90 文档摘要索引：提升信息检索效率的利器（多篇文章定位，检索和生成时块的优化）

最新推荐文章于 2025-06-12 11:57:35 发布

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文档摘要索引：提升信息检索效率的利器

在处理大量文档时，如何快速准确地找到所需信息是一个常见挑战。本文将介绍一种名为“文档摘要索引”的技术，通过提取每个文档的摘要并存储，从而提升检索效率。我们将通过一个实际示例，展示如何在Wikipedia文章中应用这一技术，帮助你更好地理解和应用。

动机

在处理大量文档时，传统的检索方法可能效率低下。例如，当你有数百篇关于不同城市的Wikipedia文章时，如何快速找到与特定查询相关的文章？文档摘要索引通过提取每个文档的摘要，并将其存储在索引中，从而实现更高效的检索。

关键技术

文档摘要索引的核心思想是：

提取摘要：从每个文档中提取一个简洁的摘要。
存储摘要：将摘要存储在索引中，同时保留文档的原始节点。
检索摘要：根据查询选择相关的文档摘要，并检索相应的文档节点。

前置知识

在深入学习文档摘要索引之前，你需要了解以下基础知识：

Python编程：熟悉Python语言及其常用库。
自然语言处理（NLP）：了解基本的NLP概念和技术。
向量数据库：了解向量数据库的基本概念和使用方法。

安装与配置

首先，我们需要安装必要的库，并配置OpenAI API密钥。

%pip install llama-index-llms-openai
!pip install llama-index

import os
import openai

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

加载数据集

我们将从Wikipedia加载关于不同城市的文章。

import requests
from pathlib import Path

wiki_titles = ["Toronto", "Seattle", "Chicago", "Boston", "Houston"]

for title in wiki_titles:
    response = requests.get(
        "https://en.wikipedia.org/w/api.php",
        params={
   
            "action": "query",
            "format": "json",
            "titles": title,
            &