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,...
Initialize the LLM: Set up the ChatOpenAI model, which will be used by the MultiQueryRetriever. llm = ChatOpenAI(temperature=0) Configure the Retriever: Replace the existing document retrieval logic with MultiQueryRetriever. You will need to convert your vectordb object to a retriever and then ...
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...
首先构造base_retriever,然后基于base_retriever构造MultiQueryRetriever。 # --- 构造MultiQueryRetriever --- #base_retriever=vectorstore.as_retriever(k=5)final_retriever=MultiQueryRetriever.from_llm(base_retriever,llm)chain=({"question":RunnablePassthrough(),"context":final_retriever}|prompt|llm|StrOutput...
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 ...
1.MultiQueryRetriever- 提升模糊查询召回率 设计目标:通过查询扩展提升检索质量核心思想: •对用户输入问题生成多个相关查询(如同义改写、子问题拆解) •合并多查询结果并去重 关键特点: •提升模糊查询的召回率 •依赖LLM生成优质扩展查询(需控制生成成本) ...
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...
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。
“Retriever”:一个根据文本查询返回“文档”对象的对象- 文档[39]:有关接口和内置检索技术的进一步文档。其中一些包括:-MultiQueryRetriever生成输入问题的变体[40] 以提高检索命中率。-MultiVectorRetriever(如下图所示)生成嵌入的变体[41],也是为了提高检索命中率。-最大边际收益选择已检索文档中的相关性和多样性,...