# 引言
在信息爆炸的时代，如何为用户提供最相关的信息成为一个关键问题。时间加权向量存储检索器（TimeWeightedVectorStoreRetriever）通过结合语义相似性和时间衰减，为解决这一问题提供了一种创新的方法。本文将介绍如何使用这种检索器，并提供实用的代码示例。
# 主要内容
## 时间加权向量存储检索器的基本原理
时间加权向量存储检索器的评分算法为：
semantic_similarity + (1.0 - decay_rate) ^ hours_passed
- `semantic_similarity`：内容之间的语义相似度。
- `hours_passed`：自对象上次被访问以来经过的小时数。
低衰减率让内存“保留”更久，而高衰减率则使之很快变得不具有时效性。
## 低衰减率与高衰减率的区别
- **低衰减率**：使对象在长时间内保持“新鲜”。
- **高衰减率**：让对象快速“遗忘”，除非频繁访问。
# 代码示例
### 低衰减率示例
```python
from datetime import datetime, timedelta
import faiss
from langchain.retrievers import TimeWeightedVectorStoreRetriever
from langchain_community.docstore import InMemoryDocstore
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 定义嵌入模型
embeddings_model = OpenAIEmbeddings()
embedding_size = 1536
index = faiss.IndexFlatL2(embedding_size)
vectorstore = FAISS(embeddings_model, index, InMemoryDocstore({}), {})
retriever = TimeWeightedVectorStoreRetriever(
vectorstore=vectorstore, decay_rate=0.00000000000001, k=1
)
yesterday = datetime.now() - timedelta(days=1)
retriever.add_documents(
[Document(page_content="hello world", metadata={"last_accessed_at": yesterday})]
)
retriever.add_documents([Document(page_content="hello foo")])
# 使用API代理服务提高访问稳定性
print(retriever.get_relevant_documents("hello world"))
高衰减率示例
retriever = TimeWeightedVectorStoreRetriever(
vectorstore=vectorstore, decay_rate=0.999, k=1
)
yesterday = datetime.now() - timedelta(days=1)
retriever.add_documents(
[Document(page_content="hello world", metadata={"last_accessed_at": yesterday})]
)
retriever.add_documents([Document(page_content="hello foo")])
# 使用API代理服务提高访问稳定性
print(retriever.get_relevant_documents("hello world"))
常见问题和解决方案
如何设置合理的衰减率？
选择合适的衰减率取决于应用场景。频繁更新的数据可以选择高衰减率，而历史记录重要性较高的场景则应选择低衰减率。
网络访问问题怎么解决？
由于某些地区网络限制，考虑使用API代理服务以提高访问稳定性是一个不错的选择。
总结和进一步学习资源
本文介绍了时间加权向量存储检索器的基本原理和具体使用方法。欲深入了解LangChain及相关技术，建议访问以下资源：
参考资料
- LangChain API参考
- FAISS官方文档
- OpenAI嵌入模型使用指南
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