使用HyDE进行高效文档检索：原理与实战

最新推荐文章于 2025-04-13 19:06:23 发布

eahba

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文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/eahba/article/details/145892346

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近年来，信息检索领域取得了长足的进步，其中Hypothetical Document Embeddings（HyDE）方法引人瞩目。本文将深入解析HyDE的核心原理，并通过实际代码演示，展示如何利用HyDE进行高效的文档检索。

一、技术背景介绍

HyDE，全称Hypothetical Document Embeddings，是一种增强检索的方法。它的核心理念在于，对输入查询生成一个假设文档，将该文档进行嵌入，然后使用该嵌入来查找与假设文档相似的实际文档。假设文档在嵌入空间中可能比查询更接近实际文档，从而提高检索效果。

详细原理请参考此论文。

二、核心原理解析

生成假设文档：对输入查询生成一个假设文档，这一过程通常通过预训练模型完成。
文档嵌入：将生成的假设文档进行嵌入，转换为向量表示。
相似度检索：利用嵌入向量在文档数据库中进行相似度检索，找到与假设文档最接近的实际文档。

三、代码实现演示

环境设置

首先，需要设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问OpenAI模型：

export OPENAI_API_KEY='your-openai-api-key'

安装LangChain CLI

要使用HyDE包，我们首先安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目并添加HyDE包

创建一个新的LangChain项目，并将HyDE作为唯一包安装：

langchain app new my-app --package hyde

如果要将其添加到现有项目中，可以运行：

langchain app add hyde

并在server.py文件中添加以下代码：

from hyde.chain import chain as hyde_chain
from langserve.app import add_routes

app = FastAPI()

# 添加HyDE路由
add_routes(app, hyde_chain, path="/hyde")

配置和启动LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。如果有需要，可以进行如下配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY='your-langchain-api-key'
export LANGCHAIN_PROJECT='your-project'  # 默认为 "default"

启动LangServe实例

在项目目录中，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这样会启动一个本地运行的FastAPI应用，访问地址为：http://localhost:8000。我们可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/hyde/playground进行测试。

代码调用示例

在代码中，我们可以通过以下方式访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 初始化远程运行实例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/hyde")

# 使用稳定可靠的API服务
import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

# 执行文档检索任务
query = "What is the latest research on Hypothetical Document Embeddings?"
response = runnable.call(input_text=query)

print(response)