打造精准的搜索体验：利用RAGatouille与ColBERT实现高效文本检索

最新推荐文章于 2025-12-13 11:28:09 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-13 11:28:09 发布 · 311 阅读

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# 打造精准的搜索体验：利用RAGatouille与ColBERT实现高效文本检索

## 引言

在大规模文本检索中，速度与准确性往往难以兼得。然而，RAGatouille集成ColBERT模型提供了一种快速且精准的解决方案。本文将详细探讨如何使用RAGatouille进行文档检索，并结合ColBERT在已有检索系统上进行重新排序，以实现更高的检索精度。

## 主要内容

### 什么是RAGatouille？

RAGatouille是一个简单易用的工具包，旨在帮助用户快速使用ColBERT模型进行文本检索。ColBERT作为基于BERT的检索模型，能够在几十毫秒内实现对大规模文本集合的高效搜索。

### 初始化RAGatouille

在使用RAGatouille之前，我们需要安装相关的Python包。

```shell
pip install -U ragatouille

然后，我们可以通过以下代码初始化RAGatouille：

from ragatouille import RAGPretrainedModel

RAG = RAGPretrainedModel.from_pretrained("colbert-ir/colbertv2.0")

注意：在使用API时，可能因网络问题需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。代码中以 {AI_URL} 作为API端点的示例。

使用RAGatouille的两种方式

作为检索器：RAGatouille可以直接用于文档检索。
作为重新排序器：使用ColBERT对检索结果进行重新排序，以提高检索的相关性。

设置基础检索器

首先，我们使用一个简单的检索器进行初步检索。

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

def get_wikipedia_page(title: str):
    # Wikipedia API endpoint
    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

text = get_wikipedia_page("Hayao_Miyazaki")
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.create_documents([text])

retriever = FAISS.from_documents(texts, OpenAIEmbeddings()).as_retriever(
    search_kwargs={"k": 10}
)

docs = retriever.invoke("What animation studio did Miyazaki found")
print(docs[0].page_content)

使用ColBERT进行重新排序

创建一个压缩检索器，将ColBERT用于检索结果的重新排序：

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever

compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=RAG.as_langchain_document_compressor(), base_retriever=retriever
)

compressed_docs = compression_retriever.invoke(
    "What animation studio did Miyazaki found"
)

print(compressed_docs[0].page_content)