128 深入解析RetrieverQueryEngine的节点后处理与查询方法:提升查询结果质量 llamaindex.core.query_engine.py

深入解析RetrieverQueryEngine的节点后处理与查询方法:提升查询结果质量

在前两篇文章中,我们详细解析了RetrieverQueryEngine类的初始化方法和from_args类方法。本文将继续深入探讨该类的节点后处理与查询方法,包括_apply_node_postprocessorsretrievearetrievewith_retriever方法。通过这些方法,程序员可以进一步提升查询结果的质量和灵活性。

前置知识

在继续之前,确保您已经熟悉以下概念:

  1. 节点后处理器(Node Postprocessor):在检索到的节点上执行额外处理的组件,例如过滤、排序等。
  2. QueryBundle:表示查询的封装类,包含查询字符串等信息。
  3. NodeWithScore:表示带有分数的节点类,用于存储检索结果。
  4. 异步编程(Async Programming):一种编程范式,允许程序在等待长时间操作(如I/O)时继续执行其他任务。

方法解析

_apply_node_postprocessors方法

def _apply_node_postprocessors(
    self, nodes: List[NodeWithScore], query_bundle: QueryBundle
) -> List[NodeWithScore]:
    for node_postprocessor in self._node_postprocessors:
        nodes = node_postprocessor.postprocess_nodes
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