使用 ColBERT 和 RAGatouille 进行高效文本检索

最新推荐文章于 2025-03-12 11:50:15 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-12 11:50:15 发布 · 356 阅读

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RAGatouille 是一个帮助开发者轻松使用 ColBERT 的技术库。ColBERT 是一个基于 BERT 的高效检索模型，可以对大量文本集合进行快速搜索，并在数十毫秒内返回结果。在本文中，我们将介绍如何使用 RAGatouille 作为 LangChain 流水线中的一个检索器。

技术背景介绍

随着自然语言处理技术的进步，基于 BERT 的检索模型（如 ColBERT）已经展示了在大规模文本检索领域的卓越表现。ColBERT 通过预训练和细调，在保持高检索速度的同时，提供了非常准确的搜索结果。RAGatouille 提供了一个简化的接口，使开发者能够方便地将 ColBERT 集成到自己的项目中，并作为检索器在 LangChain 环境中使用。

核心原理解析

ColBERT 的核心思想是通过 Bert 模型将文本编码到一个向量空间中，并计算查询向量和文档向量之间的相似度。RAGatouille 则对这些编码和相似度计算进行封装，提供了易于使用的 API。通过这种方式，我们可以在大规模文本集合上快速进行高精度的文本检索。

代码实现演示

下面，我们将展示如何使用 RAGatouille 和 ColBERT 构建一个检索系统，并结合 LangChain 进行问答流水线的实现。

安装

首先，安装 RAGatouille 包：

pip install -U ragatouille

使用示例

from ragatouille import RAGPretrainedModel
import requests

# 初始化预训练好的 RAG 模型
RAG = RAGPretrainedModel.from_pretrained("colbert-ir/colbertv2.0")

def get_wikipedia_page(title: str) -> str:
    """
    获取指定 Wikipedia 页面的完整文本内容。
    """
    URL = "https://en.wikipedia.org/w/api.php"
    params = {
        "action": "query",
        "format": "json",
        "titles": title,
        "prop": "extracts",
        "explaintext": True,
    }
    headers = {"User-Agent": "RAGatouille_tutorial/0.0.1 (ben@clavie.eu)"}

    response = requests.get(URL, params=params, headers=headers)
    data = response.json()
    page = next(iter(data["query"]["pages"].values()))
    return page["extract"] if "extract" in page else None

# 检索 "Hayao_Miyazaki" 词条内容
full_document = get_wikipedia_page("Hayao_Miyazaki")

RAG.index(
    collection=[full_document],
    index_name="Miyazaki-123",
    max_document_length=180,
    split_documents=True,
)

# 执行查询
results = RAG.search(query="What animation studio did Miyazaki found?", k=3)
for result in results:
    print(result["content"])