[深入探索HyDE: 使用Hypothetical Document Embeddings提升文档检索效果]

# 深入探索HyDE: 使用Hypothetical Document Embeddings提升文档检索效果

## 引言
在当今的信息时代，如何高效地检索相关文档是许多应用面临的核心问题。HyDE（Hypothetical Document Embeddings）是一种增强检索的方法，它通过为查询生成假设文档来提高检索效果。本文将讲解HyDE的工作原理和实现方法，并提供一个完整的代码示例，帮助你轻松上手这一技术。

## 主要内容

### 什么是HyDE？
HyDE代表Hypothetical Document Embeddings。它通过生成一个与查询相关的假设文档，并利用该文档在嵌入空间中寻找与之相似的真实文档，从而提高检索的相关性。这种方法假设生成的文档比原始查询在嵌入空间中更接近目标文档。

### 环境准备
要使用HyDE，首先需要设置必要的环境变量和安装依赖项。这包括设置`OPENAI_API_KEY`以访问OpenAI模型，以及安装LangChain CLI工具。

### 如何使用HyDE？
1. **安装LangChain CLI**:
   ```bash
   pip install -U langchain-cli

2. 新建或添加HyDE到项目中:

   • 新建项目:

     langchain app new my-app --package hyde
     

   • 添加到现有项目:

     langchain app add hyde
     

3. 配置服务器:
   在