Wyszukiwanie hybrydowe i ponowne rangowanie
Łącz wyszukiwanie słów kluczowych i semantyczne (wyszukiwanie hybrydowe) oraz używaj modeli ponownego rangowania do nadawania priorytetu najbardziej istotnym dokumentom.
Wyszukiwanie hybrydowe i ponowne rangowanie to bezpłatna lekcja LangChain / RAG / Vector DBs na CoddyKit. To lekcja 3 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej LangChain / RAG / Vector DBs, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs LangChain / RAG / Vector DBs zawiera 4 lekcji w sumie.
Części tej lekcji nie zostały jeszcze przetłumaczone i są wyświetlane po angielsku.
Beyond Basic Retrieval
When building advanced Retrieval Augmented Generation (RAG) systems, simply finding documents isn't enough. We need to find the most relevant documents efficiently.
Traditional keyword or semantic searches, while powerful, each have limitations. To overcome these, we can combine their strengths.
Keyword Search: Specificity
Keyword search (also known as sparse retrieval, e.g., using BM25 or TF-IDF) is excellent for finding exact matches and specific terms.
- Strengths: Great for precise queries, proper nouns, and when you know the exact wording.
- Weaknesses: Struggles with synonyms, different phrasing, or understanding conceptual meaning.
For example, searching 'Python list append' works well, but 'add element to Python array' might miss results.
Semantic Search: Understanding Meaning
Semantic search (dense retrieval, using embeddings) understands the meaning and context of your query and documents.
- Strengths: Handles synonyms, rephrased questions, and conceptual searches effectively.
- Weaknesses: Can struggle with very specific, rare terms or highly technical jargon if not well-represented in its embedding space.
It can understand 'add element to Python array' is similar to 'Python list append'.
Introducing Hybrid Search
Hybrid search combines the best of both worlds: the precision of keyword search and the contextual understanding of semantic search.
By running both types of retrieval and intelligently merging their results, hybrid search can significantly improve the relevance and completeness of retrieved documents for your RAG system.
Merging Results: Reciprocal Rank Fusion
A common method to combine results from multiple retrievers in hybrid search is Reciprocal Rank Fusion (RRF).
RRF assigns a score to each document based on its rank in each individual retriever's result list. Documents that appear high in multiple lists get a boosted score, leading to a more robust final ranking.
Try running this simplified example of RRF:
def reciprocal_rank_fusion(rank_lists, k=60):
fused_scores = {}
for rank_list in rank_lists:
for rank, doc_id in enumerate(rank_list):
if doc_id not in fused_scores:
fused_scores[doc_id] = 0.0
fused_scores[doc_id] += 1.0 / (k + rank + 1)
sorted_docs = sorted(fused_scores.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
return [doc_id for doc_id, score in sorted_docs]
if __name__ == "__main__":
# Simulate results from two retrievers
keyword_results = ["docA", "docC", "docB", "docE"]
semantic_results = ["docB", "docA", "docD", "docC"]
fused_order = reciprocal_rank_fusion([keyword_results, semantic_results])
print("Fused Order:", fused_order)Hybrid Search with LangChain
LangChain provides an EnsembleRetriever to easily implement hybrid search. It takes multiple retrievers (e.g., a keyword retriever and a vector store retriever) and combines their results, often using RRF by default.
This allows you to leverage both precise keyword matches and semantic understanding in one powerful retrieval step.
# from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
# from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
# from langchain_community.vectorstores import FAISS
# from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# # Assume you have a BM25 retriever and a vector store retriever
# bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs)
# vectorstore = FAISS.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())
# vectorstore_retriever = vectorstore.as_retriever()
# ensemble_retriever = EnsembleRetriever(retrievers=[
# bm25_retriever,
# vectorstore_retriever
# ], weights=[0.5, 0.5])
# # query = "What are the capital cities of Europe?"
# # docs = ensemble_retriever.invoke(query)The Need for Re-ranking
Even after hybrid search, the initial set of retrieved documents might contain some noise or documents that are not perfectly ordered by relevance.
Re-ranking is a crucial next step. It takes the top-k documents from the initial retrieval and re-evaluates their relevance to the query using a more sophisticated model.
How Re-ranking Works
A re-ranking model, often a cross-encoder, takes both the user query and each retrieved document as input.
Unlike embedding models that create separate embeddings, a cross-encoder jointly processes the query and document to generate a single relevance score. This allows for a more nuanced understanding of their interaction.
Integrating Re-rankers
Various re-ranking models and services are available, such as Cohere's Re-rank API or open-source cross-encoders from libraries like sentence-transformers.
Integrating a re-ranker typically involves passing the initial retrieval results and the query to the re-ranker, which then returns the documents in a new, optimized order.
# from langchain.retrievers.document_compressors import CohereRerank
# from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
# # Assume you have an existing base_retriever (e.g., your EnsembleRetriever)
# # base_retriever = ensemble_retriever
# # Initialize the Cohere Rerank compressor
# # cohere_re_ranker = CohereRerank(top_n=5, cohere_api_key="YOUR_COHERE_API_KEY")
# # Create a compression retriever that uses the re-ranker
# # compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
# # base_compressor=cohere_re_ranker,
# # base_retriever=base_retriever
# # )
# # query = "What is the capital of France?"
# # compressed_docs = compression_retriever.invoke(query)The Full Advanced Retrieval Pipeline
By combining hybrid search and re-ranking, you create a robust retrieval pipeline:
- User Query
- Hybrid Search: Combines keyword and semantic retrieval to get an initial set of relevant documents.
- Re-ranking: A specialized model re-orders the top documents from hybrid search for maximum relevance.
- Context for LLM: The highly relevant, re-ranked documents are passed to the LLM for generation.
This approach leads to more accurate and contextually rich answers from your RAG system.
Quick Check: Retrieval Steps
Which of the following statements accurately describe the roles of Hybrid Search and Re-ranking in a RAG system?
Recap: Advanced Retrieval
We've explored advanced retrieval techniques to boost RAG performance:
- Hybrid Search: Combines keyword and semantic approaches for comprehensive initial retrieval.
- Reciprocal Rank Fusion (RRF): A method to merge and score results from different retrievers.
- Re-ranking: Uses specialized models (like cross-encoders) to refine the relevance order of retrieved documents.
These techniques ensure your RAG system provides the most accurate and contextually relevant information to the LLM.
Często zadawane pytania
Czy lekcja „Wyszukiwanie hybrydowe i ponowne rangowanie” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „Wyszukiwanie hybrydowe i ponowne rangowanie” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu LangChain / RAG / Vector DBs, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs LangChain / RAG / Vector DBs zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „Wyszukiwanie hybrydowe i ponowne rangowanie”?
Łącz wyszukiwanie słów kluczowych i semantyczne (wyszukiwanie hybrydowe) oraz używaj modeli ponownego rangowania do nadawania priorytetu najbardziej istotnym dokumentom. Ćwiczysz LangChain / RAG / Vector DBs z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć LangChain / RAG / Vector DBs?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. LangChain / RAG / Vector DBs w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 3 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „Wyszukiwanie hybrydowe i ponowne rangowanie”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji LangChain / RAG / Vector DBs?
Tak. Każda lekcja LangChain / RAG / Vector DBs zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- Strategie wyszukiwania wielozapytaniowego
- Kompresja kontekstu z użyciem LLM
- Wyszukiwanie hybrydowe i ponowne rangowanie
- Wyszukiwanie dokumentu nadrzędnego i okna zdań