MultiQueryRetriever folosește un LLM pentru a rescrie întrebarea utilizatorului în 3-5 formulări alternative din perspective diferite, execută căutarea pentru fiecare variantă și returnează reuniunea unică a tuturor fragmentelor relevante găsite.
from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever
multi_retriever = MultiQueryRetriever.from_llm(
retriever=vectordb.as_retriever(),
llm=ChatOpenAI(temperature=0)
)
# Depășește limitările de vocabular dacă utilizatorul folosește termeni diferiți de documentație
rezultate = multi_retriever.invoke("Cum optimizez consumul de memorie?")Recuperare maximă: Reduce cazurile în care un fragment relevant este omis din cauza unei formulări particulare.
Întrebări & Exemple practice:
MultiQueryRetriever: Generarea Variațiilor de Întrebări pentru Acoperire RAGAi o întrebare despre MultiQueryRetriever: Generarea Variațiilor de Întrebări pentru Acoperire RAG sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.