`ParentDocumentRetriever` 通過 **分層檢索** 方式，解決了傳統向量搜索容易導致的上下文缺失問題。\x0d\x0a\x0d\x0a它特別適用于長文檔處理，能夠提高問答系統的檢索質量。

原標題：LangChain實戰 | ParentDocumentRetriever 優化長文檔的向量搜索質量
文章來源：AI取經路
內容字數：6039字

ParentDocumentRetriever：解決長文檔檢索上下文缺失的利器

在構建基于大語言模型（LLM）的問答系統時，高效準確的信息檢索至關重要。然而，傳統的向量搜索方法常常面臨上下文缺失的難題，影響最終答案的完整性和準確性。本文將深入探討LangChain提供的ParentDocumentRetriever，一種能夠有效解決此問題的分層檢索技術。

1. 傳統向量搜索的局限性

傳統的向量搜索通常將文檔分割成較小的片段，然后根據相似度匹配用戶查詢。這種方法雖然能快速找到與查詢相關的片段，但往往只返回局部信息，缺乏完整的上下文。例如，從一篇長文中檢索某個特定概念，傳統方法可能只返回包含該概念的單個句子或段落，而忽略了前后文對其理解至關重要的信息，導致答案支離破碎，難以理解。

2. ParentDocumentRetriever的核心原理

ParentDocumentRetriever巧妙地解決了這個問題。它采用了一種分層檢索策略，將長文檔首先分割成較大的“父文檔”（Parent Documents），再將父文檔進一步分割成較小的“子文檔”（Child Documents）。子文檔的嵌入向量存儲在向量數據庫中，用于快速檢索。

當用戶提出查詢時，系統首先在子文檔中進行相似度搜索，找到最匹配的子文檔。然后，系統根據子文檔找到其所屬的父文檔，并最終返回完整的父文檔作為檢索結果。這種方法確保了上下文信息的完整性，避免了因信息缺失導致的理解偏差。

3. ParentDocumentRetriever的使用方法

使用ParentDocumentRetriever需要以下步驟：

1. 加載文檔： 使用合適的文檔加載器（例如LangChain的TextLoader）加載需要索引的長文檔。
2. 文檔分割： 使用RecursiveCharacterTextSplitter分別創建父文檔和子文檔分割器，控制父文檔和子文檔的大小。
3. 向量數據庫： 選擇合適的向量數據庫（例如Chroma），存儲子文檔的嵌入向量。
4. 創建檢索器： 創建ParentDocumentRetriever實例，指定向量數據庫、文檔存儲、父文檔和子文檔分割器。
5. 添加文檔： 將加載的文檔添加到ParentDocumentRetriever中。
6. 進行查詢： 使用`retriever.invoke()`方法進行查詢，返回完整的父文檔。

代碼示例中，我們使用了OpenAIEmbeddings進行文本嵌入，并以Chroma作為向量數據庫。 通過`retriever.invoke()`方法，我們可以直接獲得包含完整上下文的父文檔，而不是孤立的子文檔片段。

4. 應用場景與優勢

ParentDocumentRetriever特別適用于需要處理長文檔的場景，例如：

• 法律文檔分析： 返回完整的法律條款，避免因上下文缺失導致的理解錯誤。
• 企業知識庫： 確保員工獲取的知識完整且連貫，提高知識檢索效率。
• 技術文檔檢索： 返回完整的API文檔或代碼示例，方便開發者理解和使用。
• 學術論文檢索： 提供完整的論文段落，幫助讀者更好地理解研究內容。

ParentDocumentRetriever的主要優勢在于它兼顧了檢索的精確性和上下文的完整性，顯著提高了基于LLM的問答系統的質量。

5. 總結

ParentDocumentRetriever通過巧妙的分層檢索機制，有效解決了傳統向量搜索在處理長文檔時容易出現的上下文缺失問題。它在各種需要處理長文檔的應用場景中都具有顯著的優勢，是構建高質量LLM問答系統的重要工具。

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