这时候,MultiQueryRetriever 就派上用场了,具体方法是利用大语言模型(LLM)对用户输入的查询文本进行提炼抽象,从不同的角度生成若干个相似的查询文本,然后把所有查询结果的独特并集拿出来,形成一个更大的、可能相关的文档集。 通过这种多角度的查询方式,MultiQueryRetriever 可以有效解决原始查询文本描述不够准确的问题,...
本文将为大家介绍在LangChain中如何运用三种先进的Retriever策略,包括向量存储检索器(Vector Store Retriever)、多查询检索器(MultiQueryRetriever)、以及上下文压缩检索器(Contextual Compression Retriever)。无论是快速获取相关文档,还是针对特定上下文的精准信息提取,这些Retriever都能极大提升LLM(大型语言模型)的实用性和用户...
from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever from langchain.chat_models import ChatOpenAI question = "What are the approaches to Task Decomposition?" llm = ChatOpenAI(temperature=0) retriever_from_llm = MultiQueryRetriever.from_llm( retriever=vectordb.as_retriever(), llm=l...
今天偶然看到LangChain的 MultiQueryRetriever 检索器,很有意思。 通常我们在用自然语言做相似度查询时,有一个常见问题就是直接按照查询的文本去做相似度查找,很可能检索不到很好的结果,因为对查询文本做向...
Retrieval是LangChain中最重要的组件之一，它可以让语言模型拥有更丰富和更准确的上下文。Retrieval通过利用AI大模型强大的知识库和语义理解能力，能够将任何形式的查询转换为自然语言，然后将自然语言输入到模型中，得到自然语言的答案，再将自然语言转换为任何形式的输出。如下是一个MultiQueryRetriever的使用示例：# Build ...
MultiQueryRetriever:从不同角度为给定的用户输入查询生成多个查询。 ParentDocumentRetriever:在检索过程中,它首先获取小块,然后查找这些块的父 ID,并返回那些较大的文档。 SelfQueryRetriever:一种能够查询自身的检索器。 VespaRetriever:从 Vespa.ai 数据存储中检索文档。
System Info MultiQueryRetriever will fail to call _get_relevant_documents if the Document objects have metadata which are dictionaries. def _get_relevant_documents( self, query: str, *, run_manager: CallbackManagerForRetrieverRun, ) -> L...
from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever from langchain.llms import OpenAI # 初始化LLM和向量存储 llm = OpenAI(temperature=0) vectorstore = ... # 假设已经初始化 # 创建多查询检索器 retriever = MultiQueryRetriever.from_llm( ...
Langchain Multi Query Retriever https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/retrievers/MultiQueryRetriever 多步查询是一种使用LLM从第一个查询生成更多查询的技术。这种技术试图解决用户提示不是那么具体的情况。这些生成的查询将用于在矢量数据库中查找文档。
首先，Vector store-backed retriever 是基本的检索实现方式。利用向量库进行相似性搜索与MMR搜索，仅需加载embedding模型，支持按topK、相似度得分门限以及MMR等多种检索方式。接着，MultiQueryRetriever基于距离的向量数据库检索，将query嵌入高维空间，寻找相似嵌入文档。对于细微变化的query表述或不精确的...