113 深入解析`QueryFusionRetriever`类中的倒数排名融合方法 llamaindex.core.retrievers

最新推荐文章于 2025-03-20 19:56:19 发布

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#哈希算法 #算法 #RAG #LLM

深入解析`QueryFusionRetriever`类中的倒数排名融合方法

在信息检索系统中，如何有效地融合多个检索器的输出结果是一个关键问题。QueryFusionRetriever类提供了_reciprocal_rerank_fusion方法，用于应用倒数排名融合（Reciprocal Rank Fusion, RRF）技术。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：

倒数排名融合（RRF）：一种用于融合多个检索器结果的算法，通过计算每个文档在不同检索器中的倒数排名来确定最终排名。
节点（Node）：表示检索结果中的一个文档或信息片段。
节点评分（NodeWithScore）：包含节点及其评分的封装对象。

代码解析

`_reciprocal_rerank_fusion`方法

def _reciprocal_rerank_fusion(
        self, results: Dict[Tuple[str, int], List[NodeWithScore]]
    ) -> List[NodeWithScore]:
    """
    Apply reciprocal rank fusion.

    The original paper uses k=60 for best results:
    https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/cormacksigir09-rrf.pdf
    """
    k = 60.0  # `k` is a parameter used to control the impact of outlier rankings.
    fused_scores = {
   
   }
    hash_to_node = {
   
   }

    # compute reciprocal rank scores
    for nodes_with_scores in results.values():
        for rank, node_with_score in enumerate(
            sorted(nodes_with_scores, key=lambda x: x.score or 0.0, reverse=True