用RAGatouille和ColBERT提高文档检索准确性

最新推荐文章于 2025-12-13 11:28:09 发布

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在现代信息检索系统中，要从大量文本中迅速找到相关答案是一个挑战。ColBERT是一种快速而准确的检索模型，能够在几毫秒内实现大规模的基于BERT的搜索。RAGatouille集成了这一技术，使得使用ColBERT变得简单直观。本文将介绍如何配置和使用RAGatouille以及ColBERT来改善检索结果。

核心原理解析

ColBERT通过并行处理和向量化的BERT嵌入实现快速检索，与传统的文档检索相比，能够提供更高的准确性和效率。RAGatouille的核心是将ColBERT与现有的检索器，例如LangChain的基于FAISS的检索器结合使用，加强其检索性能。

代码实现演示

首先，我们安装RAGatouille并导入所需的模块：

pip install -U ragatouille

接下来，我们通过以下代码来配置ColBERT模型：

from ragatouille import RAGPretrainedModel

# 加载ColBERT预训练模型
RAG = RAGPretrainedModel.from_pretrained("colbert-ir/colbertv2.0")

设置基础检索器

我们使用LangChain和FAISS来设定一个基础检索器：

import requests
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

def get_wikipedia_page(title: