Pinecone 混合搜索
Pinecone 是一个功能广泛的向量数据库。
本笔记本介绍如何使用一个底层使用 Pinecone 和混合搜索的检索器。
该检索器的逻辑来自于 此文档
要使用 Pinecone，您必须拥有一个 API 密钥和一个环境。 以下是 安装说明。
%pip install --upgrade --quiet pinecone-client pinecone-text pinecone-notebooks
# 连接到 Pinecone 并获取 API 密钥。
from pinecone_notebooks.colab import Authenticate
Authenticate()
import os
api_key = os.environ["PINECONE_API_KEY"]
from langchain_community.retrievers import (
PineconeHybridSearchRetriever,
)
我们想使用 OpenAIEmbeddings，所以我们需要获取 OpenAI API 密钥。
import getpass
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
设置 Pinecone
您只需执行此部分一次。
import os
from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec
index_name = "langchain-pinecone-hybrid-search"
# initialize Pinecone client
pc = Pinecone(api_key=api_key)
# create the index
if index_name not in pc.list_indexes().names():
pc.create_index(
name=index_name,
dimension=1536, # dimensionality of dense model
metric="dotproduct", # sparse values supported only for dotproduct
spec=ServerlessSpec(cloud="aws", region="us-east-1"),
)
WhoAmIResponse(username='load', user_label='label', projectname='load-test')
现在索引已经创建，我们可以使用它。
index = pc.Index(index_name)
获取嵌入和稀疏编码器
嵌入用于密集向量，分词器用于稀疏向量
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
要将文本编码为稀疏值，您可以选择 SPLADE 或 BM25。对于超出领域的任务，我们建议使用 BM25。
有关稀疏编码器的更多信息，您可以查看 pinecone-text 库的 文档。
from pinecone_text.sparse import BM25Encoder
# 或者从 pinecone_text.sparse 导入 SpladeEncoder，如果您希望使用 SPLADE
# 使用默认的 tf-idf 值
bm25_encoder = BM25Encoder().default()
上述代码使用默认的 tf-idf 值。强烈建议将 tf-idf 值拟合到您自己的语料库。您可以按照以下方式进行：
corpus = ["foo", "bar", "world", "hello"]
# 在您的语料库上拟合 tf-idf 值
bm25_encoder.fit(corpus)
# 将值存储到 json 文件
bm25_encoder.dump("bm25_values.json")
# 加载到您的 BM25Encoder 对象
bm25_encoder = BM25Encoder().load("bm25_values.json")
加载检索器
我们现在可以构建检索器！
retriever = PineconeHybridSearchRetriever(
embeddings=embeddings, sparse_encoder=bm25_encoder, index=index
)
添加文本（如有必要）
我们可以选择性地将文本添加到检索器中（如果它们尚未存在的话）
retriever.add_texts(["foo", "bar", "world", "hello"])
100%|██████████| 1/1 [00:02<00:00, 2.27s/it]
使用检索器
我们现在可以使用检索器了！
result = retriever.invoke("foo")
result[0]
Document(page_content='foo', metadata={})