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ailine/backend/app/rag/rerank.py

99 lines
2.8 KiB
Python
Raw Normal View History

"""
重排业务逻辑模块
本模块包含 RAG 相关的重排业务逻辑文档处理排序top_n
使用 model_services/rerank_services.py 提供的纯服务层
"""
import logging
from typing import List
from langchain_core.documents import Document
from ..model_services import get_rerank_service
logger = logging.getLogger(__name__)
class DocumentReranker:
"""
文档重排器 - 业务逻辑层
负责
- Document 提取内容
- 调用 rerank service 获取得分
- 根据得分排序
- 返回 top_n 文档
"""
def __init__(self, rerank_service=None):
"""
初始化文档重排器
Args:
rerank_service: 重排服务可选默认通过 get_rerank_service() 获取
"""
self._rerank_service = rerank_service or get_rerank_service()
def compress_documents(
self,
documents: List[Document],
query: str,
top_n: int = 5
) -> List[Document]:
"""
对文档进行重排 - 业务逻辑
Args:
documents: 待排序的文档列表
query: 查询字符串
top_n: 返回前 N 个结果
Returns:
2026-05-06 01:15:52 +08:00
List[Document]: 排序后的文档列表每个文档的 metadata 中包含 rerank_score
"""
if not documents:
return []
try:
2026-05-06 01:15:52 +08:00
# 1. 从 Document 提取内容
doc_contents = [doc.page_content for doc in documents]
2026-05-06 01:15:52 +08:00
logger.info(f"[Rerank] 收到 {len(documents)} 个文档待重排")
# 2. 调用重排服务计算得分
scores = self._rerank_service.compute_scores(query, doc_contents)
2026-05-06 01:15:52 +08:00
logger.info(f"[Rerank] 获取到 {len(scores)} 个得分")
2026-05-06 01:15:52 +08:00
# 3. 构建 (文档, 分数) 对并排序
doc_score_pairs = list(zip(documents, scores))
doc_score_pairs_sorted = sorted(doc_score_pairs, key=lambda x: x[1], reverse=True)
2026-05-06 01:15:52 +08:00
# 4. 取 top_n并添加 rerank_score 到 metadata
top_docs = []
for doc, score in doc_score_pairs_sorted[:top_n]:
# 创建新文档,添加 rerank_score
new_doc = Document(
page_content=doc.page_content,
metadata={**doc.metadata, "rerank_score": score}
)
top_docs.append(new_doc)
return top_docs
except Exception as e:
2026-05-06 01:15:52 +08:00
logger.warning(f"[Rerank] 重排失败,返回原始结果: {e}")
return documents[:top_n]
def create_document_reranker(rerank_service=None) -> DocumentReranker:
"""
创建文档重排器的工厂函数
Args:
rerank_service: 重排服务可选
Returns:
DocumentReranker: 文档重排器实例
"""
return DocumentReranker(rerank_service)