在现代的信息检索系统中,如何有效地对结果进行重排序以提高用户满意度是一项关键任务。RankLLM作为一种基于大型语言模型(LLM)的解决方案,提供了一整套开源的列表重排序器,专门针对任务进行微调,如RankVicuna和RankZephyr。
在这篇文章中,我们将通过一个具体的例子,展示如何使用RankLLM进行高效的文档重排序,并将其应用于实际的查询回答(QA)系统中。
核心原理解析
RankLLM利用开源大型语言模型的强大自然语言处理能力,对初检索到的文档进行重排序。它通过理解文档内容与查询之间的关系,提升高相关文档的排名,从而提高检索结果的质量。
代码实现演示
在本节中,我们将以Python代码演示如何使用RankLLM重排序检索结果。
环境准备
首先,我们需要安装必要的库:
%pip install --upgrade --quiet rank_llm langchain_openai faiss-cpu
然后,配置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
我们将使用langchain
框架来加载文档,并利用FAISS作为向量存储以实现高效检索。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# 加载并拆分文档
documents = TextLoader("../../modules/state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 为文档添加唯一标识
for idx, text in enumerate(texts):
text.metadata["id"] = idx
# 创建OpenAI的嵌入模型,并配置FAISS检索器
embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
retriever = FAISS.from_documents(texts, embedding).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})
使用RankLLM进行检索重排序
接下来,我们使用RankZephyr对检索结果进行重排序:
from langchain.retrievers.contextual_compression import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors.rankllm_rerank import RankLLMRerank
# 配置RankLLM重排序器
compressor = RankLLMRerank(top_n=3, model="zephyr")
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)
# 执行查询并获取重排序后的文档
query = "What was done to Russia?"
compressed_docs = compression_retriever.invoke(query)
# 输出结果
for i, doc in enumerate(compressed_docs):
print(f"Document {i+1}:\n{doc.page_content}\n{'-'*100}\n")
应用场景分析
RankLLM不仅可以用于一般的文档搜索,还能用于更复杂的QA系统中。通过结合大型语言模型和高效重排序机制,可以显著提高回答的准确性和相关性。例如,可用于新闻摘要、法律文档检索、技术支持等场景。
在QA系统中的应用
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 创建QA链并执行查询
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=ChatOpenAI(temperature=0), retriever=compression_retriever
)
result = chain({"query": query})
print(result)
实践建议
- 确保使用合适的LLM模型微调以匹配具体任务场景。
- 选择适当的文档分割和向量存储策略以优化检索性能。
- 在QA系统中,通过温度参数等设置来调整生成结果的自由度。
如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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