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高效信息檢索新方法:LangChain中Retriever的多種高級策略 原創

發布于 2024-11-25 09:21
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在當今的信息時代,如何高效檢索信息變得至關重要,尤其是在面對海量數據時。LangChain作為一個強大的工具集,通過不同類型的Retriever為用戶提供高效的信息檢索解決方案。本文將為大家介紹在LangChain中如何運用三種先進的Retriever策略,包括向量存儲檢索器(Vector Store Retriever)、多查詢檢索器(MultiQueryRetriever)、以及上下文壓縮檢索器(Contextual Compression Retriever)。無論是快速獲取相關文檔,還是針對特定上下文的精準信息提取,這些Retriever都能極大提升LLM(大型語言模型)的實用性和用戶體驗。

01、向量存儲檢索器:高效檢索的核心技術

向量存儲檢索器是一種通過向量表示來實現文檔檢索的技術,它能夠將查詢轉換為向量,與文檔庫中的向量進行比對,從而找到最相關的內容。通過向量存儲的方式,Retriever可以非常高效地從大量文檔中找到符合查詢條件的內容。

使用向量存儲作為Retriever

在LangChain中,創建向量存儲檢索器非常簡單,以下是具體步驟:

  • 數據加載:我們從CSV文件中加載客戶評論,并進行文本分割。
  • 創建向量存儲:使用向量化工具(如Pinecone)對文本進行向量化。
  • 創建Retriever:將向量存儲配置為Retriever,可以進行相似度搜索或設置特定參數。

示例代碼:

from langchain_community.document_loaders import CSVLoader
from langchain_community.vectorstores import Pinecone
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加載數據
loader = CSVLoader("customer_reviews.csv")
documents = loader.load()

# 文本分割
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 向量化
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Pinecone.from_documents(texts, embeddings)

# 配置Retriever
retriever = vectorstore.as_retriever()

使用此Retriever可以方便地執行查詢,比如想要了解“用戶對電池續航的評價”,代碼如下:

docs = retriever.invoke("What do customers think about the battery life?")

通過設置不同的檢索參數,比如相似度得分閾值或結果數量(top-k),可以進一步優化檢索效果。

02、多查詢檢索器:多視角的精準檢索

多查詢檢索器(MultiQueryRetriever)是一種增強的向量數據庫檢索技術。通過自動化的提示調整,結合大型語言模型(LLM)生成多種視角的查詢,可以覆蓋不同的查詢表達方式,從而獲得更全面的檢索結果。它適用于用戶輸入模糊或存在多種解讀可能的情況。

構建多查詢檢索器的示例

以下代碼展示了如何使用多查詢檢索器來檢索“客戶在智能手機上最看重的特性”:

from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 創建查詢
question = "What features do customers value in smartphones?"
llm = ChatOpenAI(temperature=0)

# 初始化MultiQueryRetriever
retriever_from_llm = MultiQueryRetriever.from_llm(
    retriever=vectordb.as_retriever(), llm=llm
)
unique_docs = retriever_from_llm.invoke(question)

通過這種方法,多查詢檢索器生成了多個不同角度的查詢,以增加檢索的多樣性和相關性。這一策略尤其適用于復雜或多意圖的查詢,確保返回結果更全面。

自定義查詢提示

用戶還可以為多查詢檢索器自定義查詢提示,以更好地滿足特定應用需求。例如,我們可以使用PromptTemplate創建自定義查詢模板:

from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 創建查詢
question = "What features do customers value in smartphones?"
llm = ChatOpenAI(temperature=0)

# 初始化MultiQueryRetriever
retriever_from_llm = MultiQueryRetriever.from_llm(
    retriever=vectordb.as_retriever(), llm=llm
)
unique_docs = retriever_from_llm.invoke(question)

通過這種方式,多查詢檢索器在滿足用戶的查詢需求的同時,還能根據不同的需求進行自定義調整。

03、上下文壓縮檢索器:優化信息的精確提取

在大型文檔中檢索有用信息時,常常會遇到冗長且不相關的信息。上下文壓縮檢索器(Contextual Compression Retriever)能夠通過上下文壓縮技術,將檢索結果優化為用戶真正需要的內容,從而避免浪費資源。

上下文壓縮的工作原理

上下文壓縮檢索器結合了基礎檢索器和文檔壓縮器,通過提取與查詢相關的內容來壓縮檢索結果。具體步驟如下:

  • 基礎檢索:先使用基礎的向量存儲檢索器進行初步查詢。
  • 壓縮檢索:結合大型語言模型進一步提取與查詢最相關的信息,過濾掉無關部分。

以下是一個使用上下文壓縮檢索器的示例:

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor
from langchain_openai import OpenAI

# 初始化LLM和壓縮器
llm = OpenAI(temperature=0)
compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm)

# 配置上下文壓縮檢索器
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)
compressed_docs = compression_retriever.invoke("What actions are being proposed to combat climate change?")

通過上下文壓縮檢索器,返回的內容更加精確且切中要害。這一技術尤其適用于需要精準回答的場景,如政策分析或新聞報道。

04、自定義檢索器:打造個性化的檢索工具

LangChain中還提供了靈活的接口,允許用戶根據自己的需求創建自定義檢索器。通過擴展BaseRetriever類并實現核心方法,用戶可以定制符合自身應用場景的檢索邏輯。以下是一個簡單的示例,展示如何實現自定義檢索器:

from typing import List
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.retrievers import BaseRetriever

class CustomRetriever(BaseRetriever):
    """一個簡單的檢索器,根據查詢返回包含關鍵字的文檔。"""

    documents: List[Document]
    k: int

    def _get_relevant_documents(self, query: str) -> List[Document]:
        matching_documents = [doc for doc in self.documents if query.lower() in doc.page_content.lower()]
        return matching_documents[:self.k]

# 示例
documents = [
    Document("Dogs are great companions.", {"type": "dog"}),
    Document("Cats are independent pets.", {"type": "cat"}),
]
retriever = CustomRetriever(documents=documents, k=1)
result = retriever.invoke("dog")
print(result[0].page_content)  # Output: "Dogs are great companions."

這種自定義檢索器可以應用于特定場景,比如公司內部資料或特定主題的文檔搜索,滿足多樣化的應用需求。

05、結論:靈活高效的信息檢索

在LangChain框架中,Retriever是實現高效信息檢索的核心組件。通過學習和運用不同的Retriever類型——向量存儲檢索器、多查詢檢索器和上下文壓縮檢索器,開發者可以根據不同的應用場景選擇合適的工具,優化信息檢索的準確性和效率。此外,LangChain還提供了靈活的自定義功能,使得開發者能夠基于特定需求構建個性化的檢索器。

掌握這些Retriever策略,可以幫助開發者在LLM應用中更好地管理大數據集,提升用戶體驗,實現高效的知識訪問和信息提取。無論是在客戶服務、教育還是金融等領域,這些技術都能為復雜應用場景提供便捷、高效的信息解決方案。

參考:

  1. ??https://python.langchain.com/v0.1/docs/modules/data_connection/retrievers/??


本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者:基咯咯

原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/FZXDe9oFXZUjigGtNTsf8Q??

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已于2024-11-25 09:29:17修改
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