混合搜索的实现

LangChain 实现说明

LangChain 提供专门的抽象层，以便更好地支持混合搜索。举例来说：

• EnsembleRetriever：langchain.retrievers 中的这个类接受检索器列表 (例如 BM25 检索器和向量 (vector)存储检索器)，并整合它们的检索结果。它通常使用倒数排名融合 (RRF) 算法，根据文档在各个结果列表中的位置进行重新排序。你可以在 RRF 计算中分配权重 (weight)来优先处理特定检索器。

# 使用 EnsembleRetriever 的示例 (假设检索器已初始化)
from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
# 假设 bm25_retriever 和 faiss_retriever 已配置
# 示例：pip install rank_bm25, faiss-cpu

# 初始化稀疏检索器 (例如 BM25)
# ... 设置 bm25_retriever ...

# 初始化密集检索器 (例如 FAISS 向量存储)
# ... 设置 faiss_retriever ...

# 使用 EnsembleRetriever 结合它们 (使用加权倒数排名融合)
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever],
    weights=[0.4, 0.6] # 可选：应用于 RRF 计算的权重
)

# 使用混合检索器
query = "How to fix connection timeout?"
hybrid_results = ensemble_retriever.invoke(query)

print(hybrid_results)

• 向量存储集成：一些向量数据库 (例如 Pinecone、Weaviate、带密集向量 (dense vector)的 Elasticsearch) 提供对混合搜索的内置支持，允许你通过它们的 API 同时使用稀疏关键词和密集向量进行查询。LangChain 集成通常会公开这些功能。请查阅你的特定向量存储集成的文档。