112 深入解析`QueryFusionRetriever`类中的查询生成方法 (llamaindex.core.retrievers)

深入解析QueryFusionRetriever类中的查询生成方法

在信息检索系统中,生成有效的查询是提升检索效果的关键步骤。QueryFusionRetriever类提供了_get_queries方法,用于根据原始查询生成多个相关查询。本文将详细解析该方法,帮助您更好地理解其工作原理及实际应用。

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. 查询(Query):用于从数据源中检索相关文档或信息的请求。
  2. 查询包(QueryBundle):一个包含查询信息的封装对象。
  3. 语言模型(LLM):用于生成或理解自然语言的模型。

代码解析

_get_queries方法

def _get_queries(self, original_query: str) -> List[QueryBundle]:
    prompt_str = self.query_gen_prompt.format(
        num_queries=self.num_queries - 1,
        query=original_query,
    )
    response = self._llm.complete(prompt_str
<think>好的,用户已经部署了llama.cpp,并且可以运行DeepSeek模型,现在想构建本地知识库。我需要一步步引导他们完成这个过程。首先,我应该考虑构建本地知识库的基本流程,通常包括数据准备、文本处理、向量化、存储和查询这几个步骤。 用户可能已经有了一些文档,比如TXT、PDF、Word之的文件。需要建议他们整理这些数据,确保格式统一,可能需要转换成纯文本。然后,文本预处理很重要,包括分词、去停用词、去除噪音等,可能需要用一些中文分词工具,比如jieba。 接下来是文本分割,因为大模型处理长文本有限制,所以需要把文档切分成小块,比如按段落或固定长度。这里可能需要提到滑动窗口来保持上下文。 然后是向量化,也就是把文本转换成向量,常用的模型是Sentence-BERT或者Hugging Face的模型。需要提醒用户下载预训练好的模型,比如paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2,适合多语言包括中文。 向量存储方面,可以用FAISS或者Annoy这样的库,它们适合高效相似性搜索。需要指导用户安装这些库,并存储生成的向量。 集成到llama.cpp可能需要通过API或者直接调用,用户需要编写代码将查询转换成向量,然后在向量库中搜索相似内容,将结果作为上下文输入给DeepSeek模型生成回答。 可能还需要提到RAG(检索增强生成)框架,这样用户可以将检索到的相关信息结合进生成过程中,提升回答的准确性。此外,要提醒用户注意处理中文时的编码问题,以及模型和分词工具对中文的支持情况。 最后,优化部分需要考虑缓存、批处理向量化、调整分块大小和滑动窗口,以及定期更新知识库。可能还要建议使用LlamaIndex这样的工具简化流程,或者考虑微调模型以适应特定领域,不过要权衡计算资源。 用户可能需要具体的代码示例,比如使用langchain和FAISS的代码片段,或者Hugging Face的模型加载方式。需要确保代码部分正确,使用的中文模型和工具是合适的。同时,要检查步骤是否清晰,是否有遗漏,比如环境准备、依赖安装等。确保用户按照步骤操作后能够成功构建本地知识库。</think>构建基于llama.cpp和DeepSeek的本地知识库可分为以下步骤: 一、环境准备 1. 安装Python依赖库: ```bash pip install langchain sentence-transformers faiss-cpu unstructured pdfminer.six python-docx ``` 二、数据处理流程 1. 文档采集 - 建议格式:TXT/Markdown/PDF/Word - 创建统一存储目录:`mkdir -p ./knowledge_base/docs` 2. 文本预处理(示例代码) ```python from langchain.document_loaders import DirectoryLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter # 加载文档 loader = DirectoryLoader('./knowledge_base/docs', glob='**/*.txt') docs = loader.load() # 中文文本分割(512 tokens为佳) text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, chunk_overlap=50, separators=["\n\n", "\n", "。", "!", "?"] ) split_docs = text_splitter.split_documents(docs) ``` 三、向量化处理 1. 推荐中文embedding模型: - `GanymedeNil/text2vec-large-chinese` - `shibing624/text2vec-base-multilingual` 2. 创建向量库 ```python from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS # 加载中文embedding模型 model_name = "GanymedeNil/text2vec-large-chinese" embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=model_name) # 生成向量存储 vector_store = FAISS.from_documents(split_docs, embeddings) vector_store.save_local("./knowledge_base/vector_db") ``` 四、集成llama.cpp 1. 创建检索增强生成RAG)系统 ```python from llama_cpp import Llama # 初始化DeepSeek模型 llm = Llama( model_path="./deepseek-model.bin", n_ctx=4096, n_threads=8 ) # 检索问答函数 def rag_query(query): # 相似性检索 docs = vector_store.similarity_search(query, k=3) context = "\n".join([doc.page_content for doc in docs]) # 构造prompt prompt = f"基于以下信息:\n{context}\n\n请回答:{query}" # 生成回答 output = llm(prompt, max_tokens=512) return output['choices'][0]['text'] ``` 五、优化建议 1. 索引优化 - 使用HNSW算法改进FAISS配置 - 添加元数据过滤(日期、来源等) 2. 缓存机制 - 对常见查询结果建立LRU缓存 - 实现向量结果预加载 3. 质量监控 - 设置检索相似度阈值(建议0.65-0.75) - 添加人工反馈修正机制 六、进阶方案 1. 混合检索系统 ```python from langchain.retrievers import BM25Retriever, EnsembleRetriever bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(split_docs) faiss_retriever = vector_store.as_retriever() ensemble_retriever = EnsembleRetriever( retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.4, 0.6] ) ``` 2. 知识更新策略 - 增量更新:每周自动扫描新增文档 - 版本控制:维护向量库版本历史 - 失效检测:设置文档有效期时间戳 注意事项: 1. 中文处理需确保embedding模型支持中文语义 2. 文档分块长度需与模型上下文窗口匹配 3. 建议配置至少32GB内存处理百万级文本片段 4. 敏感数据建议启用本地加密存储 可通过`rag_query("你的问题")`进行知识查询测试,建议从简单事实性问题开始验证系统准确性。
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