# 理解LangChain及其影响
LangChain (opens new window) 是一种颠覆我们与语言模型互动方式的尖端技术。LangChain将大型语言模型（LLM）的强大能力与外部知识库相结合，通过检索增强生成（RAG）提升这些模型的能力。这种整合使得参数化的语言模型和来自外部来源的非参数化数据之间的信息流动变得无缝。
本质上，LangChain充当传统语言模型和庞大外部知识库之间的桥梁。通过利用这种连接，LangChain丰富了语言模型运作的上下文，从而产生更准确和与上下文相关的输出。LangChain的发展为自然语言处理中的更高级范式铺平了道路，实现了各个领域的定制化和改进性能。
LangChain在当今技术领域的重要性是相当大的。随着我们对基于人工智能的技术的依赖程度增加，对复杂语言理解的需求变得至关重要。LangChain通过增强语言模型的能力来满足这种需求，促进其融入各种应用程序。这种扩展使得在基于文本的应用范围内实现更动态和多功能的人工智能交互成为可能。
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# RAG的基础知识
RAG代表检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），这是一种将检索机制与语言模型的生成能力相结合的方法论。这种混合方法允许模型在生成过程中访问外部知识，从而产生更具信息量和上下文丰富性的输出。
RAG在增强语言模型性能方面发挥着关键作用，通过将外部信息纳入生成过程，RAG模型可以在各种任务中产生更准确和相关的结果。
相关文章： 检索增强生成系统的工作原理 (opens new window)。
# Reranking在增强RAG中的作用
Reranking (opens new window) 是根据与查询相关性重新评估和重新排列检索到的文档或数据的过程。这个过程通过优先选择与查询更相关的文档来改进检索结果。这种增强的选择提高了模型用于生成最终输出的信息的整体质量和准确性。
在高级语言处理领域，reranking成为提升RAG模型性能的关键技术。但是，reranking到底是什么，它如何与LangChain的创新能力协同工作呢？
# Reranking如何与RAG协同工作
当与RAG集成时，reranking作为优化检索过程的关键步骤。通过重新评估和重新组织检索内容，reranking确保最终输出与用户意图和特定领域要求密切对齐。
# 为什么Reranking对RAG模型是一个重大突破
- 提高准确性和相关性
通过引入rerankers，可以显著提高复杂信息检索任务中搜索结果的精确性和相关性。通过利用这种技术，RAG模型可以克服与信息丢失相关的挑战，并有效捕捉微妙的语言细微差别，从而产生更准确的输出。
- Reranking的实际应用示例
考虑这样一个场景，用户向语言模型查询医疗建议。通过reranking，系统评估检索到的文档，并通过与用户的查询进行比较，优先考虑与用户特定健康问题高度相关的文档。这确保所提供的信息不仅准确，而且与用户的具体健康问题高度相关，从而提高响应的可靠性和实用性。
# 使用LangChain实施Reranking的实际步骤
使用LangChain实施reranking技术可以显著提升RAG系统的性能。让我们深入了解将reranking无缝集成到语言处理工作流程中的实际步骤。
# 开始使用Reranking
# 您需要的工具和资源
在开始reranking之前，请确保您拥有必要的工具和资源。以下是一些必要的组件，可帮助您启动实施：
- LangChain框架 (opens new window)：这将帮助您使用reranking算法和大型语言模型开发RAG应用程序。您可以使用以下命令安装LangChain：
pip install langchain
- Cohere Reranking (opens new window)：这是一个用于访问强大语言模型的平台，可以增强您的RAG应用程序的性能。要开始使用Cohere，请设置一个账户 (opens new window)并集成他们的API。您可以通过以下命令轻松安装：
pip install cohere
- MyScaleDB (opens new window)：这是一个可扩展的向量数据库解决方案，非常适合管理RAG应用程序中reranking算法所需的大型数据集。MyScaleDB提供强大的数据管理功能，以确保高效的查询处理和检索。
# 设置您的第一个Reranking实验
一旦您收集到所需的工具，就可以开始设置初始的reranking实验。按照以下步骤启动该过程：
- 配置MyScale向量存储：使用指定的
host、port、username和password设置向量存储。使用CohereEmbeddings初始化向量存储，以嵌入文档。
from langchain_community.vectorstores import MyScale, MyScaleSettings
from langchain_cohere import CohereEmbeddings
config = MyScaleSettings(host='host-name', port=443, username='your-user-name', password='your-passwd')
index = MyScale(CohereEmbeddings(), config)
- 加载和拆分文档：首先从文本文件中加载文本数据。然后，使用
RecursiveCharacterTextSplitter将文档拆分为每个500个字符的块，重叠100个字符，以便进行嵌入和检索准备。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
documents = TextLoader("../file.txt").load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
- 将文档添加到向量存储：将预处理的文本块添加到向量存储中，以便进行嵌入和索引以进行检索。
index.add_documents(texts)
- 创建检索器并检索文档：使用top k=20设置配置检索器，然后执行查询以检索与查询相关的文档。它将从向量存储中返回前20个相关文档。
retriever = index.as_retriever(search_kwargs={"k": 20})
query = "在这里输入您的查询"
docs = retriever.invoke(query)
到此为止，您的检索器将简单地返回前20个相似文档，这些文档将传递给LLM。然而，这些相似文档可能还包含一些不相关的信息。在下一步中，我们将再次过滤这些文档，并从这20个检索到的文档中选择那些完全相关的文档，并将它们提供给LLM。
- 设置上下文压缩和Reranking：使用Cohere初始化语言模型，使用
CohereRerank设置reranker，并将其与基本检索器组合在ContextualCompressionRetriever中。这个设置会压缩和rerank检索结果，根据上下文相关性对输出进行精炼。
from langchain.retrievers.contextual_compression import ContextualCompressionRetriever
from langchain_cohere import CohereRerank
from langchain_community.llms import Cohere
llm = Cohere(temperature=0)
compressor = CohereRerank()
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)
compressed_docs = compression_retriever.invoke(
"在这里输入您的查询"
)
添加reranker后，您的RAG系统的响应将变得更加精炼，这不仅可以提高用户体验，还可以减少使用的标记数量。
# Reranking的高级技术
# 超越基础知识：增强您的Reranking策略
为了将您的reranking策略提升到传统方法之上，考虑实施以下高级技术：
上下文嵌入 (opens new window)：利用上下文嵌入来捕捉检索内容中微妙的语义关系。
对抗训练 (opens new window)：采用对抗训练方法来提高模型对不相关信息的鲁棒性。
动态排序策略 (opens new window)：实施根据用户反馈和交互模式进行自适应的动态排序策略。
# 利用Cohere Rerank (opens new window)和其他API
探索像Cohere Rerank这样的专门API，它提供预训练模型和简化的工作流程，以实现高效的reranking集成。通过利用这些API，您可以加快在RAG框架中部署高级reranking机制的速度。
相关文章： Prompt Engineering vs Finetuning vs RAG (opens new window)。
# MyScaleDB如何增强RAG应用程序
MyScaleDB (opens new window)是一个开源的SQL向量数据库，通过高效处理向量化数据来增强AI应用程序的功能。这个向量存储为快速数据检索提供了强大的基础设施，这对于AI应用程序的动态需求至关重要。这种高效性不仅加快了AI系统的响应时间，还通过确保更快地访问相关信息来提高输出的相关性和准确性。
MyScaleDB与LangChain的集成通过实现更复杂的数据交互显著提升了RAG系统的能力，直接影响生成内容的质量。作为一个开源的向量数据库，MyScaleDB鼓励社区驱动的增强，使其成为开发人员推动AI和语言理解边界的多功能和不断发展的工具。
# 总结
随着我们深入探索高级语言处理领域，RAG系统的发展成为创新和进步的见证。更复杂范式的快速发展不仅实现了定制化，还进一步提升了RAG在各个领域的性能和实用性。从混合方法到自检索技术，研究人员正在探索各种途径来增强这些模型的能力。
一个受到关注的关键方面是reranker在增强RAG效果方面的作用。通过通过FLARE、S2A (opens new window)和reranking等创新方法来优化两阶段检索 (opens new window)过程，RAG系统现在能够提供更好的响应。对更好的评估方法的需求凸显了对RAG系统持续改进和完善的需求。
