63 LlamaIndex中的节点后处理器模块:提升检索结果的利器(各个具体模块的使用)

LlamaIndex中的节点后处理器模块:提升检索结果的利器

在LlamaIndex中,节点后处理器(Node Postprocessor)是一组强大的工具,用于在检索节点后对其进行各种处理,以提升检索结果的质量和相关性。本文将介绍几种常用的节点后处理器模块,并展示如何使用它们来优化检索结果。

SimilarityPostprocessor

SimilarityPostprocessor 用于移除相似度低于阈值的节点。通过设置 similarity_cutoff 参数,可以过滤掉不相关的节点,从而提高检索结果的准确性。

from llama_index.core.postprocessor import SimilarityPostprocessor

postprocessor = SimilarityPostprocessor(similarity_cutoff=0.7)
filtered_nodes = postprocessor.postprocess_nodes(nodes)

KeywordNodePostprocessor

KeywordNodePostprocessor 用于确保某些关键词被包含或排除。通过设置 required_keywordsexclude_keywords 参数,可以精确控制检索结果的内容。

from llama_index.core.postprocessor import KeywordNodePostprocessor

postprocessor = KeywordNodePostprocessor(
    required_keywords=["word1", "word2"], exclude_keywords=["word3", "word4"]
)
filtered_nodes = postprocessor.postprocess_nodes(nodes)

MetadataReplacementPostProcessor

MetadataReplacementPostProcessor 用于将节点内容替换为节点元数据中的某个字段。如果该字段不存在于元数据中,则节点文本保持不变。最常用于与 SentenceWindowNodeParser 结合使用。

from llama_index.core.postprocessor import MetadataReplacementPostProcessor

postprocessor = MetadataReplacementPostProcessor(
    target_metadata_key="window",
)
processed_nodes = postprocessor.postprocess_nodes(nodes)

LongContextReorder

LongContextReorder 模块会重新排序检索到的节点,这在需要较大 top-k 值的情况下非常有用。它可以帮助模型更好地访问长上下文中的重要细节。

from llama_index.core.postprocessor import LongContextReorder

postprocessor = LongContextReorder()
reordered_nodes = postprocessor.post
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