Pinecone混合搜索：全面指南与实用示例

最新推荐文章于 2025-11-27 18:56:38 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-27 18:56:38 发布 · 469 阅读

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# Pinecone混合搜索：全面指南与实用示例

在AI和大数据应用中，快速高效地检索信息是一个关键需求。Pinecone作为一个功能强大的矢量数据库，提供了广泛的功能来满足这一需求。本文将详细介绍如何使用Pinecone与混合搜索，帮助开发者更好地利用其功能。

## 引言

在信息检索中，结合矢量搜索与传统搜索方法可能会带来显著的性能提升。Pinecone的混合搜索正是这样一种工具，它利用矢量和稀疏索引来实现更高效、更精准的检索。这篇文章将介绍如何设置并使用Pinecone混合搜索。

## 主要内容

### 1. 环境安装

首先，我们需要安装Pinecone客户端：

```bash
%pip install --upgrade --quiet pinecone-client pinecone-text pinecone-notebooks

2. 连接Pinecone

# 从Pinecone Notebooks中导入身份验证模块
from pinecone_notebooks.colab import Authenticate

# 进行身份验证
Authenticate()

import os

# 获取API密钥
api_key = os.environ["PINECONE_API_KEY"]

3. 设置Pinecone

初始化Pinecone客户端并创建索引：

from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec

index_name = "langchain-pinecone-hybrid-search"
pc = Pinecone(api_key=api_key)

# 创建索引
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"),
    )

4. 获取嵌入与稀疏编码器

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from pinecone_text.sparse import BM25Encoder

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

# 示例：使用自定义语料库来调整tf-idf
corpus = ["foo", "bar", "world", "hello"]
bm25_encoder.fit(corpus)
bm25_encoder.dump("bm25_values.json")
bm25_encoder = BM25Encoder().load("bm25_values.json")

5. 构建和使用检索器

from langchain_community.retrievers import PineconeHybridSearchRetriever

# 构建检索器
retriever = PineconeHybridSearchRetriever(
    embeddings=embeddings, sparse_encoder=bm25_encoder, index=pc.Index(index_name)
)

# 添加文本数据
retriever.add_texts(["foo", "bar", "world", "hello"])

# 使用检索器
result = retriever.invoke("foo")

# 查看第一个结果
print(result[0])