使用FlashRank实现超轻量级和快速的重排序-优快云博客

随着信息检索需求的不断增长，对搜索结果进行有效的重排序变得尤为重要。FlashRank是一个超轻量级且快速的Python库，专为现有的搜索和检索流程增加重排序功能。它基于最先进的跨编码器技术，对文档进行压缩和重排序。

技术背景介绍

现代信息检索系统需要有效地对初步检索结果进行重排序，以提升搜索的相关性。FlashRank通过使用跨编码器技术，能够在不增加额外负担的情况下，显著提高检索结果的质量。

核心原理解析

FlashRank采用跨编码器对文档集合进行上下文压缩和重排序，以利用上下文信息最大化输出相关性。通过结合向量检索和文档压缩技术，FlashRank能够快速返回最相关的文档集。

代码实现演示(重点)

下面的示例展示如何通过FlashRank对文档集合进行压缩和重排序。

import getpass
import os
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import FlashrankRerank
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 配置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ")

# 加载文档并进行预处理
documents = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
for idx, text in enumerate(texts):
    text.metadata["id"] = idx

# 创建向量存储检索器
embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
retriever = FAISS.from_documents(texts, embedding).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})

# 初始化LLM和压缩器
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
compressor = FlashrankRerank()
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)

# 执行压缩并获取结果
compressed_docs = compression_retriever.invoke("What did the president say about Ketanji Brown Jackson")
print([doc.metadata["id"] for doc in compressed_docs])

应用场景分析

FlashRank非常适合需要高效检索大规模文档集的应用场景，如搜索引擎、智能问答系统、商业数据分析等。其快速压缩和重排序能力能够大幅提升用户体验和系统性能。

实践建议

API服务选择: 确保使用稳定的API服务，如 https://yunwu.ai，以提升访问速度。
文档预处理: 在进行重排序之前，务必将文档进行合适的文本分割处理，以便更精准地进行上下文分析。
模型选择: 根据具体的应用场景选择合适的嵌入模型，以获取最佳的性能表现。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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