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怎么给网站添加黑名单沈阳男科最好的男科医院

wzjs 2025/9/8 1:31:10
怎么给网站添加黑名单,沈阳男科最好的男科医院,海南省建设培训与注册中心网站,沈阳专业做网站方案摘要 检索器是一个接口，给定非结构化查询返回文档。 它比向量存储更为通用。 检索器不需要能够存储文档，只需返回（或检索）它们。 检索器可以从向量存储创建，但也足够广泛，包括维基百科搜索和亚马逊Kendra。…

摘要

        检索器是一个接口，给定非结构化查询返回文档。 它比向量存储更为通用。 检索器不需要能够存储文档，只需返回（或检索）它们。 检索器可以从向量存储创建，但也足够广泛，包括维基百科搜索和亚马逊Kendra。 

        文本将基于LangChain 的官网文档和源码，综合介绍和总结LangChain 的检索器内容，方便学习的小伙伴快速掌握LangChain检索器相关的内容。

LangChain检索器类型

一、云服务与企业级搜索集成

  • AmazonKendraRetriever

    • 集成AWS的智能搜索服务Kendra，支持自然语言理解和企业级数据源检索。

  • AmazonKnowledgeBasesRetriever

    • 针对AWS Bedrock的Knowledge Bases，检索托管在Bedrock中的结构化知识。

  • AzureAISearchRetriever

    • 微软Azure AI Search（原Cognitive Search）的检索接口，支持向量和全文搜索。

  • AzureCognitiveSearchRetriever

    • 旧版Azure搜索服务兼容接口，功能与前者类似。

  • GoogleCloudEnterpriseSearchRetriever

    • 集成Google Cloud的企业搜索API，支持自定义数据源。

  • GoogleDocumentAIWarehouseRetriever

    • 从Google的Document AI Warehouse中检索结构化文档数据。

  • GoogleVertexAIMultiTurnSearchRetriever

    • 基于Vertex AI的多轮对话优化搜索，适合复杂查询场景。

  • GoogleVertexAISearchRetriever

    • Vertex AI的通用搜索接口，支持语义和混合搜索。

二、学术与专业数据检索

  • ArxivRetriever

    • 直接访问arXiv学术论文数据库，按关键词或元数据检索。

  • PubMedRetriever

    • 从生物医学数据库PubMed获取文献摘要和元数据。

三、传统检索算法

  • BM25Retriever

    • 基于BM25算法（概率加权关键词匹配），适合稀疏数据检索。

  • ElasticSearchBM25Retriever

    • 在Elasticsearch中执行BM25算法的封装。

  • TFIDFRetriever

    • 使用TF-IDF（词频-逆文档频率）加权的文本检索。

  • SVMRetriever

    • 基于支持向量机（SVM）的排序模型，对检索结果重排序。

  • KNNRetriever

    • 利用K近邻算法在向量空间中进行相似性搜索。

四、向量数据库与混合搜索

  • PineconeHybridSearchRetriever

    • Pinecone向量数据库的混合搜索（结合关键词和向量相似性）。

  • WeaviateHybridSearchRetriever

    • Weaviate数据库的混合搜索接口。

  • MilvusRetriever

    • 专为Milvus向量数据库设计的相似性检索。

  • ZillizRetriever

    • 兼容Zilliz（Milvus的云服务版）的检索接口。

  • VespaRetriever

    • 针对Vespa搜索引擎的检索工具，支持复杂排序和过滤。

五、多策略与检索优化

  • MultiQueryRetriever

    • 生成多个查询变体以扩大检索范围，提升召回率。

  • EnsembleRetriever

    • 聚合多个检索器（如BM25+向量搜索）的结果。

  • ContextualCompressionRetriever

    • 对检索结果压缩，保留最相关的文本片段。

  • TimeWeightedVectorStoreRetriever

    • 根据时间权重调整结果（如优先返回最新数据）。

  • SelfQueryRetriever

    • 将自然语言查询自动解析为结构化过滤条件（如元数据过滤）。

  • RePhraseQueryRetriever

    • 重写用户查询以优化检索效果。

六、文档分块与层级检索

  • ParentDocumentRetriever

    • 关联子文档块与父文档，保留上下文完整性。

  • MultiVectorRetriever

    • 支持文档的多向量表示（如摘要、关键词、嵌入等）。

  • MergerRetriever

    • 合并多个检索器的结果并去重（类似Ensemble但更基础）。

七、外部API与工具集成

  • TavilySearchAPIRetriever

    • 通过Tavily API实现实时网络搜索。

  • WikipediaRetriever

    • 直接检索维基百科内容。

  • WebResearchRetriever

    • 自动化网络搜索与结果聚合，适合RAG应用。

  • ChatGPTPluginRetriever

    • 兼容ChatGPT插件的检索接口（需插件支持）。

  • RemoteLangChainRetriever

    • 远程调用其他LangChain服务的检索代理。

八、特定平台/数据库

  • MetalRetriever

    • 专为Metal AI平台设计的语义检索工具。

  • ZepRetriever

    • 集成Zep长时记忆存储，检索对话历史或会话数据。

  • NeuralDBRetriever

    • 基于ThirdAI的NeuralDB，支持神经符号混合检索。

  • DriaRetriever

    • 连接Dria知识库平台（基于区块链的知识图谱）。

  • ChaindeskRetriever

    • 针对Chaindesk平台的定制化检索接口。

  • OutlineRetriever

    • 集成Outline知识库工具的检索功能。

九、其他框架与扩展

  • LlamaIndexRetriever

    • 集成LlamaIndex（原GPT Index）的文档检索。

  • LlamaIndexGraphRetriever

    • 基于LlamaIndex的知识图谱检索。

  • CohereRagRetriever

    • 结合Cohere的RAG模型，增强检索与生成的协同。

  • EmbedchainRetriever

    • 使用Embedchain框架的统一检索接口。

  • DocArrayRetriever

    • 基于DocArray的轻量级向量检索，适合原型开发。

  • ArceeRetriever

    • 专为Arcee平台优化的领域自适应检索工具。

  • KayAiRetriever

    • 针对Kay.ai的AI驱动搜索接口（具体功能需查证）。

分类总结

类别Retriever示例
云服务/企业搜索AmazonKendra, AzureAI, GoogleVertexAI
学术检索Arxiv, PubMed
传统算法BM25, TFIDF, SVM, KNN
向量数据库Pinecone, Milvus, Weaviate, Zilliz
多策略优化MultiQuery, Ensemble, ContextualCompression
文档分块ParentDocument, MultiVector
外部APITavily, Wikipedia, WebResearch
特定平台Metal, Zep, NeuralDB, Dria
其他框架LlamaIndex, CohereRag, Embedchain

检索器的基本使用

从向量存储创建检索器

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitterloader = TextLoader("state_of_the_union.txt")documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
# 从向量存储创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever()
# 进行检索
docs = retriever.invoke("what did the president say about ketanji brown jackson?")
as_retriever ()方法

        as_retriever主要用于将向量数据库（VectorStore）转换为一个检索器（Retriever）对象。这个检索器可以用来从向量数据库中检索与查询相关的文档。

  as_retriever() 方法的核心作用是将向量数据库封装成一个检索器，方便后续使用不同的检索策略从数据库中获取相关文档。

参数 search_type

  • similarity（相似度搜索）(默认值）

    • 原理：该策略直接依据向量之间的相似度来进行排序。通常会采用余弦相似度、欧几里得距离等计算方式，找出与查询向量最相似的向量。

    • 优点：简单直接，易于理解和实现，能迅速找出与查询向量最接近的结果。

    • 缺点：在某些场景下，可能会返回大量相似的结果，缺乏多样性。

    • 示例代码：

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings# 假设已经有了向量数据库 vectorstore
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 以 FAISS 为例
vectorstore = FAISS.from_texts(["text1", "text2", "text3"], embeddings)# 使用相似度搜索
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="similarity")
results = retriever.get_relevant_documents("query text")

  • mmr（最大边际相关性搜索，Maximal Marginal Relevance）

    • 原理：MMR 在兼顾结果与查询的相关性以及结果之间的多样性。它先找出与查询最相关的文档，接着在后续的检索中，会在考虑文档与查询相关性的同时，尽量选择与已选文档差异较大的文档。

    • 优点：能提供既相关又多样的检索结果，避免了结果的冗余。

    • 缺点：计算复杂度相对较高，因为每次选择新文档时都要考虑与已选文档的差异。

    • 示例代码：

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings# 假设已经有了向量数据库 vectorstore
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 以 FAISS 为例
vectorstore = FAISS.from_texts(["text1", "text2", "text3"], embeddings)# 使用 MMR 搜索
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="mmr")
results = retriever.get_relevant_documents("query text")

  • similarity_score_threshold（相似度分数阈值搜索）

    • 原理：此策略会设定一个相似度分数阈值，仅返回相似度分数高于该阈值的文档。

    • 优点：能够精准控制检索结果的质量，过滤掉相似度较低的文档。

    • 缺点：如果阈值设置不当，可能会导致返回的结果过少或者过多。

    • 示例代码：

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings# 假设已经有了向量数据库 vectorstore
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 以 FAISS 为例
vectorstore = FAISS.from_texts(["text1", "text2", "text3"], embeddings)# 使用相似度分数阈值搜索
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": 0.8})
results = retriever.get_relevant_documents("query text")
参数 search_kwargs

        将参数传递给底层向量存储的搜索方法，上文中使用similarity_score_threshold方法时，就使用了search_kwargs={"score_threshold": 0.8}，传递给向量存储一个搜索的最低阈值。

  • 指定前 k：我们还可以限制检索器返回的文档数量 k

retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
retriever 检索器对象核心方法

  • retriever.invoke()：retriever.invoke()是一个同步方法，适合在单线程或者无需异步处理的场景中使用。在调用它时，程序会暂停执行，直至检索操作完成并返回结果。

  • retriever.ainvoke()：retriever.ainvoke() 是一个异步方法，适用于需要异步处理的场景，像在异步的 Web 应用里.使用该方法能防止阻塞事件循环，从而提升程序的并发性能。

  • invoke 和 ainvoke 方法遵循了 LangChain 的可调用对象协议，invoke 方法在与 LangChain 的其他组件（如 Chain、Agent 等）集成时具有更好的兼容性和扩展性。可以轻松地将其嵌入到更复杂的处理流程中，实现模块化和可组合的应用开发。

  • get_relevant_documents():功能是根据给定的查询，从检索器对应的向量数据库中获取相关的文档。该方法是同步执行的，意味着在调用它时，程序会暂停，直到检索操作完成并返回结果。

  • aget_relevant_documents():异步版本的文档检索方法。在需要异步处理的场景中使用，能避免阻塞事件循环，提升程序的并发性能。

  • get_relevant_documents 和 aget_relevant_documents 方法专注于文档检索功能本身。如果你的应用场景只是简单的文档检索，不涉及复杂的流程组合，使用 get_relevant_documents 会更加直接和简洁。

  • batch():用于批量执行查询操作。它接收一个查询列表，然后同步地为每个查询从向量数据库中检索相关文档，最后返回一个包含所有查询结果的列表。

  • abatch():异步版本的批量查询方法。它接收一个查询列表，然后异步地为每个查询从向量数据库中检索相关文档，最后返回一个包含所有查询结果的列表。该方法适合在需要异步处理以提高并发性能的场景中使用。

  • batch_as_completed():该方法用于批量执行查询，并且会在每个查询完成后立即返回结果，而不是等待所有查询都完成后再返回。这样可以让你尽快处理已经完成的查询结果，提高程序的响应速度。

  • abatch_as_completed():异步版本的 batch_as_completed 方法。它会异步地批量执行查询，并在每个查询完成后立即返回结果。适合在需要异步处理以提高并发性能的场景中使用。

创建自定义检索器

        要创建自己的检索器，我们可以扩展 BaseRetriever 类并实现以下方法：

方法描述必需/可选
_get_relevant_documents获取与查询相关的文档。必需
_aget_relevant_documents实现以提供异步原生支持。可选

        以下是一个自定义检索器的代码示例：

<!--IMPORTS:[{"imported": "CallbackManagerForRetrieverRun", "source": "langchain_core.callbacks", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/core/callbacks/langchain_core.callbacks.manager.CallbackManagerForRetrieverRun.html", "title": "How to create a custom Retriever"}, {"imported": "Document", "source": "langchain_core.documents", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/core/documents/langchain_core.documents.base.Document.html", "title": "How to create a custom Retriever"}, {"imported": "BaseRetriever", "source": "langchain_core.retrievers", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/core/retrievers/langchain_core.retrievers.BaseRetriever.html", "title": "How to create a custom Retriever"}]-->
from typing import Listfrom langchain_core.callbacks import CallbackManagerForRetrieverRun
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.retrievers import BaseRetrieverclass ToyRetriever(BaseRetriever):"""A toy retriever that contains the top k documents that contain the user query.This retriever only implements the sync method _get_relevant_documents.If the retriever were to involve file access or network access, it could benefitfrom a native async implementation of `_aget_relevant_documents`.As usual, with Runnables, there's a default async implementation that's providedthat delegates to the sync implementation running on another thread."""documents: List[Document]"""List of documents to retrieve from."""k: int"""Number of top results to return"""def _get_relevant_documents(self, query: str, *, run_manager: CallbackManagerForRetrieverRun) -> List[Document]:"""Sync implementations for retriever."""matching_documents = []for document in documents:if len(matching_documents) > self.k:return matching_documentsif query.lower() in document.page_content.lower():matching_documents.append(document)return matching_documents# Optional: Provide a more efficient native implementation by overriding# _aget_relevant_documents# async def _aget_relevant_documents(#     self, query: str, *, run_manager: AsyncCallbackManagerForRetrieverRun# ) -> List[Document]:#     """Asynchronously get documents relevant to a query.#     Args:#         query: String to find relevant documents for#         run_manager: The callbacks handler to use#     Returns:#         List of relevant documents#     """

多检索器的组合使用

        我们可以使用EnsembleRetriever 将多个检索器组合使用。EnsembleRetriever 支持对多个检索器的结果进行集成。它通过一组 BaseRetriever 对象进行初始化。EnsembleRetrievers 根据互惠排名融合算法对组成检索器的结果进行重新排序。

        通过利用不同算法的优势，EnsembleRetriever 可以实现比任何单一算法更好的性能。

        最常见的模式是将稀疏检索器（如 BM25）与密集检索器（如嵌入相似度）结合，因为它们的优势是互补的。这也被称为“混合搜索”。稀疏检索器擅长根据关键词查找相关文档，而密集检索器则擅长根据语义相似性查找相关文档。

        BM25稀疏检索器结合密集检索器的代码示例：

<!--IMPORTS:[{"imported": "EnsembleRetriever", "source": "langchain.retrievers", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/langchain/retrievers/langchain.retrievers.ensemble.EnsembleRetriever.html", "title": "How to combine results from multiple retrievers"}, {"imported": "BM25Retriever", "source": "langchain_community.retrievers", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/community/retrievers/langchain_community.retrievers.bm25.BM25Retriever.html", "title": "How to combine results from multiple retrievers"}, {"imported": "FAISS", "source": "langchain_community.vectorstores", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/community/vectorstores/langchain_community.vectorstores.faiss.FAISS.html", "title": "How to combine results from multiple retrievers"}, {"imported": "OpenAIEmbeddings", "source": "langchain_openai", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/openai/embeddings/langchain_openai.embeddings.base.OpenAIEmbeddings.html", "title": "How to combine results from multiple retrievers"}]-->
from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddingsdoc_list_1 = ["I like apples","I like oranges","Apples and oranges are fruits",
]# initialize the bm25 retriever and faiss retriever
bm25_retriever = BM25Retriever.from_texts(doc_list_1, metadatas=[{"source": 1}] * len(doc_list_1)
)
bm25_retriever.k = 2doc_list_2 = ["You like apples","You like oranges",
]embedding = OpenAIEmbeddings()
faiss_vectorstore = FAISS.from_texts(doc_list_2, embedding, metadatas=[{"source": 2}] * len(doc_list_2)
)
faiss_retriever = faiss_vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})# initialize the ensemble retriever
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever], weights=[0.5, 0.5]
)docs = ensemble_retriever.invoke("apples")

参考文献

使用指南 | LangChain中文网

Custom Retriever | LangChain中文网

如何结合多个检索器的结果 | LangChain中文网


文章转载自：

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http://13KryP96.brnwc.cn
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http://8QLrFyEB.brnwc.cn
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http://www.dtcms.com/wzjs/649700.html

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