llamaindex 分成检索实现多文档 RAG架构

llamaindex 分成检索实现多文档 RAG架构

分成检索
多文档 RAG 架构
智能文档检索与选择系统
精细化分析，具体到点的作用

怎么用llamaindex，建立这样的自动文档检索系统？
步骤一：准备数据
步骤二：建立自动检索器
步骤三：执行查询

分成检索

llamaindex 分成检索：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/query_engine/multi_doc_auto_retrieval/multi_doc_auto_retrieval/

"分层检索"是一种检索方法，它将检索过程分解为多个层次，每个层次都有不同的目标和策略。

这种方法通常用于处理复杂的检索任务，特别是当需要从大规模的文档集合中检索出与用户查询相关的信息时。

在分层检索中，通常会有一个顶层检索器，用于快速筛选出与查询相关的文档或文档集合。

然后，这些文档会进一步传递给下一层次的检索器，以进一步深入检索或筛选。

这样的层次结构可以根据具体的检索任务进行灵活设计，以满足不同的需求。

分层检索的优势在于可以提高检索效率和准确性。

通过在不同层次上应用不同的策略和算法，可以更有效地处理大规模文档集合和复杂的查询需求，从而提供更准确和相关的检索结果。

在llamaindex中，分层检索可以用于构建复杂的检索系统，例如根据不同的元数据属性或文档特征进行层次化检索，以提高检索效率和准确性。

将Llamaindex集成到多文档RAG架构的结构中预示着信息检索的新时代。

它能够基于结构化元数据动态选择文档，再加上语义查询优化的技巧，重塑了我们如何利用庞大文档存储库中的知识，提高了检索过程的效率、相关性和准确性

多文档 RAG 架构

在多个文档上进行良好的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是有挑战的，特别是在根据用户查询动态选择文档时。

一个通用的框架是，给定用户查询，首先选择相关文档，然后再从这些文档中选择内容。

当用户输入查询时，整个多文档RAG架构可以描述为以下逻辑链条：

A. 用户查询触发 (User Query Trigger)

用户输入查询：“糖尿病治疗方法”。

B. 文档选择 (Document Selection)

根据用户查询，动态选择相关的文档。根据查询的关键字和语义，选择包含相关信息的文档。

C. 内容选择 (Content Selection)

从已选择的文档中，进一步筛选出与用户查询最相关的内容。分析文档内容，提取与查询直接相关的信息。

但是，根据不同的用户查询动态选择文档可能会很困难。

因为用户的查询可能会涉及各种主题、语义和上下文，而文档集合中的每个文档都具有不同的属性和内容。

对于糖尿病这个例子，我们来看看为什么根据用户查询动态选择相关文档可能会有挑战。

主题多样性：糖尿病是一个复杂的医学主题，涉及病因、症状、诊断、治疗等多个方面。用户的查询可能涉及糖尿病的任何一个方面，比如症状、治疗方法、最新研究等。
语义变化：不同用户可能使用不同的术语来描述相同的问题。例如，有人可能搜索"糖尿病管理"，而另一个人可能搜索"糖尿病控制"，这两个查询意思相近但表达方式不同。
上下文影响：用户查询的背景和目的可能会影响其查询内容。例如，一位医生可能会搜索与糖尿病相关的最新临床试验结果，而一位患者可能更关心日常管理和饮食建议。
文档属性和内容差异：文档集合中的每个文档都有不同的属性和内容。一篇文章可能侧重于糖尿病的药物治疗，另一篇可能是关于糖尿病的饮食建议，而另一篇则可能是一项临床研究报告。

由于糖尿病这个主题涉及多个方面，用户查询的语义和主题可能会有很大的变化，而文档集合中的文档也各不相同。

因此根据用户查询动态选择相关文档需要一个能够理解用户查询含义，并考虑各种上下文因素的复杂系统。

智能文档检索与选择系统

定义文档属性：首先，你需要定义一组文档属性，这些属性能够描述文档的特征、内容或其他相关信息。

这些属性可能包括文档的主题、关键字、作者、日期等等。
构建元数据字典：针对每个文档，将其表示为一个简洁的元数据字典，其中包含了上述定义的属性。这样可以使每个文档都具有结构化的元信息。
存储元数据字典：将这些元数据字典存储在一个向量数据库中，这样可以方便快速地对其进行检索。
动态选择文档：针对用户查询，根据查询的内容和特征，动态选择相关的文档。

这可能涉及到根据用户查询的关键字、主题、上下文等因素来匹配文档的属性，然后从中选择最相关的文档。
结合文档过滤器：一旦确定了相关的文档，就可以利用这些文档的属性作为过滤器，结合用户查询，从中选择最相关的内容。

通过将文档表示为元数据字典，并存储在向量数据库中，然后根据用户查询动态选择相关文档。

望进一步改进这个框架，可以考虑加入更多的元数据属性，或者改进文档选择的算法以提高准确性和效率。

以糖尿病为例来说明如何动态选择相关文档。

假设你有一个包含医学文献的文档集合，每个文档都有一些元数据属性，比如标题、摘要、作者、关键字等。

现在，用户输入了查询：“糖尿病治疗方法”。

定义文档属性：你可能已经将文档的属性定义为包括标题、摘要、关键字等。
构建元数据字典：对于每个文档，你可以将其摘要、关键字等信息组成一个元数据字典。
存储元数据字典：将这些元数据字典存储在向量数据库中，以便于检索。
动态选择文档：针对用户查询：“糖尿病治疗方法”，你可以编写一个文档选择算法，该算法根据查询中的关键字和语义来匹配文档的属性。

例如，你可以使用文本相似度算法来匹配查询中的关键字与文档的摘要或关键字。

对于糖尿病治疗方法的查询，你可能会选择那些摘要或关键字中包含相关词汇（如"糖尿病"、“治疗”、"药物"等）的文档。
结合文档过滤器：一旦确定了相关的文档，你可以使用这些文档的属性作为过滤器，从中选择最相关的内容。

比如，对于选定的文档，你可以进一步分析其内容，提取出与糖尿病治疗相关的段落或信息，并呈现给用户。

通过以上步骤，可以根据用户查询动态选择相关文档，并从中提取出最相关的内容，以满足用户的需求。

精细化分析，具体到点的作用

识别用户查询的关键词和语义：
- 子解法1：关键词提取：使用自然语言处理技术提取用户查询中的关键词。
- 子解法2：语义分析：通过语义分析技术理解用户查询的含义和意图。
匹配文档属性和用户查询：
- 子解法1：文档属性匹配：将用户查询的关键词与文档的属性进行匹配，例如，查询中的关键词与文档标题、摘要或关键字进行相似度匹配。
- 子解法2：语义匹配：利用语义相似度模型将用户查询的语义与文档内容进行匹配，以发现潜在相关性。
确定相关文档：
- 子解法1：相似度阈值筛选：设定相似度阈值，选择与用户查询相似度高于阈值的文档作为相关文档。
- 子解法2：综合评分策略：结合多个文档属性的匹配结果，通过综合评分策略确定最相关的文档。
内容提取和整合：
- 子解法1：信息抽取：从相关文档中抽取与用户查询相关的信息片段或段落。
- 子解法2：信息整合：将抽取出的信息片段或段落进行整合，形成一个完整的回答或解释。
结果呈现：
- 子解法1：格式化输出：将整合的信息以适当的格式（如文本、图表、摘要等）呈现给用户。
- 子解法2：用户界面设计：设计用户友好的界面，以便用户能够轻松理解和获取所需信息。

怎么用llamaindex，建立这样的自动文档检索系统？

首先，我们需要安装 llamaindex 库，然后按照以下步骤建立自动文档检索系统。

%pip install llama-index-readers-github
%pip install llama-index-vector-stores-weaviate
%pip install llama-index-llms-openai
!pip install llama-index llama-hub

步骤一：准备数据

首先，我们需要准备待检索的文档数据。这些文档可以是 GitHub 的问题、论文摘要、企业内部知识库等。将这些文档转换为适合 llaminindex 处理的数据格式。

# 导入所需的库
import weaviate
from llama_index.core import VectorStoreIndex, StorageContext
from llama_index.vector_stores.weaviate import WeaviateVectorStore
from llama_index.core.vector_stores import MetadataInfo, VectorStoreInfo# 准备数据
# ...# 创建向量数据库客户端
auth_config = weaviate.AuthApiKey(api_key="YOUR_API_KEY")
client = weaviate.Client("WEAVIATE_INSTANCE_URL", auth_client_secret=auth_config)# 定义文档向量存储
class_name = "LlamaIndex_docs"
vector_store = WeaviateVectorStore(weaviate_client=client, index_name=class_name)
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)# 将文档转换为 IndexNodes 并创建索引
doc_index = VectorStoreIndex.from_documents(docs, storage_context=storage_context)

步骤二：建立自动检索器

接下来，我们需要建立自动检索器，以便根据用户查询动态检索相关文档。首先，我们需要定义文档的元数据信息。

# 定义文档元数据信息
vector_store_info = VectorStoreInfo(content_info="Your Document Source",metadata_info=[MetadataInfo(name="field1", description="Description of field1", type="string"),MetadataInfo(name="field2", description="Description of field2", type="integer"),# Add more metadata fields as needed],
)

然后，我们可以实例化自动检索器并配置参数。

from llama_index.core.retrievers import VectorIndexAutoRetrieverretriever = VectorIndexAutoRetriever(doc_index,vector_store_info=vector_store_info,similarity_top_k=5,  # 指定相似度最高的文档数量empty_query_top_k=10,  # 如果只有元数据过滤条件，指定返回的文档数量verbose=True,  # 是否显示详细信息
)

步骤三：执行查询

最后，我们可以使用自动检索器执行查询，并获取相关的文档。

# 执行查询
query = "Your user query here"
nodes = retriever.retrieve(query)# 处理查询结果
for node in nodes:print("Document Metadata:", node.metadata)print("Document Content:", node.content)

通过以上步骤，我们就可以建立一个自动文档检索系统，根据用户查询动态地检索相关文档。

实际上，我给出的代码是一个简化版本，旨在让理解更容易。

更详细的查看：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/675013211
https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/query_engine/multi_doc_auto_retrieval/multi_doc_auto_retrieval/

原文的代码更复杂，因为它涉及到更多的细节和实际情况，包括与 Weaviate 后端的交互、详细的元数据定义、异步处理等。

在实际应用中，我们需要根据具体情况进行适当调整和定制。

下面是一些与原文代码的主要差异：

Weaviate 后端配置：原文中的代码涉及到使用 Weaviate 作为向量数据库，并进行了详细的配置和连接。我在给出的代码中简化了这一部分，因为我们没有实际的 Weaviate 实例和 API 密钥。你需要根据自己的情况修改这部分代码。
元数据定义：原文中对文档的元数据进行了详细定义，包括字段名、描述和类型。我在给出的代码中仅提供了一个简单的元数据定义示例，你需要根据实际情况进行修改和补充。
异步处理：原文中的一些部分涉及到异步处理，比如使用 asyncio 库来并行处理多个任务。我在给出的代码中没有涉及异步处理，而是采用了同步的方式。如果你的应用需要异步处理，你可以根据需要对代码进行修改。
查询引擎：原文中介绍了如何使用 RetrieverQueryEngine 类来执行查询，并将结果返回给用户。我在给出的代码中没有包含这一部分，但你可以根据需要添加这个功能。