检索是检索增强生成(RAG)框架的核心组件之一,负责从外部数据源或知识库中获取与用户查询相关的信息。其质量和效率对 RAG 系统的性能至关重要,直接影响生成的文本或回答的准确性和相关性。
与检索相关的一些关键概念和技术包括:
在 LangChain 应用开发中,检索器是一个能根据文本查询返回相关文档对象的对象,常见实现如向量存储器检索器,它利用向量存储器的相似度搜索功能实现检索。使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程为:首先加载数据,根据数据源类型选择合适的数据加载器,如网页可使用 WebBaseLoader;然后将文档对象分割成较小的对象,根据文本特点选择合适的文本分割器,如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。
检索是检索增强生成(RAG)框架的核心组件之一,它负责从外部数据源或知识库中获取与用户查询相关的信息。检索的质量和效率对于RAG系统的性能至关重要,因为它直接影响生成的文本或回答的准确性和相关性。以下是与检索相关的一些关键概念和技术:检索策略:RAG系统需要确定何时进行检索以及如何选择要检索的信息。检索策略可以根据任务和上下文进行调整,以提高系统的效率和性能。检索粒度:检索可以以不同的粒度进行,从单个标记或实体到更大的文本块或知识图。选择适当的检索粒度取决于任务的要求和数据的结构。检索方法:有多种检索方法可供选择,包括基于关键字的检索、实体检索、自然语言查询和知识图检索等。每种方法都有其适用的情境和优势。检索效率:高效的检索是关键因素之一,尤其是在实时应用中。优化检索过程以降低延迟和资源消耗是重要任务之一。外部数据源:RAG系统可以从各种外部数据源中进行检索,包括互联网上的文档、知识库、数据库和API。选择合适的数据源对于获取准确和丰富的信息至关重要。
检索器(Retriever):检索器是一个对象,可以根据一个文本查询返回相关的文档对象。检索器的一种常见实现是向量存储器检索器(VectorStoreRetriever),它使用向量存储器的相似度搜索功能来实现检索。聊天模型(ChatModel):聊天模型是一个对象,可以根据一个输入序列生成一个输出消息。聊天模型通常基于大模型,例如GPT-3,来实现文本生成的功能。使用LangChain构建RAG应用的一般流程如下:首先,我们需要加载我们的数据。我们可以使用数据加载器来实现这一步,根据数据源的类型选择合适的数据加载器。例如,如果我们的数据源是一个网页,我们可以使用WebBaseLoader,它可以使用urllib和BeautifulSoup()来加载和解析网页,返回一个文档对象。然后,我们需要将我们的文档对象分割成较小的文档对象。我们可以使用文本分割器来实现这一步,根据文本的特点选择合适的文本分割器。例如,如果我们的文本是一个博客文章,我们可以使用RecursiveCharacterTextSplitter,它可以递归地使用常见的分隔符(如换行符)来分割文本,直到每个文档对象的大小符合要求。
检索器(Retriever):检索器是一个对象,可以根据一个文本查询返回相关的文档对象。检索器的一种常见实现是向量存储器检索器(VectorStoreRetriever),它使用向量存储器的相似度搜索功能来实现检索。聊天模型(ChatModel):聊天模型是一个对象,可以根据一个输入序列生成一个输出消息。聊天模型通常基于大模型,例如GPT-3,来实现文本生成的功能。使用LangChain构建RAG应用的一般流程如下:首先,我们需要加载我们的数据。我们可以使用数据加载器来实现这一步,根据数据源的类型选择合适的数据加载器。例如,如果我们的数据源是一个网页,我们可以使用WebBaseLoader,它可以使用urllib和BeautifulSoup来加载和解析网页,返回一个文档对象。然后,我们需要将我们的文档对象分割成较小的文档对象。我们可以使用文本分割器来实现这一步,根据文本的特点选择合适的文本分割器。例如,如果我们的文本是一个博客文章,我们可以使用RecursiveCharacterTextSplitter,它可以递归地使用常见的分隔符(如换行符)来分割文本,直到每个文档对象的大小符合要求。