使用Weaviate进行LangChain混合搜索的实现

# 使用Weaviate进行LangChain混合搜索的实现

## 技术背景介绍
Weaviate是一款开源的向量数据库，它不仅能够处理结构化和非结构化的数据，还能支持复杂查询。混合搜索是一种结合多种搜索算法以提高搜索结果准确性和相关性的技术。它将关键词搜索和向量搜索结合在一起，通过稀疏和密集向量来表示查询和文档的意义和上下文。

## 核心原理解析
Weaviate的混合搜索算法在搜索时利用了两种类型的向量：稀疏向量用于关键词搜索，密集向量用于语义搜索。通过这种结合，混合搜索能有效捕捉文本之间的语义关系和关键词匹配，提供更精确的结果。

## 代码实现演示

为了使用Weaviate进行LangChain混合搜索，我们需要设置retriever，并添加一些文档用于检索。以下是详细步骤：

### 环境设置

```python
# 安装Weaviate客户端
!pip install --upgrade --quiet weaviate-client

import os
import weaviate

# 设置Weaviate客户端
WEAVIATE_URL = os.getenv("WEAVIATE_URL")
auth_client_secret = (weaviate.AuthApiKey(api_key=os.getenv("WEAVIATE_API_KEY")),)
client = weaviate.Client(
    url=WEAVIATE_URL,
    additional_headers={
        "X-Openai-Api-Key": os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
    },
)

初始化混合搜索retriever

from langchain_community.retrievers import WeaviateHybridSearchRetriever
from langchain_core.documents import Document

# 创建retriever
retriever = WeaviateHybridSearchRetriever(
    client=client,
    index_name="LangChain",
    text_key="text"