LangChain实战 | MultiQueryRetriever 让 RAG 更懂你的问题

MultiQueryRetriever是 LangChain 提供的一种增强检索工具，能够通过生成多个查询变体提高召回率，解决单一查询匹配度不足的问题。它适用于模糊查询、开放域问答、长文档检索等场景

原标题：LangChain实战 | MultiQueryRetriever 让 RAG 更懂你的问题
文章来源：AI取经路
内容字数：6554字

LangChain中的MultiQueryRetriever：提升检索召回率的利器

在信息检索领域，准确高效地获取相关信息至关重要。然而，传统的检索方法往往受限于单一查询的表达能力，容易遗漏重要的信息，导致召回率低下。为了解决这个问题，LangChain提供了一种强大的检索增强工具——MultiQueryRetriever，它能够通过生成多个查询变体来显著提升检索的全面性和准确性。

什么是MultiQueryRetriever？

MultiQueryRetriever的核心思想是克服单一查询的局限性。它并非依赖于单一查询检索到的文档集来生成最终结果，而是利用大型语言模型（LLM）自动生成多个表达相同信息需求的查询变体。这些变体以不同的方式表达同一问题，从而确保检索涵盖更广泛的相关内容。这在处理模糊、不精确或用户表达方式多样化的查询时尤为有效，能够有效提高检索的召回率和鲁棒性。

MultiQueryRetriever的工作原理

传统检索的局限性

传统的基于嵌入向量的检索方法，通常将查询文本转换为固定向量或关键词集合进行搜索。这种方法存在以下不足：首先，不同用户可能使用不同的词语表达同一问题，导致查询表述不统一；其次，如果查询与索引库中的向量或关键词不精确匹配，则可能无法检索到相关文档，导致召回率低；最后，这种方法难以处理语义上的变体，可能错过与查询语义相关但表达方式不同的文档。

MultiQueryRetriever的核心机制

MultiQueryRetriever巧妙地解决了这些问题。它的工作流程主要包括三个步骤：首先，利用LLM（例如OpenAI GPT）根据用户输入生成多个查询变体；其次，将这些变体分别提交给底层的检索器（Retriever），获取各自的相关文档；最后，对所有检索结果进行去重和排序，以确保最终返回的文档质量更高，并兼顾全面性和准确性。

代码示例与执行过程

以下是一个简单的代码示例，演示如何使用MultiQueryRetriever进行检索：（由于篇幅限制，此处仅提供代码框架，具体的代码实现需要根据实际环境和库版本进行调整。）

首先，加载文档并进行分块处理；然后，创建基于OpenAIEmbeddings的向量数据库；接着，创建MultiQueryRetriever实例，并指定LLM；最后，利用创建好的检索器和LLM构建检索链，并进行查询。

在执行过程中，MultiQueryRetriever会根据用户问题生成多个查询变体，然后分别进行检索，最后合并并去重结果，最终返回高质量的检索结果。

适用场景

MultiQueryRetriever适用于多种场景，能够显著提升检索效果：

模糊查询的搜索场景

当用户输入的查询过于简短或表述不清时，MultiQueryRetriever可以生成更详细、更全面的查询变体，例如将“AI 未来”扩展为“人工智能的未来发展趋势”、“AI技术未来发展方向”等，从而提高召回率。

开放域问答

在开放域问答中，用户的问题可能有多种表达方式。MultiQueryRetriever能够生成多个查询变体，确保检索系统涵盖不同角度的答案，提升问答质量。

长文档检索

对于长文档，MultiQueryRetriever可以帮助拆解查询，并从多个角度进行搜索，从而提高检索的准确性和全面性。

总结

MultiQueryRetriever是LangChain提供的一个强大的检索增强工具，它通过生成多个查询变体来提高检索召回率，解决了单一查询匹配度不足的问题。其在模糊查询、开放域问答和长文档检索等场景中具有显著的优势，能够有效提升RAG系统的性能和效率。结合其他检索增强工具，可以构建更强大的信息检索系统，为用户提供更精准、更全面的信息服务。

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