langchain检索器与文档实例

零、导入

可以先看一下作者先前的文章

• 如何使用LangSmith跟踪deepseek模型

一、定义（由AI生成）

检索器 (Retriever):

检索器是信息检索系统中的一个组件，其主要功能是从一个文档集合中检索出与用户查询最相关的一组文档。在 LangChain 中，检索器通常是与向量数据库（如 FAISS、Pinecone 等）一起使用的，这些数据库能够存储文档的向量表示，并根据查询向量快速找到最相似的文档。

检索器的工作原理通常涉及以下几个步骤：

• 文档表示：将文档转换为数值向量，这通常是通过嵌入模型（如 OpenAI 的嵌入模型或 SentenceTransformers）来完成的。

• 索引：将这些向量存储在索引结构中，以便快速检索。

• 查询处理：将用户的查询转换为向量，并在索引中查找最相似的文档向量。

• 排序和返回：根据相似度对检索到的文档进行排序，并返回给用户。

Chroma ：

Chroma 是一个工具，它帮助计算机理解和组织大量的文本信息，比如文章、句子等。它的工作原理是把文本转换成一种特殊的数学表示，叫做向量&#