引言
在构建检索应用时，常常需要考虑多用户场景。这意味着不只是存储单个用户的数据，而是需要确保不同用户之间的数据隔离。为了只检索特定用户的信息，我们需要配置检索链。本文将详细介绍如何实现这一功能。
主要内容
确保检索器支持多用户
在LangChain中，没有统一的标志或过滤器用于多用户检索。每个向量存储和检索器可能有不同的称呼（如命名空间、多租户等）。通常，这是通过传递给sSimilarity_search的关键字参数实现的。阅读文档或源代码，确保您使用的检索器支持多用户，并了解如何使用它。
贡献建议
为不支持或未记录多用户功能的检索器添加文档和支持，是对LangChain的绝佳贡献方式。
将参数作为链的可配置字段
这样可以在运行时轻松地调用链并配置相关标志。请参阅文档了解更多配置信息。
代码示例
以下代码示例展示如何使用Pinecone实现每用户检索。
import os
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_pinecone import PineconeVectorStore
# 设置Pinecone API密钥
os.environ["PINECONE_API_KEY"] = "Your Pinecone API key"
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = PineconeVectorStore(index_name="test-example", embedding=embeddings)
# 添加带有命名空间的文本
vectorstore.add_texts(["i worked at kensho"], namespace="harrison")
vectorstore.add_texts(["i worked at facebook"], namespace="ankush")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
# 仅获取Ankush的文档
ankush_docs = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"namespace": "ankush"}).get_relevant_documents(
"where did i work?"
)
print(ankush_docs) # 输出: [Document(page_content='i worked at facebook')]
# 仅获取Harrison的文档
harrison_docs = vectorstore.as_retriever(
search_kwargs={"namespace": "harrison"}
).get_relevant_documents("where did i work?")
print(harrison_docs) # 输出: [Document(page_content='i worked at kensho')]
常见问题和解决方案
-
API访问问题：由于某些地区的网络限制，访问Pinecone等API可能会有困难。建议使用API代理服务提高访问稳定性。
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检索器不支持多用户：如果检索器不支持多用户，可以修改开源代码或选择支持多用户的向量存储方案。
总结和进一步学习资源
实现每用户检索是确保用户数据隔离的关键。通过合理配置检索链，您可以创建可靠的多用户应用。建议参阅以下资源以获取更深入的了解：
参考资料
- LangChain Documentation
- Pinecone Documentation
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