利用EnsembleRetriever提升信息检索效果—如何结合多重检索器的结果

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# 利用EnsembleRetriever提升信息检索效果—如何结合多重检索器的结果

## 引言
在信息检索领域，结合多种检索算法的结果往往能够带来更优的检索性能。本文将介绍如何使用`EnsembleRetriever`对多个检索器的结果进行融合。通过这种方式，我们可以在较高的查询相关性和丰富的文档语义之间取得平衡，达到单一算法无法企及的效果。

## 主要内容

### 1. EnsembleRetriever的基础
`EnsembleRetriever`支持通过合并多个基础检索器的结果来重新排序。这得益于其使用的**互惠等级融合算法（Reciprocal Rank Fusion）**。通常，结合稀疏检索器（如BM25）和密集检索器（如嵌入相似度）是最常见的模式，因为它们各自擅长的领域不同，互为补充。

### 2. 实现“混合检索”的优势
稀疏检索器在基于关键词的相关文档查找上表现出色，而密集检索器在语义相似性上更加出彩。通过`EnsembleRetriever`，我们可以有效地将两者结合，实现更高效的"混合检索"。

## 代码示例

以下示例展示了如何通过`EnsembleRetriever`结合BM25和FAISS检索器的结果：

```python
# 使用API代理服务提高访问稳定性
%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

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

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

# 初始化FAISS检索器
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)
# 输出结果：
# [Document(page_content='I like apples', metadata={'source': 1}),
#  Document(page_content='You like apples', metadata={'source': 2}),
#  Document(page_content='Apples and oranges are fruits', metadata={'source': 1}),
#  Document(page_content='You like oranges', metadata={'source': 2})]

常见问题和解决方案

1. 网络访问限制

由于某些地区的网络限制，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。

2. 配置个性化调整

在运行时能够配置如“top-k”等参数，对于需要动态调整的场景非常适用，通过ConfigurableField可轻松实现。

from langchain_core.runnables import ConfigurableField

# 配置FAISS检索器的参数
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]
)

config = {"configurable": {"search_kwargs_faiss": {"k": 1}}}
docs = ensemble_retriever.invoke("apples", config=config)
print(docs)
# 输出结果仅来自一个FAISS检索结果
# [Document(page_content='I like apples', metadata={'source': 1}),
#  Document(page_content='You like apples', metadata={'source': 2}),
#  Document(page_content='Apples and oranges are fruits', metadata={'source': 1})]

总结和进一步学习资源

通过EnsembleRetriever，我们能够更加全面地利用不同检索算法的优势，打造更高效的检索系统。如果想进一步了解该领域的内容，可以参考以下资源：

参考资料

  • 《LangChain Documentation》
  • 《Advanced Search Techniques with FAISS》
  • 《Hybrid Information Retrieval》

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