使用 Vespa 作为 LangChain 文档检索器

Vespa 是一款功能齐全的搜索引擎和向量数据库，它支持向量搜索、词法搜索以及结构化数据搜索，并且能够在同一次查询中同时执行这些操作。在这篇文章中，我们将展示如何使用 Vespa.ai 作为 LangChain 的检索器，以提升 AI 应用中的数据检索能力。

技术背景介绍

Vespa 的强大在于它的灵活性和多功能性——不仅可以进行向量搜索，还可以处理词法搜索和结构化数据搜索。这使得它成为很多数据密集型应用中的理想选择。通过支持多种搜索模式，开发者可以轻松实现复杂的查询需求。

核心原理解析

Vespa 的核心在于其对多种搜索模式的支持，例如近似最近邻（ANN）搜索和经典的词法搜索。通过结合这些不同类型的搜索，Vespa 能够快速准确地从大量数据中检索信息。另外，它支持结构化数据搜索，可以提高数据检索的准确性和效率。

接下来，我们将展示如何使用 Vespa 作为 LangChain 的检索器，并通过 Python 代码实现这一过程。

代码实现演示

首先，安装 pyvespa 包以便创建连接到 Vespa 服务：

%pip install --upgrade --quiet pyvespa

然后，使用 pyvespa 包创建到 Vespa 服务的连接：

from vespa.application import Vespa

vespa_app = Vespa(url="https://doc-search.vespa.oath.cloud")

这段代码建立了与 Vespa 文档搜索服务的连接。使用 pyvespa 包，您可以连接到 Vespa Cloud 实例或本地 Docker 实例。

接下来，我们设置检索器：

from langchain_community.retrievers import VespaRetriever

vespa_query_body = {
    "yql": "select content from paragraph where userQuery()",
    "hits": 5,  # 每次检索返回最大五个结果
    "ranking": "documentation",  # 使用文档排名方法
    "locale": "en-us",
}
vespa_content_field = "content"
retriever = VespaRetriever(vespa_app, vespa_query_body, vespa_content_field)

这段代码设置了一个 LangChain 检索器，它从 Vespa 应用程序中提取文档。我们这里设置检索最大返回五个结果，使用文档排名方法，并选择 content 字段进行检索。

最后，我们调用检索器并获取结果：

results = retriever.invoke("what is vespa?")
print(results)  # 打印检索到的结果

这些结果可以用于后续的数据处理或分析中。

应用场景分析

使用 Vespa 作为 LangChain 的检索器在以下场景非常有效：

• 内容推荐系统：结合向量搜索和词法搜索，推荐相关内容。
• 大规模文档检索：快速准确的搜索大量文档。
• AI 问答系统：通过结构化数据支持提高问答质量。

实践建议

• 确保您的查询结构（如 vespa_query_body）符合您的特定应用需求。
• 定期更新 Vespa 服务以确保使用最新的功能和性能增强。
• 利用 Vespa 的多搜索模式来提高检索准确性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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