Ensemble Retriever(混合检索工具)是一种结合了多个检索器的检索工具,通过汇总它们的get_relevant_documents()方法的结果,并基于逆序秩合并(Reciprocal Rank Fusion)算法重新排序这些结果。通过利用不同算法的优势,Ensemble Retriever能够实现比任何单一算法更好的性能。 算法组合模式 最常见的模式是将稀疏检索器(如BM25)与...
# 构建一个高性能问答系统 from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever from langchain.retrievers.multi_vector import MultiVectorRetriever # 1. 多向量存储 # 假设已生成不同视角的向量 vectorstore =FAISS.from_texts(documents, embeddings) mv_retr...
现在,我们的外部数据已经以嵌入的形式存储在向量存储中,可以从中进行检索。LangChain 支持多种检索算法,例如简单的语义搜索和更复杂的集成检索器(ensemble retriever): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 String question="Who is Simpson?";// 假设该问题的答案包含在我们之前处理的文档中。Embeddi...
EnsembleRetriever - 集合检索器 •场景:结合语义+关键词搜索 ContextualCompressionRetriever-上下文压缩 •场景:过滤低相关性片段 三. 代码实战 说完了技术,接下来就真正尝试两个个例子,走一遍RAG全流程。 3.1 构建一个简单的员工工作指南检索系统 需求背景:我现在要给一个企业做员工工作指南的检索系统,方便员工查...
langchain ensembleretriever用法langchain ensembleretriever用法 Ensemble Retriever是langchain库中的一种检索增强类,它整合了一系列Retriever的结果,并进行了RRF(再排名),常见的是全文检索、向量检索和RRF倒数排序的融合。在使用Ensemble Retriever之前,你需要确保已经安装了langchain库,下面将提供一个Ensemble Retriever的...
3、EnsembleRetriever:前面最常用的Retriever就是计算两个embedding的距离了,这种方式又称“密集检索”,因为embedding的每个维度都有数值,看起来很紧凑和密集,所以叫密集检索!既然有密集检索,那肯定有稀疏检索啦,最常见的是BM25稀疏检索,如下: 传统做NLP的对TF-IDF肯定不陌生,本以为transformer爆火后中文分词、TF-IDF已...
EnsembleRetriever - 集合检索器 •场景:结合语义+关键词搜索 ContextualCompressionRetriever-上下文压缩 •场景:过滤低相关性片段 三. 代码实战 说完了技术,接下来就真正尝试两个个例子,走一遍RAG全流程。 3.1 构建一个简单的员工工作指南检索系统 需求背景:我现在要给一个企业做员工工作指南的检索系统,方便员工查...
Ensemble Retriever集成检索器:如果需要从多个不同的源或使用多个不同的算法来检索文档,可以使用集成检索器 ... Agents 智能体 agent智能体的核心思想是使用LLM决策一系列的action并执行。在链中,执行的action是硬编码的,而在agents智能体中,语言模型自行推理决策采用哪些action,以及action的执行顺序。智能体最早是auto...
现在,我们的外部数据已经以嵌入的形式存储在向量存储中,可以从中进行检索。LangChain 支持多种检索算法,例如简单的语义搜索和更复杂的集成检索器(ensemble retriever): String question = "Who is Simpson?"; // 假设该问题的答案包含在我们之前处理的文档中。
EnsembleRetriever(集成检索器) 功能:集成检索器是LangChain中一种强大的检索策略,它结合了多个检索器的结果,以提高检索的准确性和全面性。通过集成不同的检索器,可以利用它们各自的优点,从而得到更优质的检索结果。 工作原理:集成检索器会对每个子检索器执行查询,并合并它们的结果。合并策略可能...