使用OpenSearch实现自查询检索器的实践

OpenSearch是一个以Apache License 2.0许可的开源软件套件，适用于搜索、分析和可观测性应用。它基于Apache Lucene，是一个分布式的搜索和分析引擎。在本篇文章中，我们将演示如何使用OpenSearch向量存储与自查询检索器结合使用。

1. 技术背景介绍

OpenSearch不仅提供了强大的搜索和分析功能，还支持向量搜索，这是利用矢量近邻查找技术实现的高效搜索方式。结合自然语言处理（NLP）模型生成的向量表示，我们可以实现更智能的文档检索。

2. 核心原理解析

自查询检索器(SelfQueryRetriever)通过结合向量搜索和基于元数据的过滤器，能够从多维度检索文档。它依赖于用户输入的查询和文档中的元数据字段，动态生成检索策略。

3. 代码实现演示

首先，我们需要准备OpenSearch向量存储并加载一些文档数据：

# 安装必要的库
%pip install --upgrade --quiet lark opensearch-py

import getpass
import os
from langchain_community.vectorstores import OpenSearchVectorSearch
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 设置OpenAI API Key
os