解锁搜索能力：使用VectorStore作为文档检索器的完整指南
引言
在当今的数字知识库中，找到相关的信息至关重要。VectorStore为我们提供了一种高效的方式来检索和查询文档。在这篇文章中，我们将深入探讨如何将VectorStore用作文档检索器，利用其强大的搜索功能来提高信息检索的效率。
主要内容
创建Retriver实例
要从VectorStore创建一个Retriever，首先要实例化一个VectorStore。在这个例子中，我们将使用一个内存中的FAISS VectorStore。
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()
# 拆分文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 使用OpenAI的嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 创建向量存储
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
实例化Retriever
一旦我们有了向量存储，就可以使用.as_retriever方法创建一个检索器。
retriever = vectorstore.as_retriever()
使用检索器
创建的检索器（具体来说是VectorStoreRetriever）可以用于查询。例如：
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
最大边际相关性（MMR）搜索
默认情况下，检索器使用相似性搜索。如果底层的向量存储支持最大边际相关性（MMR）搜索，可以指定使用该搜索类型。
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="mmr")
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
传递搜索参数
可以通过search_kwargs向底层向量存储的搜索方法传递参数，如设置相似性分数阈值或者限制返回文档的数量。
# 设置相似性分数阈值
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": 0.5}
)
# 限制返回文档数量
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何从VectorStore检索特定信息：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 使用API代理服务提高访问稳定性
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
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
-
如何提高访问稳定性？ 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来确保稳定访问。
-
搜索结果不够相关怎么办？ 请尝试调整相似性分数阈值或搜索类型，如切换到MMR搜索，以提高结果相关性。
总结和进一步学习资源
使用VectorStore作为检索器能够显著提升信息检索的效率。在实际应用中，通过调整搜索参数和类型，可以获得更为精确的搜索结果。对于进一步的学习和实践，以下资源可能会很有帮助：
参考资料
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