[利用EnsembleRetriever组合多重检索器提升搜索效果]

用户38023559900
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# 利用EnsembleRetriever组合多重检索器提升搜索效果

## 引言

在信息检索和自然语言处理领域，我们经常需要从大量文档中获取相关信息。而单一算法的局限性可能使得检索效果不佳。通过组合多个检索器，`EnsembleRetriever`能够利用不同算法的优势，提高整体搜索性能。本文将详细介绍如何使用`EnsembleRetriever`结合多个检索器，实现高效的文档检索。

## 主要内容

### 为什么选择EnsembleRetriever

`EnsembleRetriever`通过组合多个基础检索器（`BaseRetriever`），并使用互反秩融合（Reciprocal Rank Fusion）算法对结果进行重新排序，从而提高精度。通常，结合稀疏检索器（例如BM25）和稠密检索器（例如嵌入相似度）是最常见的模式，因为它们的长处互补。

### 基本用法

以下演示如何将`BM25Retriever`与来自`FAISS`向量存储的检索器组合。

```python
# 安装所需包
%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

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

# 初始化bm25和faiss检索器
bm25_retriever = BM25Retriever.from_texts(
    doc_list_1, metadatas=[{"source": 1}] * len(doc_list_1)
)
bm25_retriever.k = 2

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})

# 初始化组合检索器
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)

# 使用组合检索器
docs = ensemble_retriever.invoke("apples")
print(docs)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

代码示例

通过上面的代码示例，我们可以看到如何利用EnsembleRetriever来组合不同的检索器，从而提高搜索效果。

运行时配置

我们还可以在运行时根据需要配置个别检索器的参数。以下示例展示了如何改变FAISS检索器的“top-k”参数：

from langchain_core.runnables import ConfigurableField

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)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题: 由于某些地区的网络限制，访问外部API如OpenAI可能不稳定，开发者应考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
  2. 检索器权重调整: 如果感觉某个检索器的效果过强或过弱，可通过调整EnsembleRetriever中检索器的权重来进行优化。

总结和进一步学习资源

通过结合BM25和FAISS等不同的检索方式，EnsembleRetriever可以有效提高搜索精度。希望本文提供的示例和解释能帮助你在项目中更好地应用这种技巧。

进一步学习可以参考以下资源：

参考资料

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