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欢迎来到RAPTOR教程!RAPTOR是一种新颖的增强型检索语言模型,通过从文档中构建递归树结构,实现高效的上下文感知信息检索。这个教程将帮助你了解如何安装、使用和扩展RAPTOR,以便更好地利用这一强大的工具。
在使用RAPTOR之前,请确保已安装Python 3.8或更高版本。接下来,克隆RAPTOR仓库并安装必要的依赖项:
git clone https://github.com/parthsarthi03/raptor.git
cd raptor
pip install -r requirements.txt
首先,设置你的OpenAI API密钥并初始化RAPTOR配置:
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"
from raptor import RetrievalAugmentation
# 使用默认配置初始化RAPTOR
RA = RetrievalAugmentation()
将你的文本文档添加到RAPTOR进行索引:
with open('sample.txt', 'r') as file:
text = file.read()
RA.add_documents(text)
现在你可以使用RAPTOR根据索引的文档回答问题:
question = "How did Cinderella reach her happy ending?"
answer = RA.answer_question(question=question)
print("Answer: ", answer)
将构建的树保存到指定路径:
SAVE_PATH = "demo/cinderella"
RA.save(SAVE_PATH)
从保存的树中加载数据:
RA = RetrievalAugmentation(tree=SAVE_PATH)
answer = RA.answer_question(question=question)
RAPTOR设计为灵活的,允许你集成任何模型用于摘要生成、问答(QA)和嵌入生成。以下是如何用你自己的模型扩展RAPTOR:
要使用不同的语言模型进行摘要生成,可以通过扩展BaseSummarizationModel
类来实现。实现summarize
方法以集成自定义摘要逻辑:
from raptor import BaseSummarizationModel
class CustomSummarizationModel(BaseSummarizationModel):
def __init__(self):
# 初始化你的模型
pass
def summarize(self, context, max_tokens=150):
# 实现你的摘要逻辑
summary = "Your summary here"
return summary
对于自定义QA模型,扩展BaseQAModel
类并实现answer_question
方法。该方法应返回你的模型在给定上下文和问题时找到的最佳答案:
from raptor import BaseQAModel
class CustomQAModel(BaseQAModel):
def __init__(self):
# 初始化你的模型
pass
def answer_question(self, context, question):
# 实现你的QA逻辑
answer = "Your answer here"
return answer
要使用不同的嵌入模型,扩展BaseEmbeddingModel
类。实现create_embedding
方法,该方法应返回输入文本的向量表示:
from raptor import BaseEmbeddingModel
class CustomEmbeddingModel(BaseEmbeddingModel):
def __init__(self):
# 初始化你的模型
pass
def create_embedding(self, text):
# 实现你的嵌入逻辑
embedding = [0.0] * embedding_dim # 替换为实际嵌入逻辑
return embedding
实现自定义模型后,将它们集成到RAPTOR:
from raptor import RetrievalAugmentation, RetrievalAugmentationConfig # 初始化自定义模型 custom_summarizer = CustomSummarizationModel() custom_qa = CustomQAModel() custom_embedding = CustomEmbeddingModel() # 创建包含自定义模型的配置 custom_config = RetrievalAugmentationConfig( summarization_model=custom_summarizer, qa_model=custom_qa, embedding_model=custom_embedding ) # 使用自定义配置初始化RAPTOR RA = RetrievalAugmentation(config=custom_config)
查看demo.ipynb
,了解如何指定你自己的摘要/QA模型(如Llama/Mistral/Gemma)和嵌入模型(如SBERT),用于RAPTOR。
注意:更多示例和RAPTOR的配置方法即将发布。高级用法和附加功能将在文档和仓库更新中提供。
通过这篇教程,希望你能轻松上手RAPTOR,利用它进行高效的信息检索和处理。如果有任何疑问或建议,欢迎在RAPTOR的GitHub仓库中提出Issue。
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