使用RAGatouille优化搜索体验——借助ColBERT实现高效文本检索

最新推荐文章于 2025-12-17 15:36:40 发布

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引言

在当今信息爆炸的时代，高效的文本检索变得越来越重要。RAGatouille通过整合ColBERT，为我们提供了一种简单而高效的方式来实现基于BERT的大规模文本搜索。本文将向您展示如何使用RAGatouille进行文本检索，讨论可能遇到的挑战，并为您提供相关的示例代码和学习资源。

主要内容

什么是RAGatouille？

RAGatouille是一个工具包，可以将ColBERT集成到您的文本检索系统中。ColBERT是一种快速且准确的检索模型，可以在大规模文本集合中进行高效搜索。

RAGatouille的功能

检索器（Retriever）：RAGatouille可以作为检索器来使用，从而帮助您快速查找相关文本。
文档压缩器（Document Compressor）：通过再排名功能，对从其他检索器返回的结果进行优化。

设置过程

首先，确保您已安装RAGatouille包：

pip install -U ragatouille

然后，加载ColBERT模型：

from ragatouille import RAGPretrainedModel

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

代码示例

使用RAGatouille进行文本检索和再排名

import requests
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever

# 获取维基百科页面文本
def get_wikipedia_page(title: str):
    """
    Retrieve the full text content of a Wikipedia page.
    """
    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

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

# 设置检索器
retriever = FAISS.from_documents(texts, OpenAIEmbeddings()).as_retriever(search_kwargs={"k": 10})

# 使用RAGatouille进行文本再排名
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=RAG.as_langchain_document_compressor(), base_retriever=retriever
)

# 查询
compressed_docs = compression_retriever.invoke("What animation studio did Miyazaki found")
print(compressed_docs[0])