介绍一种实用的RAG技术：父文档检索（PDR）-51CTO.COM

译者 | 陈峻

审校 | 重楼

作为一种能在先进的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）模型中实现的方法，父文档检索（Parent Document Retrieval，PDR）旨在恢复那些可以从中提取到相关子段落（或片段）的完整父文档。此类文档通过将丰富的上下文，传递给 RAG 模型，以便对复杂或细微的问题，做出更全面且内涵丰富的回答。通常，在 RAG 模型中检索出父文档的主要步骤包括：

数据预处理：将冗长的文档分解为多个可管理的片段。
创建嵌入：将片段转换为数值向量，以实现高效的搜索。
用户查询：让用户提交问题。
块检索：模型检索出那些与查询嵌入最为相似的部分。
查找父文档：检索原始文档或从中获取更大的片段。
父文档检索：检索完整的父文档，为响应提供更为丰富的上下文。

循序渐进的实施

根据上图，我们可以将实现父文档检索的步骤简单分为如下四个不同的阶段：

1. 准备数据

我们首先应为自己的 RAG 系统创建环境并预处理数据，以便对后续的父文档开展文档检索。

（1）导入必要的模块

我们将从已安装的库中导入所需的模块，以设置我们的 PDR 系统：

Python

from langchain.schema import Document
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.retrievers import ParentDocumentRetriever
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.storage import InMemoryStore
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings

上述这些库和模块正是构成整个过程步骤的主要部分。

（2）设置 OpenAI API 密钥

接着，我们使用 OpenAI LLM来生成响应，为此我们需要一个 OpenAI 的API 密钥。该密钥可被用来设置环境变量：OPENAI_API_KEY。

Python

OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""  # Add your OpenAI API key
if OPENAI_API_KEY == "":
raise ValueError("Please set the OPENAI_API_KEY environment variable")

（3）定义文本嵌入函数

通过如下方式，我们利用 OpenAI 的嵌入来表示文本数据：

Python

embeddings = OpenAIEmbeddings()

（4）加载文本数据

为了读取想要检索的文本文档，你可以利用类TextLoader来读取文本文件：

Python

loaders = [
    TextLoader('/path/to/your/document1.txt'),
    TextLoader('/path/to/your/document2.txt'),
]
docs = []
for l in loaders:
docs.extend(l.load())

2. 检索完整的文档

下面，我们将通过设置系统，来检索与子段落相关的完整父文档。

（1）完整文档的拆分

我们使用RecursiveCharacterTextSplitter将加载的文档分割成比所需大小更小的文本块。这些子文档将使我们能够有效地搜索相关段落：

Python

child_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400)

（2）矢量存储和存储设置

下面，我们将使用Chroma向量存储来嵌入各个子文档，并利用InMemoryStore来跟踪与子文档关联的完整父文档：

Python

vectorstore = Chroma(
    collection_name="full_documents",
    embedding_function=OpenAIEmbeddings()
)
store = InMemoryStore()

（3）父文档检索器

接着，让我们从类ParentDocumentRetriever中实例化一个对象。该类主要负责完整父文档与基于子文档相似性检索相关的核心逻辑。

Python

full_doc_retriever = ParentDocumentRetriever(
    vectorstore=vectorstore,
    docstore=store,
    child_splitter=child_splitter
)

（4）添加文档

然后，这些加载的文档将使用add_documents方法被馈入ParentDocumentRetriever中，如下代码所示：

Python

full_doc_retriever.add_documents(docs)
print(list(store.yield_keys()))  # List document IDs in the store

（5）相似性搜索和检索

至此，检索器已基本实现，你可以在给定查询的情况下，去检索相关的子文档，并获取相关的完整父文档：

Python

sub_docs = vectorstore.similarity_search("What is LangSmith?", k=2)
print(len(sub_docs))
print(sub_docs[0].page_content)  
retrieved_docs = full_doc_retriever.invoke("What is LangSmith?")
print(len(retrieved_docs[0].page_content)) 
print(retrieved_docs[0].page_content)

3. 检索更大的数据块

有时，在文档非常大的情况下，我们可能无法获取完整的父文档。对此，可参考如下从父文档获取较大片段的方法：

块和父级文本分割：

使用RecursiveCharacterTextSplitter的两个实例，其中一个用于创建特定大小的较大父文档。另一个具有较小的块大小，可用于创建文本片段，即父文档中的子文档。

矢量存储和存储设置（类似完整的文档检索）：

创建一个向量存储Chroma，用于索引子文档的嵌入。
使用InMemoryStore保存父文档的块。

（1）父文档检索器

该检索器可解决 RAG 中的一个基本问题：由于被检索的整个文档过大，而无法包含足够的上下文。为此，RAG需将文档切成小块进行检索，进而对这些小块进行索引。不过，在查询之后，它不会去检索这些文档片段，而是检索整个父文档，从而为后续的生成提供更为丰富的上下文。

Python

parent_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=2000)  
child_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400)   
vectorstore = Chroma(
    collection_name="split_parents",
    embedding_function=OpenAIEmbeddings()
)
store = InMemoryStore()
big_chunks_retriever = ParentDocumentRetriever(
    vectorstore=vectorstore,
    docstore=store,
    child_splitter=child_splitter,
    parent_splitter=parent_splitter
)
# Adding documents
big_chunks_retriever.add_documents(docs)
print(len(list(store.yield_keys())))  # List document IDs in the store

（2）相似性搜索和检索

该过程仍然与完整的文档检索类似，我们需要查找相关的子文档，然后从父文档中获取相应的更大文档块。

Python

sub_docs = vectorstore.similarity_search("What is LangSmith?", k=2)
print(len(sub_docs))
print(sub_docs[0].page_content)  
retrieved_docs = big_chunks_retriever.invoke("What is LangSmith?")
print(len(retrieved_docs))
print(len(retrieved_docs[0].page_content)) 
print(retrieved_docs[0].page_content)

4. 与 RetrievalQA 集成

至此，我们已经实现了一个父文档检索器，你可以将其与RetrievalQA链集成，以使用检索到的父文档进行各种问答：

Python

qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(),
                                chain_type="stuff",
                                retriever=big_chunks_retriever)
query = "What is LangSmith?"
response = qa.invoke(query)
print(response)

小结

综上所述，PDR 大幅提高了 RAG 模型输出响应的准确性，而且这些响应都带有丰富的上下文。而通过对父文档的全文检索，我们可以深入准确地回答各种复杂问题，这也是复杂人工智能的基本要求。

译者介绍

陈峻（Julian Chen），51CTO社区编辑，具有十多年的IT项目实施经验，善于对内外部资源与风险实施管控，专注传播网络与信息安全知识与经验。

原文标题：Parent Document Retrieval (PDR): Useful Technique in RAG，作者：Intiaz Shaik

链接：https://dzone.com/articles/parent-document-retrieval-useful-technique-in-rag。