# 探索时间加权向量存储检索器：结合语义相似度与时间衰减的高效检索
## 引言
在现代信息检索系统中，如何有效地结合语义相似度和文档的访问频率是一个重要的课题。本文将探讨一种称为时间加权向量存储检索器的方法，它利用语义相似度和时间衰减来提升检索效果。适合需要保持热点内容"新鲜"的应用场景。
## 主要内容
### 1. 时间加权向量存储检索器的工作原理
时间加权向量存储检索器结合了语义相似度和时间衰减，其评分算法为：
```text
semantic_similarity + (1.0 - decay_rate) ^ hours_passed
其中，hours_passed是指自文档上次被访问以来经过的小时数，而非其创建时间。
2. 低衰减率与高衰减率的影响
- 低衰减率：设置衰减率接近零，意味着文档会被记住更久。衰减率为0时，等同于纯粹的向量查找。
- 高衰减率：衰减率设置为接近1时，文档的新鲜度快速降低，接近纯粹的向量查找。
代码示例
以下示例展示了如何使用时间加权向量存储检索器：
from datetime import datetime, timedelta
import faiss
from langchain.retrievers import TimeWeightedVectorStoreRetriever
from langchain_community.docstore import InMemoryDocstore
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 定义嵌入模型
embeddings_model = OpenAIEmbeddings()
# 初始化空向量存储
embedding_size = 1536
index = faiss.IndexFlatL2(embedding_size)
vectorstore = FAISS(embeddings_model, index, InMemoryDocstore({}), {})
# 创建检索器，低衰减率
retriever = TimeWeightedVectorStoreRetriever(
vectorstore=vectorstore, decay_rate=0.0000000000000000000000001, k=1
)
yesterday = datetime.now() - timedelta(days=1)
retriever.add_documents(
[Document(page_content="hello world", metadata={"last_accessed_at": yesterday})]
)
retriever.add_documents([Document(page_content="hello foo")])
# "Hello World" 被优先返回，因为其重要性高，且衰减率接近0
print(retriever.get_relevant_documents("hello world"))
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
1. 如何选择合适的衰减率？
选择衰减率需要考虑应用场景。若需记住文档更久，应选择较低衰减率；若信息更新频繁，应选择较高衰减率。
2. 地区网络限制问题
由于某些地区网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
时间加权向量存储检索器为提升检索效率提供了一种新思路。其结合语义相似度和时间因素，适合需要平衡历史数据重要性与新鲜度的场景。
进一步学习资源
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
