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_keywords
和 exclude_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