[解锁文档检索的秘密：如何使用Parent Document Retriever优化数据处理]

用户026700199494
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引言

在处理大量文档进行信息检索时，我们面临各式挑战：是选择小文档以确保其嵌入准确性，还是选择较大文档以便保持上下文？ParentDocumentRetriever是应对这些挑战的利器。本文将详细探讨其工作机制，并提供实际操作的代码示例，让您在数据处理上游刃有余。

主要内容

Parent Document Retriever概述

ParentDocumentRetriever的核心思想是通过分割并存储小数据块来进行初步检索，然后利用这些小块的父ID返回更大的文档对象。这里的"父文档"可以是整个原始文档或较大的片段。这种双层策略允许我们在保留上下文的同时提升检索精度。

使用步骤

  1. 加载文档：首先需要加载待处理的文档。
  2. 文本分割：将文档分割为合理大小的子文档和父文档。
  3. 建立向量存储：利用分割的子文档来构建向量存储，以便进行快速检索。
  4. 存储父文档：将分割的父文档存储在存储层中，以便最终检索时能快速定位。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何实现上述步骤。

from langchain.retrievers import ParentDocumentRetriever
from langchain.storage import InMemoryStore
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 文档加载
loaders = [
    TextLoader("paul_graham_essay.txt"),
    TextLoader("state_of_the_union.txt"),
]
docs = []
for loader in loaders:
    docs.extend(loader.load())

# 文本分割
child_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400)
parent_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=2000)

# 向量存储和父文档存储
vectorstore = Chroma(
    collection_name="split_parents", embedding_function=OpenAIEmbeddings() # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
store = InMemoryStore()

# 构建检索器
retriever = ParentDocumentRetriever(
    vectorstore=vectorstore,
    docstore=store,
    child_splitter=child_splitter,
    parent_splitter=parent_splitter,
)

retriever.add_documents(docs)

# 检索实例
sub_docs = vectorstore.similarity_search("justice breyer")
print(sub_docs[0].page_content)

retrieved_docs = retriever.invoke("justice breyer")
print(retrieved_docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

如何确保文档检索的准确性？

在使用ParentDocumentRetriever时，选择合适的文本分割大小至关重要。较小的子文档有助于提高嵌入的准确性，但过小可能导致上下文丢失。建议根据具体应用场景调整分割参数。

如何解决API访问受限问题？

由于网络限制，使用API时可能需要通过代理服务来提高访问的稳定性。建议选择稳定的代理服务以确保高可用性。

总结和进一步学习资源

ParentDocumentRetriever是一个强大而灵活的工具，大大简化了文档检索流程。建议读者进一步探索以下资源以深入理解其应用：

参考资料

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