如何实现多向量索引策略提升检索精度：从理论到实战
引言
在信息检索领域，检索精度往往是衡量系统性能的重要指标之一。多向量索引策略（Multi-Vector Indexing Strategy）是提高检索精度的有效方法之一。本文将详细介绍这种策略的实现方法，并通过具体的代码示例帮助读者在实际项目中应用。
主要内容
1. 多向量索引策略简介
多向量索引策略通过生成上下文无关的“命题”（propositions），然后将这些命题向量化，从而提高检索精度。这种方法提高了检索系统在处理复杂查询时的准确性。该策略在Chen等人的论文《Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?》中提出。
2. 环境配置
为了实现多向量索引策略，我们需要以下环境配置：
-
安装
LangChain CLI：pip install -U langchain-cli -
设置
OPENAI_API_KEY环境变量以访问GPT-3.5和OpenAI Embeddings类：export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
3. 索引和存储
在本示例中，我们将使用RecursiveUrlLoader对一篇学术论文进行索引，并将所有检索信息本地存储（使用chroma和本地文件系统中的bytestore）。你可以在storage.py中修改存储层的配置。
4. 创建索引
首先，克隆代码库并安装依赖：
poetry install
然后，运行以下命令来创建索引：
poetry run python propositional_retrieval/ingest.py
5. 使用Propositional Retrieval包
创建新项目
langchain app new my-app --package propositional-retrieval
添加到现有项目
langchain app add propositional-retrieval
并在你的server.py文件中添加以下代码：
from propositional_retrieval import chain
add_routes(app, chain, path="/propositional-retrieval")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。注册并获取API密钥后，配置环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
6. 运行LangServe实例
在项目目录下直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个运行在本地的FastAPI应用， 访问地址为http://localhost:8000。你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板， 并在http://127.0.0.1:8000/propositional-retrieval/playground访问操练场。
7. API使用
如果你的项目需要稳定的API访问，可以考虑使用API代理服务：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("{AI_URL}/propositional-retrieval")
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用多向量索引策略提高检索精度：
from langchain import LangChain
from propositional_retrieval import chain
from langserve.client import RemoteRunnable
# 初始化LangChain应用
app = LangChain()
# 添加Propositional Retrieval链路
add_routes(app, chain, path="/propositional-retrieval")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("{AI_URL}/propositional-retrieval")
# 执行检索操作
response = runnable.run({"query": "your search query"})
print(response)
常见问题和解决方案
1. 网络限制问题
由于某些地区的网络限制，开发者在使用API时可能会遇到访问不稳定的情况。解决方案是使用API代理服务，确保API访问的稳定性。
2. 存储配置问题
如果你需要修改存储配置，可以在storage.py中进行相关设置。确保存储路径和权限配置正确。
总结和进一步学习资源
本文介绍了多向量索引策略及其在信息检索中的应用。从环境配置到具体实现，我们提供了详细的步骤和代码示例。为了进一步学习，你可以参考以下资源：
参考资料
- Chen, et. al. Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?
- LangChain 官方文档
- OpenAI 官方文档
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