使用 RePhraseQueryRetriever 优化向量检索：提高查询效率和准确性

使用 RePhraseQueryRetriever 优化向量检索：提高查询效率和准确性

引言

在构建基于向量数据库的检索系统时，用户输入的查询质量直接影响检索结果的相关性和准确性。LangChain 框架提供了一个强大的工具 —— RePhraseQueryRetriever，它能够在用户输入和实际检索之间插入一个 LLM（大语言模型）来预处理查询，从而提高检索效果。本文将深入探讨 RePhraseQueryRetriever 的使用方法、优势以及实际应用场景。

RePhraseQueryRetriever 简介

RePhraseQueryRetriever 是一个简单但强大的检索器，它在用户输入和传递给检索器的查询之间应用了一个 LLM。这个工具可以用来以任何方式预处理用户输入，例如：

1. 去除无关信息
2. 优化查询结构
3. 扩展关键词
4. 统一查询格式

通过这种预处理，我们可以显著提高检索的准确性和效率。

实践应用

让我们通过一个实际的例子来看看如何使用 RePhraseQueryRetriever。

环境设置

首先，我们需要设置必要的环境和依赖：

import logging
from langchain.retrievers import RePhraseQueryRetriever
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 设置日志
logging.basicConfig()
logging.getLogger("langchain.retrievers.re_phraser").setLevel