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

[Anonymous]

Я разрабатываю приложение для поиска с поколением (RAG) с использованием Langchain в Python, и я сталкиваюсь с проблемами производительности с моей текущей гибридной настройкой поиска. Вот упрощенная версия моей настройки: < /p>

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 : Хотя эта настройка получает соответствующие результаты, задержка поиска высока, и она часто возвращает больше токенов, чем необходимо, влияя как на производительность, так и затраты. Я экспериментировал с MultiqueryRiever для лучшей обработки перефразированных вопросов, но это значительно увеличило время извлечения. />

• Нарешенные значения k < /code> для каждого извлечения для контроля подсчета поиска. < /p>
  < /li>
  Экспериментирован с весами для баланса TF-IDF и Dense Rekence. Актуальность, но повышенная задержка.

Вопрос : существует ли эффективный способ настроить эту настройку Langchain, чтобы уменьшить задержку поиска и предел токенов? Существуют ли корректировки, такие как конкретные значения k или альтернативные конфигурации реверверов, которые могут помочь оптимизировать производительность в этом сценарии?

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