46 查询融合检索器(Query Fusion Retriever)可以融合不同类型的索引

是的,不同类型的索引可以融合。在LlamaIndex中,你可以将不同类型的索引融合在一起,以实现更强大的检索功能。这种融合可以通过多种方式实现,例如使用多索引检索器(Multi-Index Retriever)或查询融合检索器(Query Fusion Retriever)。

以下是一个示例,展示如何将不同类型的索引融合在一起:

示例:融合向量索引和关键词表索引

假设我们有两个索引:一个向量索引(VectorStoreIndex)和一个关键词表索引(KeywordTableIndex)。我们可以将这两个索引融合在一起,以实现更全面的检索。

1. 设置环境

首先,确保你已经安装了必要的库并设置了OpenAI API密钥:

import os
import openai

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
2. 加载文档并创建索引

加载文档并创建向量索引和关键词表索引:

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader
from llama_index
### Llama Index 混合检索实现方法 为了实现Llama Index中的混合检索功能,可以采用`QueryFusionRetriever`来融合向量检索和BM25检索的结果。这使得能够更有效地结合两种不同类型索引来提升查询质量[^1]。 具体来说,在相同的`DocumentStore`上分别构建了向量索引和关键词索引: ```python from llama_index.core import SimpleKeywordTableIndex, VectorStoreIndex vector_index = VectorStoreIndex(nodes, storage_context=storage_context) keyword_index = SimpleKeywordTableIndex(nodes, storage_context=storage_context) ``` 通过上述代码片段创建两个独立但基于同一存储上下文的索引实例,即实现了对文档集合的同时支持向量相似度匹配以及传统关键字查找的能力[^2]。 接着定义并配置自定义检索器以完成最终的数据获取逻辑。下面是一个简单的例子展示如何设置这样的混合检索机制: ```python from llama_index.retrievers.query_fusion_retriever import QueryFusionRetriever retriever = QueryFusionRetriever( vector_store_index=vector_index, keyword_table_index=keyword_index, top_k=5 # 返回前五个最相关的条目作为结果 ) response = retriever.retrieve(query="这里是你想要搜索的问题") for doc in response: print(doc.text) ``` 这段代码展示了怎样初始化一个`QueryFusionRetriever`对象,并指定要使用的向量索引和关键词表索引;同时设置了返回的最大项数(`top_k`)参数。最后调用了`retrieve()`函数执行实际的查询操作,并打印出找到的相关文档摘要。
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