45 LlamaIndex中的简单融合检索器:多查询与多索引的结合

LlamaIndex中的简单融合检索器:多查询与多索引的结合

在本示例中,我们将介绍如何结合多个查询和多个索引的检索结果。检索到的节点将作为所有查询和索引中的top-k返回,并处理任何节点的去重。

设置

对于本笔记本,我们将使用两个非常相似的文档页面,每个页面存储在一个单独的索引中。

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader

documents_1 = SimpleDirectoryReader(
    input_files=["../../community/integrations/vector_stores.md"]
).load_data()
documents_2 = SimpleDirectoryReader(
    input_files=["../../module_guides/storing/vector_stores.md"]
).load_data()

创建向量存储索引:

from llama_index.core import VectorStoreIndex

index_1 = VectorStoreIndex.from_documents(documents_1)
index_2 = VectorStoreIndex.from_documents(documents_2)
<think>好的,我需要回答用户关于LlamaIndex是否支持逐级检索方法的问题。首先,我要理解什么是逐级检索。根据引用中的信息,逐级检索通常涉及递归或多层次的检索策略,例如先通过摘要进行初步检索,再深入具体部分。 接下来,我要查阅用户提供的引用内容。引用[2]提到递归检索和多跳检索,特别是在处理层次丰富的文档时,可以先通过结构化索引逐级检索,如先检索摘要再检索具体块。引用[3]和[4]讨论了混合搜索和融合检索,可能逐级检索有部分重叠,但重点不同。 然后,引用[1]具体提到LlamaIndex的CustomRetriever,支持知识图谱和向量搜索的并集,但没有明确提到逐级。但引用[2]指出递归检索的实现方式,可能通过自定义Retriever组合不同检索器,如先知识图谱再向量搜索,形成层级结构。 因此,可以推断LlamaIndex虽然没有内置的逐级检索函数,但通过组合多个Retriever和自定义逻辑,用户可以实现逐级检索。需要参考CustomRetriever的示例,说明如何分层调用不同的检索方法。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明支持方式,并引用相关文献支持结论。同时生成相关问题,如优化方法或应用场景。</think>根据LlamaIndex的设计特性和官方文档分析,LlamaIndex支持通过**自定义Retriever组件实现逐级检索方法**。以下是具体实现方式的解析: --- ### 一、逐级检索的核心逻辑 逐级检索(Hierarchical Retrieval)通常包含以下两个典型场景[^2]: 1. **递归检索**:先通过摘要或结构化索引筛选文档,再对选中文档的细节进行二次检索 2. **多跳检索**:在图结构数据中通过多次检索逐步深入挖掘信息 --- ### 二、LlamaIndex的实现支持 #### 1. 通过CustomRetriever组合检索层级 LlamaIndex提供了`CustomRetriever`基类,允许开发者自由组合不同的检索器。例如: ```python class HierarchicalRetriever(CustomRetriever): def __init__(self, kg_retriever, vector_retriever): # 第一级:知识图谱检索 self.kg_retriever = kg_retriever # 第二级:向量检索 self.vector_retriever = vector_retriever def retrieve(self, query_bundle): # 第一级筛选 kg_nodes = self.kg_retriever.retrieve(query_bundle) # 第二级细化 vector_nodes = self.vector_retriever.retrieve(query_bundle) return merge_and_deduplicate(kg_nodes, vector_nodes) # 结果合并去重 ``` 这种模式可以实现**先通过知识图谱定位领域,再用向量搜索细化内容**的层级检索流程[^1]。 #### 2. 递归检索的典型应用 在处理长文档时,可通过以下步骤实现: 1. 为每个章节生成摘要并建立索引 2. 第一级检索:匹配摘要索引 3. 第二级检索:对选中章节的原始文本块进行向量搜索 这引用[2]中描述的**结构化索引处理+逐级检索**模式完全吻合。 #### 3. 多跳检索的扩展能力 虽然LlamaIndex未直接提供图结构检索模块,但通过Neo4j等图数据库集成,可以利用`GraphRetriever`实现多跳查询。例如: ```python graph_retriever = GraphRetriever(neo4j_connector) vector_retriever = VectorIndexRetriever(index) # 先执行图查询获取实体关系 graph_nodes = graph_retriever.retrieve("量子计算基础") # 再用向量搜索扩展细节 vector_nodes = vector_retriever.retrieve(graph_nodes[0].text) ``` --- ### 三、关键特性支持 1. **动态检索策略** 支持在检索过程中根据中间结果调整后续检索参数,符合引用[2]中提到的**自适应检索**理念。 2. **混合结果处理** 提供`NodePostprocessor`组件对多级检索结果进行重排序/过滤,例如应用`CohereRerank`提升最终结果质量[^3]。 --- ### 四、最佳实践建议 1. 对层次化文档预先生成多级索引(摘要层、段落层、细节层) 2. 使用`RecursiveRetriever`组件自动处理嵌套索引结构 3. 通过`QueryPipeline`编排多阶段检索流程: ```python pipeline = QueryPipeline() pipeline.add_modules({ "retriever1": KGRetriever(), "retriever2": VectorRetriever(), "reranker": CohereRerank() }) ``` ---
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