110 深入解析QueryFusionRetriever类：多重检索器融合技术 （init方法） llamaindex.core.retrievers

深入解析QueryFusionRetriever类：多重检索器融合技术

在现代信息检索系统中，单一检索器的性能往往难以满足复杂查询的需求。为了提高检索的准确性和全面性，多重检索器融合技术应运而生。本文将详细解析一个名为QueryFusionRetriever的类，该类通过融合多个检索器，生成并执行多个查询，从而提升检索效果。

前置知识

在深入代码之前，我们需要了解以下几个关键概念：

1. 检索器（Retriever）：负责从数据源中检索相关文档或信息的组件。
2. 语言模型（LLM，Language Model）：用于生成或理解自然语言的模型。
3. 异步处理（Async Processing）：允许程序在等待某些操作完成时继续执行其他任务，提高效率。
4. 回调管理器（Callback Manager）：用于管理和调度回调函数的组件。

代码解析

类定义与初始化

class QueryFusionRetriever(BaseRetriever):
    def __init__(
        self,
        retrievers: List[BaseRetriever],
        llm: Optional[LLMType] = None,
        query_gen_prompt: Optional[str] = None,
        mode: FUSION_MODES = FUSION_MODES.SIMPLE,
        similarity_top_k: int = DEFAULT_SIMILARITY_TOP_K,
        num_queries: int = 4,
        use_async: bool = True,
        verbose: bool = False,
        callback_manager: Optional[CallbackManager] = None