使用 Pinecone 进行混合搜索：实践指南

技术背景介绍

Pinecone 是一个功能强大的向量数据库，支持广泛的搜索和检索操作。混合搜索结合了密集向量和稀疏向量的优势，提供更精准的文档检索。本文将通过实际代码示例，展示如何使用 Pinecone 的混合搜索功能进行检索。

核心原理解析

混合搜索结合了密集（dense）和稀疏（sparse）向量搜索的优点。密集向量通过模型嵌入生成，适用于语义相似度，而稀疏向量则利用传统的文本处理技术如 TF-IDF，适用于关键词匹配。使用 Pinecone，可以轻松地实现这种混合检索。

代码实现演示

# 安装必需的 Pinecone 客户端库
%pip install --upgrade --quiet pinecone-client pinecone-text pinecone-notebooks

# 导入必要的库
import os
from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.retrievers import PineconeHybridSearchRetriever
from pinecone_text.sparse import BM25Encoder

# 设置 API 密钥
os.environ["PINECONE_API_KEY"] = 'your-pinecone-api-key'
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'your-openai-api-key'

# 初始化 Pinecone 客户端并创建索引
index_name = "langchain-pinecone-hybrid-search"
pc = Pinecone(api_key=os.environ["PINECONE_API_KEY"])
if index_name not in pc.list_indexes().names():
    pc.create_index(
        name=index_name,
        dimension=1536,
        metric="dotproduct",
        spec=ServerlessSpec(cloud="aws", region="us-east-1"),
    )

# 获取索引
index = pc.Index(index_name)

# 初始化嵌入和稀疏编码器
embeddings = OpenAIEmbeddings()
bm25_encoder = BM25Encoder().default()

# 自定义稀疏编码器的 TF-IDF 值并加载
corpus = ["foo", "bar", "world", "hello"]
bm25_encoder.fit(corpus)
bm25_encoder.dump("bm25_values.json")
bm25_encoder = BM25Encoder().load("bm25_values.json")

# 构建检索器
retriever = PineconeHybridSearchRetriever(
    embeddings=embeddings, sparse_encoder=bm25_encoder, index=index
)

# 可选：向检索器中添加文本数据
retriever.add_texts(["foo", "bar", "world", "hello"])

# 使用检索器进行搜索
result = retriever.invoke("foo")
print(result[0])

应用场景分析

混合搜索适用于需要在大规模文档库中进行高效检索的场景，特别是在文档语义复杂多样的情况下，例如文档搜索、推荐系统和问答系统。

实践建议

1. 合理选择嵌入和稀疏编码器，确保与目标应用匹配。
2. 安装和配置 Pinecone 时注意 API 密钥和区域设置。
3. 定期更新 TF-IDF 值以适应最新的语料库。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

—END—