## 引言
在构建文档检索应用时，支持多个用户是一个常见的需求。这意味着需要确保用户无法访问彼此的数据。本文将演示如何配置检索链的运行时属性，以根据用户限定可用的文档集。
## 主要内容
### 步骤1: 确认检索器支持多用户
在LangChain中，尚未统一支持多用户配置。每个向量存储和检索器可能有自己的实现。例如，Pinecone使用`namespace`关键字参数来支持多用户。查阅相关文档或源码以确定支持方式是一个不错的起点。
### 步骤2: 添加可配置字段
将支持多用户的参数设为链的可配置字段，这能让你在运行时轻松配置和调用检索链。
## 代码示例
下面是使用Pinecone的具体代码示例。
```python
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_pinecone import PineconeVectorStore
# 设置环境变量
# PINECONE_API_KEY: 您的Pinecone API密钥
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = PineconeVectorStore(index_name="test-example", embedding=embeddings)
# 添加文本到不同的命名空间
vectorstore.add_texts(["i worked at kensho"], namespace="harrison")
vectorstore.add_texts(["i worked at facebook"], namespace="ankush")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
# 检索特定用户的文档
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"namespace": "ankush"})
ankush_docs = retriever.get_relevant_documents("where did i work?")
print(ankush_docs)
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"namespace": "harrison"})
harrison_docs = retriever.get_relevant_documents("where did i work?")
print(harrison_docs)
常见问题和解决方案
- 检索结果不准确: 确保正确配置了
namespace参数。 - 无法访问API: 考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过将多用户支持添加为检索链的可配置字段，我们可以轻松实现基于用户的文档检索。建议深入阅读相关库的文档以获取更多配置选项。
参考资料
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