如何在检索应用中实现按用户检索-优快云博客

在构建检索应用时，我们常常需要考虑多用户的场景。这意味着不仅仅是为一个用户存储数据，而是为多个用户存储，并且用户之间的数据需要严格隔离。这就需要我们能够配置检索链，以确保只检索特定信息。本文将指导你如何配置检索链的运行时属性，以限制特定用户可以访问的文档。

技术背景介绍

在用户检索场景中，通常需要确保每个用户只能访问和检索到他自己上传或拥有的文档，而无法访问其他用户的数据。这通常涉及两步：

确保所使用的检索器支持多用户：不同的向量存储库和检索器可能有不同的参数来支持多用户模式，例如命名空间（namespace）、多租户（multi-tenancy）等。
将多用户参数添加为链的可配置字段：这样可以在运行时轻松调用链并配置相关的标志。

接下来，我们将以Pinecone向量存储库为例，逐步展示如何在代码中实现这一功能。

核心原理解析

在多用户支持的向量存储中，通常通过为每个用户创建一个独立的命名空间来隔离数据。在数据的检索过程中，通过指定命名空间来确保只检索到当前用户的数据。

代码实现演示

我们使用langchain库与PineconeVectorStore结合，实现按用户检索。以下是具体的代码示例：

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_pinecone import PineconeVectorStore

# 初始化OpenAI嵌入和Pinecone存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = PineconeVectorStore(index_name="test-example", embedding=embeddings)

# 添加文档，分配给不同的命名空间
vectorstore.add_texts(["I worked at Kensho"], namespace="harrison")
vectorstore.add_texts(["I worked at Facebook"], namespace="ankush")

# 检索特定用户的文档
# 只获取Ankush的文档
ankush_docs = vectorstore.as_retriever(
    search_kwargs={"namespace": "ankush"}).get_relevant_documents(
    "where did I work?"
)
print(ankush_docs)  # Output: [Document(page_content='I worked at Facebook')]

# 只获取Harrison的文档
harrison_docs = vectorstore.as_retriever(
    search_kwargs={"namespace": "harrison"}).get_relevant_documents(
    "where did I work?"
)
print(harrison_docs)  # Output: [Document(page_content='I worked at Kensho')]