索结果。
问题2：如果网络不佳如何提高API访问的稳定性？ 在某些地区，由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，以提高访问的稳定性和速度。
总结和进一步学习资源
Ensemble Retriever通过集成不同的检索算法，提高了搜索结果的相关性。这种组合不仅有助于知识丰富的检索，还能在多种场景下提供更好的用户体验。想要深入了解更多相关技术，建议查阅以下资源：
- "Introduction to Information Retrieval" by Manning, Raghavan, and Schütze
- LangChain Documentation: www.langchain.com/docs
参考资料
- EnsembleRetriever API Documentation
- BM25Retriever API Documentation
- FAISS API Documentation
- OpenAIEmbeddings API Documentation
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