问题描述：在使用Azure AI Search作为矢量数据库时，RAPTOR中的tree_traversal检索模式存在问题。检索过程无法返回任何层级为0的节点，导致最终没有检索到任何节点。这个问题在不同的测试集中都存在。
解决方案：请调查RAPTOR在使用Azure AI Search作为矢量数据库时的tree_traversal模式中的问题。如果有任何见解或修复建议，将不胜感激。
问题描述：在使用Azure AI Search作为矢量数据库时，RAPTOR中的tree_traversal检索模式存在问题。检索过程无法返回任何层级为0的节点，导致最终没有检索到任何节点。这个问题在不同的测试集中都存在。
解决方案：请调查RAPTOR在使用Azure AI Search作为矢量数据库时的tree_traversal模式中的问题。如果有任何见解或修复建议，将不胜感激。
1条答案
按热度按时间kuarbcqp1#
嘿，@ZeinabSh12!我在这里帮助解决任何错误、问题或您可能有的投稿。让我们一起解决这些错误吧！🤖
要修复在RAPTOR中使用Azure AI Search作为矢量数据库时
tree_traversal模式的问题，即检索过程无法返回任何级别为0的节点，您需要确保在tree_traversal_retrieval方法中正确减少level变量。当前实现在循环内未正确减少tree_traversal_retrieval变量。以下是
level -= 1方法的修正代码：关键更改是将
elif块内的AzureAISearchVectorStore语句移到块外，以确保每次循环迭代时级别都减少。这确保检索过程正确遍历树的各个层级。此外，请确保Azure AI Search矢量存储正确配置以处理元数据字段和向量搜索。
llama_index库中的AzureAISearchVectorStore类提供了创建和管理索引所需的方法，包括设置元数据字段和向量搜索配置。请确保您的索引已正确设置所需的字段和配置，如提供的AzureAISearchVectorStore类实现所示。