12.6 LangChain检索器（Retrievers）全解析：构建高效RAG应用的核心引擎

最新推荐文章于 2025-07-26 19:00:43 发布
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分类专栏： AI大模型应用实战专栏 文章标签： langchain 人工智能 gpt chatgpt 机器学习
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LangChain检索器（Retrievers）全解析：构建高效RAG应用的核心引擎

一、检索器的核心价值

检索器是大模型应用的智能导航系统，通过将用户查询与知识库精准匹配，解决了传统搜索的三大痛点：

  1. 语义鸿沟：突破关键词匹配，理解用户真实意图
  2. 多源整合：融合向量搜索、关键词搜索和规则过滤
  3. 动态优化：支持实时索引更新和反馈学习
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多样化检索策略：在 LangChain 中实现高效文档检索
AI Agent 首席体验官
03-18 909
创建向量存储：首先使用FaissPinecone等工具创建向量存储，将文本数据转换为向量，并保存到向量数据库中。创建：从已存储的向量数据库加载索引，并创建。检索相关文档：通过调用retrieve方法，传入查询文本，返回与查询相关的文档。集成到问答链中：通过等类将文档检索与语言模型结合，实现自动问答功能。是 LangChain 中用于从向量存储中检索文档的检索器，可以与不同的向量存储（如 Faiss）结合使用，提供高效的相似度检索功能。它可以广泛应用于基于内容的检索、问答系统等场景。准备数据。
【完结】cyの破三之旅（下篇）（20240401~20240421）
梦想破三的奔三狗
04-01 1326
残阳之空茫的终章
【大模型从入门到精通19】开源库框架LangChain LangChain文档加载器1
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
08-13 1809
在数据驱动的应用领域，特别是涉及对话界面和大型语言模型（LLM）的应用中，从各种来源高效加载、处理并与数据进行交互的能力至关重要。这些加载器擅长处理来自公共源的数据，如 YouTube、Twitter 和 Hacker News，同时也适用于来自专有源的数据，如 Figma 和 Notion。保存清洗后的文本：可选地，脚本可以将清洗和分词后的文档文本保存到文件中。这个扩展的代码提供了一个更全面的示例，展示如何从加载和清洗文本到基本分析和处理特殊情况，对 PDF 文档进行程序化的处理。
【论文阅读 | TIV 2024 | CDC-YOLOFusion：利用跨尺度动态卷积融合实现可见光-红外目标检测】
berling00的博客
07-22 1040
题目：CDC-YOLOFusion: Leveraging Cross-scale Dynamic Convolution Fusion for Visible-Infrared Object Detection期刊：IEEE Transactions on Intelligent Vehicles （TIV）论文：paper代码：code年份：2024由于能够深入挖掘可见光和红外特征，特征级融合方法在可见光 - 红外目标检测中表现出优异的性能。然而，大多数现有的特征级融合方法利用多个具有固定参数的卷积层来
时间序列预测Python机器学习应用
木头大左的博客
07-23 1300
时间依赖性：当前值受过去值的影响。趋势性：数据可能呈现长期上升或下降的趋势。季节性：数据在固定周期内重复出现的模式。噪声：随机波动，无明显规律。
opencv学习（图像梯度）
weixin_63566653的博客
07-26 291
在图像处理中，图像梯度（Image Gradient）是描述图像中像素值变化率的概念，是理解图像中 “哪里发生变化” 以及 “变化有多剧烈” 的核心工具。从简单的 Sobel 算子到复杂的 Canny 算法，本质都是通过梯度分析实现边缘提取，是计算机视觉中处理图像结构的基础。
跨境支付入门～国际支付结算（风控篇）
lkf19711的博客
07-25 791
跨境支付企业的"吞金兽"：风控系统成为最大成本黑洞。这类系统需采购海量第三方数据（年费超千万），并应对国际卡组织的高额合规要求（如VISA系统年增300万美元成本）。核心防控AML（反洗钱）和CFT（反恐融资）风险，通过四阶KYC认证体系（证件核验到持续监控）和KYB企业审查（股权穿透到贸易背景验证）。采用AI检测（准确率98.7%）、知识图谱等技术，并实施分级审核策略（CDD/EDD）。风控系统需融合3000+规则引擎和机器学习模型，实现全流程监控，是跨境支付企业的生死线。
腾讯内测的 AI 编程 IDE，上手表现如何？（含实测）
非著名程序员
07-22 1512
通过截图，我们可以看到，点击小火箭图标，也就是「部署」按钮之后，开始执行命令，先是创建 sandbox ，然后上传代码，安装部署环境和各种依赖，最后启动服务。另外，最后，我不得不夸一句，腾讯的产品力不仅体现在功能和人性化上，在产品设计上也是非常好，这个 IDE 的界面语言，是我目前见过的 AI 编程工具当中最好的。让你的需求变成真正可用的应用。虽然是基于开源的 VS Code IDE 衍化而来，但是，从整体的界面的细腻程度，真的做到了简洁大方，非常好看，给你一看就是一款有质感，有追求的 IDE。
RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
最新发布
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-26 757
RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase​，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转矩阵的维度从文本扩展到图像、视频乃至物理世界，位置编码的数学之美正在重构AI对世界的认知方式。
大模型开发
2302_81352523的博客
07-23 1087
AI（人工智能）是使机器具备类人思考和解决问题能力的技术，其核心是Transformer神经网络模型（如GPT）。大模型应用结合传统编程实现记忆等复杂功能，应用开发技术包括Prompt问答、微调、Agent调用和RAG（外挂知识库），适用于客服、医疗、办公自动化等场景。AI通过数据训练掌握语言规律，处理模糊性问题，与传统程序互补形成强大应用。
统计与大数据分析与数学金融方向课程差异有哪些？如何提升职场竞争力？
LRQ2025的博客
07-23 1098
统计与大数据分析和数学金融专业存在显著课程重叠（概率统计、编程、优化等），但主攻方向不同。统计侧重机器学习、大数据处理及广泛领域应用；数学金融则深入金融建模、衍生品定价等专业领域。建议新生结合兴趣（数据算法vs金融建模）与职业规划（数据科学家vs量化分析师），利用大一大二共同基础课程进行体验后选择。两个专业基础课高度相似，扎实掌握数学与编程核心能力是关键。
[2025CVPR]ViKIENet：通过虚拟密钥实例增强网络实现高效的 3D 对象检测
hasakie的博客
07-22 1167
ViKIENet论文摘要：ViKIENet提出一种高效的多模态3D物体检测框架，通过虚拟关键实例（VKIs）解决LiDAR点云稀疏性和传统虚拟点方法的高计算噪声问题。其核心创新包括：1）语义关键实例选择（SKIS），仅提取关键区域的虚拟点，减少90%计算量；2）多阶段融合模块（VIFF），结合BEV与RoI特征增强关键区域；3）深度校准模块（VIRA），抑制深度补全噪声。扩展版ViKIENet-R引入旋转等变特征，平衡精度与效率。实验显示，在KITTI、nuScenes等数据集上，ViKIENet以22.7
人工智能与交通：智能出行的变革与突破
一套方法论打通全栈闭环，从 0 到 1 教你驾驭需求、设计、开发、项目、课题、论文和软著，速成全栈王者！
07-25 756
AI 驱动的智能交通不仅是技术升级，更是对城市空间、能源利用、社会分工的全面重构。从自动驾驶解放人类的驾驶时间，到智能调度让城市告别拥堵，再到绿色交通助力碳中和，每一项进步都在重新定义 “出行” 的意义 —— 从 “必要的负担” 变为 “高效、安全、愉悦的体验”。实现这一愿景需要技术突破、法规创新、社会协同的多方努力。当技术足够成熟、法规足够清晰、公众足够信任时，智能交通将成为 “未来城市” 的血管系统，支撑起更高效、更公平、更可持续的人类生活方式。
人工智能时代的战略竞争优势商业模式创新培训讲师培训师专家咨询顾问唐兴通谈个性化在制造业金融业医疗医药石油化工SARS软件行业大客户营销与销售背后的价值
Akibfrycc的博客
07-26 379
这让我想起《孙子兵法》中的"迅雷不及掩耳"——当你的竞争对手还在为季度营销计划绞尽脑汁时，真正的领导者已经构建了能够同时运行数百个覆盖数百万客户的实验系统，在短短几天内就能提取洞察，并将其融入下一轮互动。他们深谙个性化的真谛：结合智能整合与自动化，在敏捷团队中跨越功能孤岛，将测试和学习的时间线压缩至小时级别，月度实验数量提升至数千个。真正的个性化能力竞争是组织能力的竞争。今日，不知多少企业迷信于购买昂贵的营销自动化平台，招揽数据科学家，实施CRM系统，却依然无法真正理解客户，更遑论预测需求、创造价值。
Mamba（SSM、S4、S4）
BigGod139的博客
07-23 845
状态空间模型SSM，20世纪60年代有卡尔曼等研究者提出，概念很在提出。连续SSM一般形式如下：State Equation：x′(t)=Ax(t)+Bu(t)x'(t) = Ax(t) + Bu(t)x′(t)=Ax(t)+Bu(t) 其中：Output Equation：y(t)=Cx(t)+Du(t)y(t) = Cx(t) + Du(t)y(t)=Cx(t)+Du(t) 或 y(t)=Cx(t)y(t) = Cx(t)y(t)=Cx(t) 其中：离散SSM一般形式如下：与连续SSM相比，x,t,u,
动手学深度学习2.0-李沐Pytorch版
qq_43361801的博客
07-24 307
教材的pdf我已经上传到资源啦！动手学深度学习在线课程。
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现
AI的内部世界的博客
07-22 1327
本文提出了一种结合卷积神经网络、小波变换和自注意力机制的医学图像超分辨率算法。网络采用编码器-解码器结构，核心模块是残差小波注意力块(RWAB)，通过小波分解处理多频特征，并引入通道注意力机制增强特征表达能力。自注意力模块用于捕捉全局依赖关系，损失函数结合L1损失和感知损失。实验结果表明，该方法能有效提升医学图像分辨率，保留重要细节信息。文章详细介绍了网络结构和关键模块的PyTorch实现，包括小波变换层、通道注意力机制和自注意力模块等核心组件的代码实现。
Spring AI 项目实战（二十）：基于Spring Boot + AI + DeepSeek的智能环境监测与分析平台（附完整源码）
博客
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本文介绍了基于Spring Boot和DeepSeek大语言模型开发的智能环保监测系统。该系统实现了多类型传感器数据采集、实时监测、AI异常检测、污染源识别、趋势预测和治理方案推荐等功能，采用前后端分离架构，整合了Spring Boot、Vue3、MySQL等技术栈。项目通过AI技术提升了环保监测的智能化水平，解决了传统系统在实时性、分析能力和预警机制等方面的不足。
AI日报 - 2025年07月25日
NingboWill的博客
07-25 1039
AI人工智能日报新闻和最新AI工具
langchain 检索器
01-11
### LangChain检索器实现与使用 #### 实现细节 LangChain的`runnables`包提供了构建可执行组件的能力，这些组件可以用于创建复杂的流水线和工作流。对于检索器而言，其实现主要依赖于向量数据库和其他索引结构来高效地查找最相似的数据项[^1]。 在具体实践中，检索器通常会集成诸如FAISS、ChromaDB或其他类似的库来进行高效的近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search, ANN）。这使得即使面对大规模数据集也能保持良好的性能表现。当用户查询到来时，检索器负责将输入转换成适合ANN算法处理的形式，并返回一系列潜在的相关文档或片段给下游模块进一步分析处理[^2]。 #### 使用方法 为了利用LangChain中的检索功能，在编写代码之前应当先准备好要被索引的内容以及相应的元数据。下面给出了一段Python代码作为示例： ```python from langchain.retrievers import Retriever import faiss # 或者其他支持的向量存储引擎 # 初始化Faiss索引并加载已有的向量集合 index = faiss.read_index("path/to/index") retriever = Retriever( index=index, input_transformer=lambda query: transform_query_to_vector(query), ) results = retriever.retrieve("example user query", top_k=5) for result in results: print(f"Document ID: {result['id']}, Score: {result['score']}") ``` 这段脚本展示了如何设置一个基于Faiss的检索实例，并通过简单的lambda表达式定义了从自然语言查询到向量表示之间的映射关系。最后调用了`retrieve()`函数获取前五个匹配度最高的条目。
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