使用Volcengine Reranker进行文档压缩与检索

在这篇文章中，我们将探讨如何使用Volcengine Reranker来进行文档压缩和检索。Volcengine是由字节跳动开发的云服务平台，为开发者提供了多种AI服务。Volcengine的重排服务支持对最多50个文档进行重新排序，每个文档最多包含4000个token。以下是详细的实现步骤。

技术背景介绍

Volcengine Reranker是一种用于提升文档检索质量的工具，它可以对初步检索结果进行重排序，以更好地匹配用户查询。特别是在需要从大量文本中提取最相关的部分时，这一工具表现出色。

核心原理解析

重排序的核心在于通过上下文理解和相关性评估对候选文档进行重新排列，以提升搜索结果的质量。Volcengine Reranker会分析每个文档片段与查询的相关性，并根据得分返回排序后的文档。

代码实现演示

首先，我们需要安装必要的库：

%pip install --upgrade --quiet  volcengine
%pip install --upgrade --quiet  faiss
%pip install --upgrade --quiet  faiss-cpu  # 根据Python版本选择安装

然后，我们设置API密钥：

import getpass
import os

os.environ["VOLC_API_AK"] = getpass.getpass("Volcengine API AK:")
os.environ["VOLC_API_SK"] = getpass.getpass("Volcengine API SK:")

设置基础向量检索器：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.faiss import FAISS
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

documents = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
retriever = FAISS.from_documents(
    texts, HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = retriever.invoke(query)
pretty_print_docs(docs)

使用Volcengine Rerank进行重排序：

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors.volcengine_rerank import VolcengineRerank

compressor = VolcengineRerank()
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)

compressed_docs = compression_retriever.invoke(
    "What did the president say about Ketanji Jackson Brown"
)
pretty_print_docs(compressed_docs)

应用场景分析

在需要高效从大规模文档中提取相关信息的场景下，Volcengine Reranker可以明显提升结果的相关性和质量。例如，法律文档检索、学术文献分析等。

实践建议

确保API密钥的安全性。
根据具体需求调整检索器的参数。
结合具体场景，评估重排序后的结果质量。