轻松实现多检索器结果融合：提升信息检索性能的秘密武器

在信息检索领域，单一检索算法往往不能全面覆盖所有的检索需求。为了提高检索性能，我们可以利用多种检索算法的优势，通过组合它们的结果来实现更出色的性能。本文将介绍如何使用 来组合多个检索器的结果，特别是组合稀疏检索器（如 BM25）和密集检索器（如嵌入相似度）。这种结合也被称为“混合搜索”。

使用 的基本原理

是通过对多个基础检索器（）的结果进行融合来实现的。它采用的是互相关等级融合算法（Reciprocal Rank Fusion），能够综合不同算法的优势，从而达到比任何单一算法更好的性能。

常见组合模式

最常见的组合模式是将稀疏检索器（如 BM25）与密集检索器（如向量相似度）结合使用。稀疏检索器擅长根据关键字查找相关文档，而密集检索器则擅长基于语义相似性查找相关文档。通过合并这两种方法的结果，可以提高检索的全面性和准确性。

下面展示了如何将 BM25 检索器与基于 FAISS 向量存储的检索器进行组合：

输出结果为：

如何动态配置检索参数？

在某些情况下，我们可能需要在运行时调整检索器的参数。下面展示了如何更新 FAISS 检索器的“top-k”参数：

通过组合多个检索器的结果， 提供了一种强大的信息检索方式。开发者可以根据具体应用场景，灵活调整不同检索器的比例和参数设置，以达到最佳的检索效果。

对于想要深入学习 和相关技术的读者，推荐阅读以下资源：

• EnsembleRetriever API 文档
• BM25Retriever API 文档
• FAISS 向量检索

1. Reciprocal Rank Fusion: Reciprocal Rank Fusion
2. OpenAI Embeddings: OpenAI Embeddings

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