# 探索时间加权向量存储检索器：让数据持久且智能
## 引言
在数据驱动的世界中，如何有效地存储和检索信息是一个重要的挑战。时间加权向量存储检索器（Time-Weighted Vector Store Retriever）通过结合语义相似性和时间衰减，为我们提供了一种创新的方法来处理数据，让频繁访问的信息持久存在，而不常用的信息逐渐被“遗忘”。本文将深入介绍这种检索器的机制及其使用方法。
## 主要内容
### 时间加权方案
该检索器的评分算法为：`semantic_similarity + (1.0 - decay_rate) ^ hours_passed`。其中，`hours_passed`指的是自对象被最后访问后的小时数，而不是自创建时的小时数。这意味着频繁访问的信息将保持“新鲜”。
### 适用场景
1. **低衰减率**：当设置接近0的衰减率时，记忆将被长时间“记住”。若衰减率为0，则没有信息会被遗忘，这使得检索器等同于传统的向量查找。
2. **高衰减率**：当设置较高的衰减率时，记忆会迅速“遗忘”。如果衰减率为1，则所有对象的最近性得分为0，再次等同于普通的向量查找。
### 对时间旅行的模拟
在某些情况下，可能需要模拟未来的时间以测试时间加权的效果。通过`langchain_core.utils`模块的`mock_now`功能，我们可以模拟某个特定的时间点。
## 代码示例
以下示例展示了如何使用`TimeWeightedVectorStoreRetriever`：
```python
from datetime import datetime, timedelta
import faiss
from langchain.retrievers import TimeWeightedVectorStoreRetriever
from langchain_community.docstore import InMemoryDocstore
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 定义嵌入模型
embeddings_model = OpenAIEmbeddings()
# 初始化空的向量存储
embedding_size = 1536
index = faiss.IndexFlatL2(embedding_size)
vectorstore = FAISS(embeddings_model, index, InMemoryDocstore({}), {})
# 使用低衰减率的检索器
retriever = TimeWeightedVectorStoreRetriever(
vectorstore=vectorstore, decay_rate=0.0000000000000000000000001, k=1 # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
yesterday = datetime.now() - timedelta(days=1)
retriever.add_documents(
[Document(page_content="hello world", metadata={"last_accessed_at": yesterday})]
)
retriever.add_documents([Document(page_content="hello foo")])
# "Hello World" 因其高相关性和低衰减率被优先返回
print(retriever.get_relevant_documents("hello world"))
常见问题和解决方案
- API访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 时间衰减的调整：选择合适的衰减率至关重要。需要根据数据访问频率和应用场景进行优化。
总结和进一步学习资源
时间加权向量存储检索器使得数据存储和检索更加智能化，通过精细调整衰减参数，可以实现根据应用场景定制的信息持久化。对于开发者而言，理解这些参数的作用并善加利用，可以极大提高数据系统的效率。
进一步学习资源
参考资料
- TimeWeightedVectorStoreRetriever API 文档
- InMemoryDocstore API 文档
- FAISS API 文档
- OpenAI Embeddings API 文档
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