多向量检索器(MultiVectorRetriever)允许每个文档存储多个向量,这在多种情况下非常有用。LangChain提供了一个基础的MultiVectorRetriever,使得查询这类设置变得简单。这种设置的主要复杂性在于如何为每个文档创建多个向量。这篇笔记涵盖了一些常见的创建向量的方法,并展示了如何使用MultiVectorRetriever。 创建多个向量的方法 ...
MultiVector Retriever 时序图 LangChain 多向量检索器的核心流程: 1. 创建多向量检索器对象,传入向量存储、文档存储和文档 ID 键名。 2. 对每个文档: 生成唯一的文档 ID; (可选)将文档拆分成更小的块,将块存储到向量存储中,并将文档 ID 作为元数据; (可选)为文档创建摘要向量,存储到向量存储中,同样带上文...
retriever_multi_vector_img = create_multi_vector_retriever( vectorstore, text_summaries, texts, table_summaries, tables, image_summaries, img_base64_list, ) 使用create_multi_vector_requirer函数初始化多向量。langchain中的MultiVectorRetriever是一个创建多向量检索器的类,在这里我们需要添加向量存储、文档...
LangChain provides the “MultiVectorRetriever” library to create multiple vectors of a document and store them in the vector stores or databases. To learn the process of using the MultiVector retrievers in LangChain, simply go through the listed steps: Step 1: Install Modules First, install th...
LangChain作为一个强大的工具集,通过不同类型的Retriever为用户提供高效的信息检索解决方案。本文将为大家介绍在LangChain中如何运用三种先进的Retriever策略,包括向量存储检索器(Vector Store Retriever)、多查询检索器(MultiQueryRetriever)、以及上下文压缩检索器(Contextual Compression Retriever)。无论是快速获取相关文档,...
多向量检索器 (Multi-Vector Retriever) 是LangChai推出的一个关键工具,用于优化RAG(Retrieval Augmented Generation)的过程。多向量检索器的核心想法是将我们想要用于答案合成的文档与我们想要用于检索的参考文献分开。这允许系统为搜索优化文档的版本(例如,摘要)而不失去答案合成时的上下文。
Serialize the Object: Use thedumpsfunction to convert theMultiVectorRetrieverobject into a JSON string. This ensures that the object is serialized in a way that can be deserialized later. Store in Redis: Save the JSON string in Redis as you are currently doing. ...
如下是一个MultiQueryRetriever的使用示例：# Build a sample vectorDBfrom langchain.vectorstores import Chromafrom langchain.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter# Load blog postloader = Web...
将新的枚举值添加到MultiVectorRetriever.SearchType中。
retriever = vectorStore.asRetriever() 此外,LangChain 还提供了他类型的检索器,比如: ContextualCompressionRetriever:用给定查询的上下文来压缩它们,以便只返回相关信息,而不是立即按原样返回检索到的文档,同时还可以减少 token 数量。 MultiQueryRetriever:从不同角度为给定的用户输入查询生成多个查询。