Как оптимизировать производительность гибридного ретривера в LangChain для низкой задержки и эффективности токена? ⇐ Python

[Anonymous]

Я разрабатываю приложение с расширенной генерацией извлечения (RAG), используя LangChain на Python, и сталкиваюсь с проблемами производительности при использовании моей текущей настройки гибридного извлечения.
Текущее Настройка: я использую ансамблевый ретривер, который сочетает в себе ретривер TF-IDF и плотный ретривер, чтобы сбалансировать соответствие ключевых слов и семантическое сходство. Вот упрощенная версия моей настройки:

Код: Выделить всё

from langchain.retrievers import EnsembleRetriever, create_tfidf_retriever
from langchain.vectorstores import VectorStore

# Initialize TF-IDF retriever with k=5
tfidf_retriever = create_tfidf_retriever(documents=documents)
tfidf_retriever.k = 5

# Initialize dense retriever with vector store
dense_retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})

# Ensemble retriever with balanced weights
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
retrievers=[dense_retriever, tfidf_retriever],
weights=[0.5, 0.5]
)

Проблема. Несмотря на то, что эта настройка извлекает релевантные результаты, задержка получения высока, и она часто возвращает больше токенов, чем необходимо, что влияет как на производительность, так и на стоимость. Я экспериментировал с MultiQueryRetriever, чтобы лучше обрабатывать перефразированные вопросы, но это значительно увеличило время поиска.
Цель: я хочу уменьшить задержку поиска. и ограничить количество токенов в полученных документах, не жертвуя при этом релевантностью.
Что я пробовал:

• Скорректированы значения k для каждого ретривера, чтобы контролировать количество извлечений.
• Поэкспериментировали с весами для балансировки TF-IDF и выходные данные плотного извлечения.
• Протестирован MultiQueryRetriever, который улучшил релевантность, но увеличил задержку.

Вопрос. Есть ли эффективный способ настроить эту настройку LangChain, чтобы уменьшить задержку получения и ограничить количество токенов? Существуют ли какие-либо настройки, такие как определенные значения k или альтернативные конфигурации ретривера, которые могут помочь оптимизировать производительность в этом сценарии?
Любая информация о настройках, изменениях кода или примерах в LangChain которые повысят эффективность, будут очень признательны.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... ncy-and-to