retriever = db.as_retriever() # retriever = db.as_retriever(search_type="similarity_score_threshold",search_kwargs={"score_threshold":.1,"k":5}) # retriever = db.as_retriever(search_type="mmr") # retriever = MultiQueryRetriever.from_llm( # retriever = db.as_retriever(), # llm = ...
These retrievers return not only the documents but also the similarity score of the query to them, which can be used to filter the results based on a threshold score. Alternatively, if you're comfortable with Python and have a good understanding of the LangChain framework, you could implement...
retriever = db.as_retriever( search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": 0.5} ) docs = retriever.get_relevant_documents("知乎是什么") 指定Top K 指定Top K检索是一种简单直观的检索方法,即在所有检索结果中,仅返回相似度分数最高的前K个文档。这种方法非常适用于需要...
然而,这种全量的Embedding-Search在面对多知识点聚合处理的场景下,存在召回精度低的问题。因为知识库的构建是对单个知识点进行索引,而非对不同知识点的排列组合分别索引。 为了避免召回遗漏,直观的处理方法包括降低相似度阈值(similarity score threshold)和增加召回数量(top_k),但这不免会引入无关的知识点噪声且增加和...
为了避免召回遗漏,直观的处理方法包括降低相似度阈值(similarity score threshold)和增加召回数量(top_k),但这不免会引入无关的知识点噪声且增加和LLM交互的token开销。 3.2 效果优化方向 3.2.1 意图识别和召回优化 提升问答系统的精度可以从意图识别和召回优化两个角度考虑,且两者都可以用关键词表示,即从直接将用户qu...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 小智7 您可以按照您所说的那样使用以下内容作为 VectorStoreRetriever,但带有 search_type 参数。 retriever = dbFAISS.as_retriever(search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": .5,"k": top_k})...
similarity_score_thresholdでは以下のfaiss._similarity_search_with_relevance_scoresが利用されるためここを修正します。 langchain/vectorstores/faiss.py def_similarity_search_with_relevance_scores(self,query:str,k:int=4,filter:Optional[Dict[str,Any]]=None,fetch_k:int=20,**kwargs:Any,)->List[Tu...
将新的枚举值添加到MultiVectorRetriever.SearchType中。
为了避免召回遗漏,直观的处理方法包括降低相似度阈值(similarity score threshold)和增加召回数量(top_k),但这不免会引入无关的知识点噪声且增加和LLM交互的token开销。 3.2 效果优化方向 3.2.1 意图识别和召回优化 提升问答系统的精度可以从意图识别和召回优化两个角度考虑,且两者都可以用关键词表示,即从直接将用户qu...
as_retriever(search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={'score_threshold': 0.0}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever, chain_type_kwargs={"prompt": QA_CHAIN_PROMPT}) qa_chain({"query": QUESTION...