使用LangChain和Llama-Index实现多重检索RAG

摘要

本文介绍了查询扩展技术，在信息检索中通过增加相关词汇和短语来优化搜索结果，特别是多查询检索的策略，以及该技术在LangChain和Llama-Index中的具体实现。

1. 查询扩展

查询扩展通过在原始查询基础上添加相关或同义词汇，以丰富查询语义，提高检索系统的准确性和相关性。多查询检索作为查询扩展的策略之一，通过生成多个相关查询，扩大搜索范围，满足复杂查询需求，提升检索效率和质量。

2. 机制

系统收到查询请求后，利用高级语言模型生成新查询，在Llama-Index中检索相关文档，以此获得高度相关信息。通过两次与大型语言模型（LLM）交互，例如使用gpt3模型，可以提升查询生成的准确性。

3. 实现方法

3.1 LangChain
LangChain通过提供一整套类库实现了MultiQueryRetriever，自动生成多达三个定制化查询。这个过程中，保障了检索操作的安全性和封装性。

3.2 Llama-Index
Llama-Index的实现要求手动创建查询并实现检索流程。它采用协程机制确保多查询需求的顺利执行，并通过继承BaseRetriever类，根据生成的查询检索信息。

3.3 子问题查询引擎
SubQuestionQueryEngine通过将复杂查询分解成多个子问题，并为每个子问题指定查询引擎，最终汇总答案以回应原始查询。它依据SubQuestion中的tool_name属性决定使用哪个QueryEngineTool处理每个子问题。

精彩回顾

文章末尾回顾了与查询扩展技术相关的其他主题，包括LlamaIndex与LangChain的对比，大模型框架，分布式机器学习，向量数据库，以及LLMOps的开发部署，提供了丰富的资源供读者深入了解。

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