LangChain實戰 | MultiQueryRetriever 讓 RAG 更懂你的問題

使用教程2個月前發布 AI取經路

640 0 0

MultiQueryRetriever是 LangChain 提供的一種增強檢索工具，能夠通過生成多個查詢變體提高召回率，解決單一查詢匹配度不足的問題。它適用于模糊查詢、開放域問答、長文檔檢索等場景

原標題：LangChain實戰 | MultiQueryRetriever 讓 RAG 更懂你的問題
文章來源：AI取經路
內容字數：6554字

LangChain中的MultiQueryRetriever：提升檢索召回率的利器

在信息檢索領域，準確高效地獲取相關信息至關重要。然而，傳統的檢索方法往往受限于單一查詢的表達能力，容易遺漏重要的信息，導致召回率低下。為了解決這個問題，LangChain提供了一種強大的檢索增強工具——MultiQueryRetriever，它能夠通過生成多個查詢變體來顯著提升檢索的全面性和準確性。

什么是MultiQueryRetriever？

MultiQueryRetriever的核心思想是克服單一查詢的局限性。它并非依賴于單一查詢檢索到的文檔集來生成最終結果，而是利用大型語言模型（LLM）自動生成多個表達相同信息需求的查詢變體。這些變體以不同的方式表達同一問題，從而確保檢索涵蓋更廣泛的相關內容。這在處理模糊、不精確或用戶表達方式多樣化的查詢時尤為有效，能夠有效提高檢索的召回率和魯棒性。

MultiQueryRetriever的工作原理

傳統檢索的局限性

傳統的基于嵌入向量的檢索方法，通常將查詢文本轉換為固定向量或關鍵詞集合進行搜索。這種方法存在以下不足：首先，不同用戶可能使用不同的詞語表達同一問題，導致查詢表述不統一；其次，如果查詢與索引庫中的向量或關鍵詞不精確匹配，則可能無法檢索到相關文檔，導致召回率低；最后，這種方法難以處理語義上的變體，可能錯過與查詢語義相關但表達方式不同的文檔。

MultiQueryRetriever的核心機制

MultiQueryRetriever巧妙地解決了這些問題。它的工作流程主要包括三個步驟：首先，利用LLM（例如OpenAI GPT）根據用戶輸入生成多個查詢變體；其次，將這些變體分別提交給底層的檢索器（Retriever），獲取各自的相關文檔；最后，對所有檢索結果進行去重和排序，以確保最終返回的文檔質量更高，并兼顧全面性和準確性。

代碼示例與執行過程

以下是一個簡單的代碼示例，演示如何使用MultiQueryRetriever進行檢索：（由于篇幅限制，此處僅提供代碼框架，具體的代碼實現需要根據實際環境和庫版本進行調整。）

首先，加載文檔并進行分塊處理；然后，創建基于OpenAIEmbeddings的向量數據庫；接著，創建MultiQueryRetriever實例，并指定LLM；最后，利用創建好的檢索器和LLM構建檢索鏈，并進行查詢。

在執行過程中，MultiQueryRetriever會根據用戶問題生成多個查詢變體，然后分別進行檢索，最后合并并去重結果，最終返回高質量的檢索結果。

適用場景

MultiQueryRetriever適用于多種場景，能夠顯著提升檢索效果：

模糊查詢的搜索場景

當用戶輸入的查詢過于簡短或表述不清時，MultiQueryRetriever可以生成更詳細、更全面的查詢變體，例如將“AI 未來”擴展為“人工智能的未來發展趨勢”、“AI技術未來發展方向”等，從而提高召回率。

開放域問答

在開放域問答中，用戶的問題可能有多種表達方式。MultiQueryRetriever能夠生成多個查詢變體，確保檢索系統涵蓋不同角度的答案，提升問答質量。

長文檔檢索

對于長文檔，MultiQueryRetriever可以幫助拆解查詢，并從多個角度進行搜索，從而提高檢索的準確性和全面性。

總結

MultiQueryRetriever是LangChain提供的一個強大的檢索增強工具，它通過生成多個查詢變體來提高檢索召回率，解決了單一查詢匹配度不足的問題。其在模糊查詢、開放域問答和長文檔檢索等場景中具有顯著的優勢，能夠有效提升RAG系統的性能和效率。結合其他檢索增強工具，可以構建更強大的信息檢索系統，為用戶提供更精準、更全面的信息服務。