探索ArceeRetriever：高效地使用DALMs进行文档检索

最新推荐文章于 2025-05-21 21:11:27 发布

dfvcbipanjr

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文章标签：人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dfvcbipanjr/article/details/144336666

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探索ArceeRetriever：高效地使用DALMs进行文档检索

引言

在AI和编程领域，小型、专用、安全且可扩展的语言模型（SLMs）正逐渐受到关注。在这篇文章中，我们将探索如何利用ArceeRetriever类来检索适合Arcee的领域适应语言模型（DALMs）的相关文档。本文旨在为开发者提供实用的知识和明确的代码示例，以帮助他们在实际项目中应用这一工具。

主要内容

ArceeRetriever概述

ArceeRetriever是一个强大的工具，专为从不同领域的文档上下文中检索信息而设计。借助DALM（如“DALM-PubMed”），开发者可以轻松地检索与特定查询相关的文档内容。

配置ArceeRetriever

在使用ArceeRetriever之前，需确保Arcee API密钥已设置为环境变量ARCEE_API_KEY。开发者也可以在初始化ArceeRetriever对象时将API密钥作为命名参数传递。

from langchain_community.retrievers import ArceeRetriever

retriever = ArceeRetriever(
    model="DALM-PubMed",
    # arcee_api_key="ARCEE-API-KEY"  # 如果未设置在环境中
)

额外配置选项

你可以根据需要配置arcee_api_url、arcee_app_url，以及model_kwargs。这些参数允许你为所有后续检索设置默认过滤器和大小参数。

retriever = ArceeRetriever(
    model="DALM-PubMed",
    arcee_api_url="{AI_URL}",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    arcee_app_url="https://custom-app.arcee.ai",
    model_kwargs={
        "size": 5,
        "filters": [
            {
                "field_name": "document",
                "filter_type": "fuzzy_search",
                "value": "Einstein",
            }
        ],
    },
)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用ArceeRetriever来检索相关文档：

from langchain_community.retrievers import ArceeRetriever

# 初始化retriever对象
retriever = ArceeRetriever(
    model="DALM-PubMed",
    arcee_api_url="{AI_URL}",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

# 定义查询
query = "Can AI-driven music therapy contribute to the rehabilitation of patients with disorders of consciousness?"

# 检索文档
documents = retriever.invoke(query)

# 输出结果
print(documents)

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于某些地区的网络限制，API调用可能会不稳定。建议使用API代理服务以确保访问的稳定性。

文档检索不准确

如果检索结果不符合预期，可以尝试调整过滤器和大小参数。例如：

# 定义更精确的过滤器
filters = [
    {"field_name": "document", "filter_type": "fuzzy_search", "value": "Music"},
    {"field_name": "year", "filter_type": "strict_search", "value": "1905"},
]

# 检索文档
documents = retriever.invoke(query, size=5, filters=filters)