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LangChain进阶 - 高质量内容检索 03 Ensemble Retriever
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我们来分享LangChain框架中更高级的功能。这也是LangChain进阶系列的内容。 我们从检索器开始。在一个典型的RAG应用开发中,必要的步骤为文档加载,文档拆分,向量化,向量存储。然后基于向量存储进行相似性查询,或基于向量距离的查询。这类查询就叫检索,LangChain所提供的对应组件就是检索器。 但这种方式在查询语句发生微小变化时可能就会带来不同的结果。LangChain则提供了一系列更高级的检索实现,帮助开发者解决这类问题,或提高检索质量。 今天我们介绍第三种,Ensemble Retriever(集成检索器)。通常它会集成如下检索器: - sparse retriever (比如,基于BM25算法) - dense retriever (比如,基于向量距离的相似性查询)
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