Denser Retriever 是一个企业级的RAG检索器，将多种搜索技术整合到一个平台中。在MTEB数据集上的实验表明，Denser Retriever可以显著提升向量搜索（VS）的基线（snowflake-arctic-embed-m模型, 在MTEB/BEIR排行榜达到了最先进的性能）。
它来自Denser.ai公司，创始人是黄志恒，曾担任 AWS 首席科学家，领导过 Amazon Kendra 和 Amazon Business Q 项目，截至 2024 年7 月，他的谷歌学术被引用次数超过 13,700 次。Denser Retriever是完全开源的，可以使用其构建自己专属的RAG应用和聊天机器人。
RAG系统主要包括两个部分：检索器和生成器。AI检索器用于确保 AI 应用中的准确和无缝体验。检索器大致分为两类：关键词搜索和向量搜索。关键词搜索依赖于关键词匹配，而向量搜索则关注语义相似性。流行的工具包括用于关键词搜索的 Elasticsearch 和用于向量搜索的 Milvus、Chroma 和 Pinecone。
在大语言模型时代，许多领域的专业人士都热衷于开发 RAG AI 应用原型。像 Langchain 这样的工具发挥着重要作用。例如，用户可以使用 Langhian 和 Chroma 快速构建一个用于法律文档分析的 RAG 应用。
DenserAI 团队推出的 Denser Retriever 侧在快速原型设计方面表现优异。Denser Retriever将多种搜索技术整合到一个平台中。它利用梯度提升（xgboost）机器学习技术，将关键词搜索、向量搜索和机器学习重排序结合在一起。
在 MTEB 数据集上评估 Denser Retriever。通过xgboost模型（记作ES+VS+RR_n）将关键词搜索、向量搜索和重排序器结合，可以显著提升向量搜索（VS）的基线（snowflake-arctic-embed-m模型, 在MTEB/BEIR排行榜达到了最先进的性能）。ES+VS+RR_n模型在15个MTEB数据集上达到了最高的NDCG@10得分56.47，相比snowflake模型（NDCG@10得分54.24）绝对提升了2.23，相对提升了4.11%。在广泛认可的MSMARCO基准数据集上，ES+VS+RR_n模型将snowflake模型的NDCG@10得分从41.77提升到47.23，带来了13.07%的相对提升。
用户可以通过一个简单的 Docker Compose 命令快速安装 Denser Retriever 及其所需工具，用于构建自己专属的RAG应用。同时Denser Retriever还提供了自托管解决方案，支持企业级别生产环境的部署。
1.1、Denser Retriever 能做什么？
Denser Retriever 的初始版本提供了如下功能：
● 支持异构检索器，如关键词搜索、向量搜索和机器学习模型重排序。
● 利用 xgboost 机器学习技术有效结合异构检索器。
● 在MTEB检索基准测试上达到最先进的精确度
● 演示如何使用 Denser Retriever 来驱动端到端应用，如聊天机器人和语义搜索。
● 提供了详细的开发文档和安装指南
● 完全开源：Denser Retriever 是开源的，提供透明性和持续的社区驱动改进机会。
● 可企业级中使用：设计用于生产环境的部署，确保实际应用中的可靠性和稳定性。
● 最先进的精度：提供最先进的准确性，提高 AI 应用质量。
● 可扩展：无论是处理不断增长的数据需求还是扩展用户需求，Denser Retriever 都能无缝扩展以满足要求。
● 灵活性：该工具适应广泛的应用，并可根据具体需求进行定制，是多种行业的多功能选择。
接下来，我们会介绍如何使用Denser Retriever构建一个由 AI 驱动的聊天机器人应用程序，该应用程序允许您根据自己的数据自定义自己的知识聊天机器人。
- 使用@vercel/ai 将 AI 集成到软件应用程序中，
- 使用 DenserRetriever 检索您自己的数据。
要完全理解本教程，您需要对 React 或 Next.js 有基本的了解。以下是构建 AI 驱动的聊天机器人应用程序所需的工具：Docker&Docker compose - 在您的本地主机上提供 DenserRetriever api服务器。OpenAI API——提供 API 密钥，使我们能够使用 ChatGPT 模型执行各种任务。
首先，通过在终端中运行以下代码片段来创建 Next.js 应用程序：
npx create-next-app --example https://github.com/vercel/ai/tree/main/examples/next-langchain next-retriever
在本教程中，我们将使用 vercel 的 langchain 集成模板。接下来，我们可以安装依赖项。cd next-retriever
npm install
首先，将 docker-compose.yml 文件复制到您的工作目录。version: "3.5"
services:
denserretriever:
image: jotyy318/denserretriever
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8090/"]
interval: 30s
timeout: 20s
retries: 3
ports:
- "8090:8090"
elasticsearch:
image: elasticsearch:8.13.4
environment:
- discovery.type=single-node
- ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g
- xpack.security.enabled=false
volumes:
- ${DOCKER_VOLUME_DIRECTORY:-./docker-volume}:/usr/elasticsearch/data
ports:
- "9200:9200"
- "9300:9300"
etcd:
container_name: milvus-etcd
image: quay.io/coreos/etcd:v3.5.0
environment:
- ETCD_AUTO_COMPACTION_MODE=revision
- ETCD_AUTO_COMPACTION_RETENTION=1000
- ETCD_QUOTA_BACKEND_BYTES=4294967296
volumes:
- ${DOCKER_VOLUME_DIRECTORY:-./docker-volume}/volumes/etcd:/etcd
command: etcd -advertise-client-urls=http://127.0.0.1:2379 -listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 --data-dir /etcd
minio:
container_name: milvus-minio
image: minio/minio:RELEASE.2020-12-03T00-03-10Z
environment:
MINIO_ACCESS_KEY: minioadmin
MINIO_SECRET_KEY: minioadmin
volumes:
- ${DOCKER_VOLUME_DIRECTORY:-./docker-volume}/volumes/minio:/minio_data
command: minio server /minio_data
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:9000/minio/health/live"]
interval: 30s
timeout: 20s
retries: 3
standalone:
container_name: milvus-standalone
image: milvusdb/milvus:v2.3.15
command: ["milvus", "run", "standalone"]
environment:
ETCD_ENDPOINTS: etcd:2379
MINIO_ADDRESS: minio:9000
volumes:
- ${DOCKER_VOLUME_DIRECTORY:-./docker-volume}/volumes/milvus:/var/lib/milvus
ports:
- "19530:19530"
depends_on:
- "etcd"
- "minio"
networks:
default:
name: milvus
接下来，您可以将 /code/data 中的数据替换为您自己的数据。如果没有，它将使用 DenserAI 的默认数据。
最后，运行以下命令启动 DenserRetriever。
docker compose up -d
索引建立完成后，DenserRetriever 的状态是可正常运行的。
然后，您现在可以构建应用程序了。
在本节中，我将引导您构建聊天机器人应用程序。要设置 Next.js 和 DenserRetriever 之间的连接，请导航到 Next.js 应用程序文件夹 /api/chat 并编辑文件 route.ts 。
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { LangChainAdapter, Message, StreamingTextResponse } from "ai";
import { AIMessage, HumanMessage } from "langchain/schema";
export const dynamic = "force-dynamic";
export const maxDuration = 60;
function generatePrompt(query: string, passages: string[]): string {
let prompt: string =
"### Instructions:\n" +
"The following context consists of an ordered list of sources. If you can find answers from the context, use the context to provide a long response. You MUST cite the context titles and source URLs strictly in Markdown format in your response. If you cannot find the answer from the sources, use your knowledge to come up with a reasonable answer and do not cite any sources. If the query asks to summarize the file or uploaded file, provide a summarization based on the provided sources. If the conversation involves casual talk or greetings, rely on your knowledge for an appropriate response.";
prompt += `### Query:\n${query}\n`;
if (passages.length > 0) {
prompt += `\n### Context:\n${JSON.stringify(passages)}\n`;
}
prompt += "### Response:";
return prompt;
}
export async function POST(req: Request) {
const {
messages,
}: {
messages: Message[];
} = await req.json();
const model = new ChatOpenAI(
{
model: "gpt-4o",
},
{
baseURL: process.env.OPENAI_API_BASE_URL,
},
);
const query = messages[messages.length - 1].content;
const { passages } = await fetch("http://127.0.0.1:8090/retrieve", {
method: "POST",
headers: {
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
question: query,
}),
})
.then((res) => {
if (res.ok) {
return res.json();
} else {
throw new Error("Failed to fetch");
}
})
.catch((err) => {
return { docs: [], passages: [] };
});
const prompt = generatePrompt(query, passages);
const stream = await model.stream(
messages.map((message) =>
message.role == "user"
? new HumanMessage(prompt)
: new AIMessage(message.content),
),
);
return new StreamingTextResponse(LangChainAdapter.toAIStream(stream));
}
接下来，在 .env.local 中设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。
cp .env.local.example .env.local
现在，启动您的 Next.js 应用程序，您将看到神奇的效果。
此 Chatbot 应用程序演示了如何使用 DenserRetriever 为端到端应用程序提供支持。
如果您正在构建企业 AI 应用程序，DenserRetriever 是满足您的数据检索需求的绝佳选择。
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