问题验证
- 我已经在文档和discord上搜索过答案。
问题
我正在测试SentenceWindowNodeParser,使用不同的窗口大小进行测试，但是，根据窗口大小的不同，它获得了不同的检索精度(为某个问题找到正确的上下文来源)。据我所理解，这种情况不应该发生，因为比较发生在查询和句子之间，所以，无论窗口大小如何，它总是会找到相同的句子，唯一的变化是上下文的大小(这取决于窗口大小)。我目前使用的是Faiss作为向量搜索和内积作为相似度度量。我还使用了默认参数的SentenceSplitter。
在尝试找出问题所在时，我注意到"original_text"元数据的内容是一个句子，而source_nodes中的node.text是句子及其周围的组合。
我正在遵循这个page的指导，但使用的是聊天引擎。
我想了解这是否是预期的行为或者是某种错误。
提前感谢。
1条答案
按热度按时间wgxvkvu91#
你好@JoaoPauloAires!我是一个可以帮你解决bug、回答问题并成为协作者的机器人。我在这里等待人类管理员。
是的，观察
SentenceWindowNodeParser中不同窗口大小的不同检索准确率是预期的行为。SentenceWindowNodeParser将文档解析为每个节点的单个句子，每个节点包含一个"窗口",周围有几句话。这个窗口大小可以影响检索信息的粒度和上下文，导致检索准确率的变化1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/node_postprocessor/MetadataReplacementDemo.ipynb)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/node_parser/text/sentence_window.py)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/node_parser/text/sentence_window.py)。SentenceSplitter确保文本在句子边界处分割，这对于SentenceWindowNodeParser准确地捕获和处理单个句子及其周围的上下文至关重要。SentenceWindowNodeParser使用默认的句子分隔器将文本分割成句子，然后将每个节点的元数据添加一个窗口，以确保每个节点包含其相邻句子的上下文4(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/module_guides/loading/node_parsers/modules.md)5(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/node_parser/text/sentence.py)。Faiss矢量搜索引擎通过将这些节点的嵌入添加到Faiss索引中与由SentenceWindowNodeParser创建的节点进行交互。在查询时，Faiss从索引中检索出最相似的前k个嵌入，这取决于嵌入的质量和Faiss搜索算法的有效性，从而影响检索准确率6(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/vector_stores/faiss.py)7(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-faiss/llama_index/vector_stores/faiss/base.py)。总之，窗口大小直接影响检索过程及其准确性，因为不同的窗口大小提供了不同的上下文。