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使用LangChain检索器评分——了解更多请点击。(langchain retriever score)

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langchain retriever score

1. Vector store-backed retriever

A vector store-backed retriever is a retriever that uses a vector store to retrieve documents. It is a lightweight wrapper around the Vector Store class to make it easy to retrieve documents based on their similarity to a query.

For example, you can create a vector store-backed retriever in Langchain using the following code:

from langchain import VectorStoreRetriever

retriever = VectorStoreRetriever(vector_store)
retriever.add_documents(documents)
retriever.build_index()

In this example, the vector_store object represents the vector store that holds the documents, and the documents object represents the documents that you want to retrieve.

2. Time-Weighted Retriever

A Time-Weighted Retriever is a retriever that takes into account recency in addition to similarity. It scores the documents based on a scoring algorithm that combines the similarity score and the recency factor.

For example, you can use a Time-Weighted Retriever in Langchain to retrieve documents based on their similarity and recency:

from langchain import TimeWeightedRetriever

retriever = TimeWeightedRetriever(vector_store, recency_factor)
retriever.add_documents(documents)
retriever.build_index()

In this example, the recency_factor parameter represents the weight given to recency in the scoring algorithm. Higher values of recency_factor will prioritize more recent documents.

3. How to use return_source_documents to also extract source documents

The return_source_documents method can be used in Langchain to retrieve both the relevant documents and their corresponding source documents.

For example, you can use the return_source_documents method in Langchain to extract the relevant documents and their source documents:

retriever = VectorStoreRetriever(vector_store)
retriever.add_documents(documents)
retriever.build_index()

results = retriever.retrieve(query)

for result in results:
    relevance_score = result.score
    source_document = result.return_source_documents()
    print(relevance_score, source_document)

In this example, the query parameter represents the query for which you want to retrieve documents.

4. How to specify similarity threshold in langchain faiss retriever

In Langchain, you can specify a similarity threshold to filter the retrieved documents based on their similarity score.

For example, you can use the similarity_threshold parameter in Langchain to set a similarity threshold for the Faiss retriever:

from langchain import FaissRetriever

retriever = FaissRetriever(vector_store, similarity_threshold)
retriever.add_documents(documents)
retriever.build_index()

In this example, the similarity_threshold parameter represents the minimum similarity score required for a document to be included in the retrieval results.

5. 4 Ways to Do Question Answering in LangChain

In Langchain, there are several ways to perform question answering using retrievers:

  1. Using a vector store-backed retriever: You can use a vector store-backed retriever to retrieve relevant documents based on their similarity to the query, and then use a question answering model to extract the answer from the retrieved documents.
  2. Using a time-weighted retriever: You can use a time-weighted retriever to take into account recency in addition to similarity, and then use a question answering model to extract the answer from the retrieved documents.
  3. Using the return_source_documents method: You can use the return_source_documents method to retrieve both the relevant documents and their source documents, and then use a question answering model to extract the answer from the source documents.
  4. Using a similarity threshold: You can use a similarity threshold to filter the retrieved documents based on their similarity score, and then use a question answering model to extract the answer from the filtered documents.

6. Deep Dive Into Self-Query Retriever In Langchain – YouTube

Langchain provides a Self-Query Retriever that allows you to perform question answering directly on the retriever. You can watch a deep dive video tutorial on the Self-Query Retriever in Langchain on YouTube to learn more about its usage and capabilities.

Here is the link to the YouTube video: https://www.youtube.com/watch?v=1234567890

7. Pinecode retriever.get_relevant_documents() doesn’t have score attribute

If you are using the Pinecode retriever.get_relevant_documents() method in Langchain, you may notice that the returned documents do not have a score attribute.

One way to obtain the similarity scores with the returned documents is to use the Pinecode retriever.get_relevant_document_scores() method. This method returns a dictionary where the keys are the document IDs and the values are the similarity scores.

Here is an example:

retriever = PinecodeRetriever(vector_store)
retriever.add_documents(documents)
retriever.build_index()

relevant_documents = retriever.get_relevant_documents(query)
document_scores = retriever.get_relevant_document_scores(query)

for document_id in relevant_documents:
    relevance_score = document_scores[document_id]
    print(relevance_score, relevant_documents[document_id])

8. LangChain Retrievers: Understanding How They Work

The Langchain Retrievers are designed to retrieve relevant documents based on their similarity to a query. They work by comparing the query vector to the vectors of the indexed documents and calculating the similarity score.

In Langchain, you can choose from various retrievers such as the vector store-backed retriever, time-weighted retriever, Faiss retriever, and Pinecode retriever. Each retriever has its own advantages and can be used based on your specific requirements.

9. Simple Vector Stores – Maximum Marginal Relevance Retrieval

In Langchain, you can use Simple Vector Stores for Maximum Marginal Relevance Retrieval. Simple Vector Stores are an efficient and scalable way to store and retrieve large collections of vectors.

With Maximum Marginal Relevance Retrieval, you can retrieve the most relevant documents while ensuring diversity. This can be useful in scenarios where you want to avoid retrieving multiple highly similar documents.

Here is an example of using Simple Vector Stores for Maximum Marginal Relevance Retrieval:

from langchain import SimpleVectorStore

vector_store = SimpleVectorStore()
vector_store.add_vectors(vectors)

retriever = VectorStoreRetriever(vector_store)
retriever.add_documents(documents)
retriever.build_index()

results = retriever.retrieve(query, k=10, diversity_penalty=0.5)

In this example, the k parameter represents the number of documents to retrieve, and the diversity_penalty parameter represents the weight given to diversity in the scoring algorithm. Higher values of diversity_penalty will prioritize more diverse documents.

10. Conclusion

The langchain retriever score is an important aspect of document retrieval in the Langchain framework. By understanding the different retrievers available and how to use them effectively, you can retrieve relevant documents based on their similarity to a query and optimize the performance of your question answering system.

**Q&A: Vector Store-backed Retriever in LangChain**

1. **甚么是Vector Store-backed Retriever？**
– Vector Store-backed Retriever是一种在LangChain中使用向量存储库来检索文档的检索器。它是Vector Store类的轻量级包装器，用于实现检索功能。

2. **怎样使用return_source_documents来提取相关文档？**
– 通过使用return_source_documents方法可以提取相关文档。该方法可以返回与查询相关的文档列表。

3. **LangChain中的Retrieval是甚么？**
– Retrieval是LangChain中的一种功能，用于从文档集合中检索相关的文档。它使用区别的检索器来履行检索操作，如Vector Store-backed Retriever等。

4. **怎样在LangChain中指定类似性阈值？**
– 在LangChain中，可使用faiss相关性阈值来指定类似性阈值。可以根据需求配置相关性阈值，以控制返回的相关文档数量。

**Q&A: Time-Weighted Retriever in LangChain**

1. **甚么是Time-Weighted Retriever？**
– Time-Weighted Retriever是一种斟酌到文档的类似性和新近性的检索器。它基于时间加权算法计算文档的相关性得分。

2. **LangChain中的Question Answering有哪几种方法？**
– 在LangChain中有多种进行Question Answering的方法，包括使用Vector Store-backed Retriever、Self-Query Retriever等。每种方法都具有区别的特点和用处。

3. **怎样使用LangChain进行Question Answering？**
– 使用LangChain进行Question Answering非常简单。可以调用相应的方法，通过传递问题和相关文档，获得回答问题的结果。LangChain会返回答案的完全程度得分等信息。

4. **LangChain中的Pinecode retriever.get_relevant_documents方法有甚么作用？**
– Pinecode retriever.get_relevant_documents方法可以用于获得与指定查询相关的文档。可以根据查询的相关性进行排序和过滤，返回与查询最相关的文档。

**Q&A: LangChain Retrievers**

1. **LangChain Retrievers是如何工作的？**
– LangChain Retrievers是LangChain中的检索器，用于从文档集合中检索相关的文档。它使用区别的算法和存储技术来实现高效的检索操作。

2. **简述Simple Vector Stores – Maximum Marginal Relevance Retrieval。**
– Simple Vector Stores – Maximum Marginal Relevance Retrieval是一种从向量存储库中实现最大边际相关性检索的方法。它通过对相关文档进行排序和过滤，返回与查询最相关的文档。

3. **LangChain中的Vector Store Retriever是甚么？**
– Vector Store Retriever是LangChain中一种使用向量存储库来检索文档的检索器。它可以根据类似性检索和返回与查询相关的文档，使用向量存储库提供高效的检索性能。

4. **LangChain中的Retriever.from_chain_type方法的参数是甚么？**
– Retriever.from_chain_type方法的参数包括llm、chain_type和retriever等。它可以用于根据指定的参数创建Retriever实例，从而进行相关文档的检索操作。

Q: LangChain Parent Document Retriever是甚么?

A: LangChain Parent Document Retriever是一种文档检索器，用于根据查询字符串从原始文本中检索出相关的较大块父文档。它的实现流程以下：

1. 使用两个文本分割器将原始文本分割成较大的块（父块）和较小的块（子块）。
2. 在向量存储中，通过查询字符串获得相关的父文档块。
3. 通过元数据过滤器，可以在检索时使用元数据过滤来过滤文档。
4. 返回包括相关父文档块的结果。

Q: LangChain Parent Document Retriever的实现原理是怎样的？

A: LangChain Parent Document Retriever的实现原理以下：

1. 使用两个文本分割器将原始文本分割成较大的块（父块）和较小的块（子块）。这样做的目的是为了提高检索效力和准确性。
2. 使用向量存储器存储文档向量，以便进行查询。
3. 当接收到查询字符串时，通过向量存储器获得相关的父文档块。
4. 可使用元数据过滤器在检索时过滤文档，以进一步提高检索结果的准确性。
5. 最后，返回包括相关父文档块的检索结果。

Q: LangChain支持的VectorStore有哪几种？

A: LangChain支持的VectorStore包括以下几种方式：

– 检索器：一种便于模型查询的存储数据的方式，最少包括一个方法get_relevant_texts，接收查询字符串并返回一组相关文本。
– Chroma向量存储：用于存储Chroma向量的向量存储器。
– 其他向量存储器：LangChain还支持其他类型的向量存储器，可以根据需求选择适合的存储方式。

Q: 怎样使用MultiQueryRetriever进行文档检索？

A: 使用MultiQueryRetriever进行文档检索的示例代码以下：

“`python
import logging
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever

# 创建LangChain模型
model = ChatOpenAI()

# 创建MultiQueryRetriever对象
retriever = MultiQueryRetriever(model)

# 设置日志级别
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# 指定查询字符串
query = “政策”

# 进行文档检索
results = retriever.retrieve(query)

# 打印检索结果
for result in results:
print(result)
“`

上述代码中，我们首先创建了一个LangChain模型和一个MultiQueryRetriever对象。然后，指定了查询字符串并进行文档检索，最后打印检索结果。

Q: LangChain怎么实现基于文档的问答和对话？

A: LangChain可以实现基于文档的问答和对话。具体实现流程以下：

1. 使用LangChain Parent Document Retriever从原始文本中检索出相关的父文档块。
2. 根据用户的查询字符串，在父文档块中使用问答模块（例如ChatGPT）进行问答和对话。
3. 根据问答模块的回答和用户的回复，进行多轮对话，逐渐细化问题和获得更准确的答案。
4. 终究，根据用户的需求和查询字符串，返回包括问答和对话结果的富文本内容。

通过以上步骤，LangChain可以实现基于文档的问答和对话，并提供准确和详细的答案。

问题1：甚么是LangChain的Parent Document Retriever实现流程？

答：LangChain的Parent Document Retriever实现流程以下：

  1. 使用两个文本分割器将原始文本分割成较大的块（父块）和较小的块（子块）。
  2. 使用向量存储检索器，通过向量运算计算查询字符串和文档的相关性得分。
  3. 使用元数据过滤来过滤文档。
  4. 返回相关的文档作为检索结果。

子点1：使用文本分割器将原始文本分割成父块和子块

原始文本经过两个文本分割器的处理，被分割成较大的父块和较小的子块。这样做的目的是为了提高检索效力和精确性。父块可以作为整体进行检索，而子块则更加细化，可以进一步提取详细信息。

子点2：使用向量存储检索器计算相关性得分

LangChain使用向量存储检索器来计算查询字符串和文档的相关性得分。向量存储是一种便于模型查询的存储数据的方式，LangChain约定检索器组件最少有一个方法get_relevant_texts，这个方法接收查询字符串，返回一组相关文档。

子点3：使用元数据过滤来过滤文档

在检索时，可使用元数据过滤器来过滤文档。通过选择指定特点的文档，可以进一步缩小检索范围，提高检索效力。

问题2：LangChain支持的VectorStore有哪几种？

答：LangChain支持以下几种VectorStore：

  • Chroma向量存储：可以用于创建Chroma向量存储。
  • OpenAI向量存储：可以用于创建OpenAI向量存储。
  • 其他自定义的向量存储：LangChain还支持根据开发者需求自定义其他类型的向量存储。

子点1：Chroma向量存储

Chroma向量存储是LangChain支持的一种向量存储方式。使用Chroma向量存储可以进行向量运算和文档检索操作。

子点2：OpenAI向量存储

OpenAI向量存储是LangChain支持的另外一种向量存储方式。使用OpenAI向量存储可以利用OpenAI的模型进行向量计算和文档检索。

子点3：其他自定义的向量存储

LangChain还支持开发者根据本身需求自定义其他类型的向量存储。这样可以根据具体利用场景和数据特点来选择和设计最合适的向量存储方式。

问题3：LangChain的检索器（Retriever）是甚么？

答：LangChain的检索器（Retriever）是一个接口，根据非结构化查询返回相关文档。它比向量存储更通用，不需要能够存储文档，只需返回（或检索）相关文档便可。

子点1：检索器的功能

LangChain的检索器是用于检索相关文档的核心组件，它可以根据非结构化查询返回满足条件的文档。检索器可以根据具体需求进行定制，实现区别的检索功能。

子点2：与向量存储的区分

与向量存储相比，检索器更加通用。它不需要能够存储文档，只需要返回或检索相关文档便可。这使得可以根据实际需求选择适合的检索器，提高检索的灵活性和效力。

子点3：检索器的灵活性

LangChain的检索器可以根据需要进行定制和扩大，开发者可以根据具体利用场景和需求设计和实现自己的检索器。这使得LangChain的检索功能更加灵活和适应区别的场景。

问题4：LangChain是用来构建甚么类型的利用程序的？

答：LangChain是用来构建基于大型语言模型（LLM）的利用程序的库。它可以帮助开发者将LLM与其他计算或知识源结合起来，创建更强大的利用程序。

子点1：利用程序的类型

LangChain可以用来构建各种类型的利用程序，例如：

  • 问答系统：LangChain可以用于构建基于大型语言模型的问答系统，实现智能问答功能。
  • 对话系统：LangChain可以用于构建基于大型语言模型的对话系统，实现自然对话交互。
  • 信息检索系统：LangChain的检索功能可以用于构建信息检索系统，实现文档搜索和相关性排序。
  • 其他自定义利用：LangChain还支持开发者根据具体需求自定义其他类型的利用程序。

子点2：LLM与其他计算或知识源的结合

LangChain可以帮助开发者将LLM与其他计算或知识源结合起来，实现更强大的利用程序。通过结合区别的计算或知识源，LangChain可以扩大和丰富利用程序的功能和能力。

子点3：利用程序的优势

使用LangChain构建的利用程序具有以下优势：

  • 高效性：LangChain提供了各种功能组件和算法，可以提高利用程序的效力和性能。
  • 智能化：LangChain基于大型语言模型，可以实现智能化的问答、对话和信息检索功能。
  • 可扩大性：LangChain支持自定义组件和扩大，可以根据需要进行定制和扩大。

【LangChain 速递】Parent Document Retriever – 哔哩哔哩

**问题：甚么是 Parent Document Retriever (PDR)？**

答：Parent Document Retriever (PDR) 是 LangChain 中用于检索相关文档的一个组件。它是 LangChain 的一个重要功能，用于从文档集合中检索与查询语句相关的文档。

**问题：Parent Document Retriever 的实现流程是甚么？**

答：Parent Document Retriever 的实现流程以下：

1. 使用两个文本分割器将原始文本分割成较大的块（父块）和较小的块（子块）。
2. 将分割后的文本块存储到向量存储器中。
3. 当收到查询语句时，使用查询向量和向量存储器中的文本块向量进行类似度计算。
4. 根据类似度进行排序，返回与查询语句最相关的文档。

**问题：LangChain 的 Parent Document Retriever 使用的是哪一种向量存储器？**

答：LangChain 支持的向量存储器有多种，而 Parent Document Retriever 使用的是向量存储器类型为**检索器（Retriever）**。检索器是一种便于模型查询的存储数据的方式，LangChain 约定检索器组件最少有一个方法 `get_relevant_texts`，接收查询字符串并返回一组相关文本。

**问题：怎样使用元数据过滤来过滤文档？**

答：在 LangChain 中，可使用元数据过滤来过滤文档。使用 MultiQueryRetriever 可以实现在检索时使用元数据过滤文档的功能。具体方法以下：

“`python
from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever

# 创建 MultiQueryRetriever 对象
retriever = MultiQueryRetriever()

# 添加待过滤的文档和其对应的元数据
retriever.add_document(document, metadata)

# 使用元数据进行过滤，返回过滤后的文档
filtered_documents = retriever.query_with_metadata(query, metadata_filter)
“`

**问题：LangChain 中的向量数据库是指甚么？**

答：LangChain 中的向量数据库（Vector Database）是一种存储向量的数据库，用于存储文档的向量表示。通过向量数据库，可以在查询时从文档中检索出与问题语义最匹配的文本片断，并与问题结合生成答案。

**问题：LangChain 会不会支持自制的 chatPDF 问答系统？**

答：是的，LangChain 提供了用于构建 chatPDF 问答系统的功能。开发者可以利用 LangChain 的功能和模型来自制 chatPDF 问答系统，以实现根据问题查询文档并生成答案的功能。

**问题：LangChain 的检索器（Retriever）是甚么？**

答：LangChain 的检索器（Retriever）是 LangChain 封装的一个接口，它根据非结构化查询返回相关文档。检索器是 LangChain 中用于履行检索操作的组件，比向量存储更通用。检索器不需要存储文档，只需返回或检索相关文档。

**问题：LangChain 是用于构建甚么类型的利用程序的库？**

答：LangChain 是用于构建基于大型语言模型（LLM）的利用程序的库。它可以帮助开发者将 LLM 与其他计算或知识源结合起来，创建更强大的利用程序。

**问题：LangChain 中的 LLMChainFilter 是用来做甚么的？**

答：LLMChainFilter 是 LangChain 中用于过滤文档的一个紧缩器。它使用 LLM 链来决定在最初检索到的文档中应当过滤掉哪些文档，哪些文档应当返回，而不对文档内容进行操作。它可以根据 LLM 链的决策对文档进行挑选过滤。

以上就是关于 LangChain 速递中 Parent Document Retriever 的一些问题和答案。通过这些问题和答案的解释，可以更好地理解 Parent Document Retriever 的实现原理和使用方法。如果想要更深入了解 LangChain 和其它组件的功能，请参考 LangChain 的官方文档和教程。

LangChain检索器（Retriever）

问题：

LangChain检索器（Retriever）是甚么？

答案：

LangChain检索器（Retriever）是LangChain封装的一个接口，用于根据非结构化查询返回相关文档。它比向量存储更通用，不需要能够存储文档，只需返回或检索文档便可。

  • LangChain检索器的功能是甚么？

    • LangChain检索器的主要功能是根据查询返回相关的文档。它可以根据非结构化查询进行搜索，找到与查询相关的文档，并返回给用户。

  • LangChain检索器与向量存储有何区别？

    • LangChain检索器相比向量存储更通用。它不需要能够存储文档，只需返回或检索文档便可。而向量存储则是一种特定的存储数据的方式，用于方便模型查询。

  • LangChain检索器如何工作？

    • LangChain检索器在接收到查询后，会根据查询的内容进行搜索和匹配，找到与查询相关的文档。然后将这些文档返回给用户，供用户查阅和使用。

问题：

LangChain检索器的实现原理是甚么？

答案：

LangChain检索器的实现原理是通过使用多个文本分割器将原始文本分割成较大的父块和较小的子块，然后使用向量存储来存储这些分割后的文本块。当查询到来时，LangChain检索器会根据查询内容从存储的文本块中检索相关文档，并返回给用户。

  • LangChain检索器的实现流程是怎样的？

    • LangChain检索器的实现流程以下：

    1. 使用两个文本分割器将原始文本分割为父块和子块。
    2. 使用向量存储将这些分割后的文本块存储起来。
    3. 当查询到来时，从存储的文本块中检索相关文档。
    4. 将检索到的相关文档返回给用户。
  • LangChain支持哪些向量存储？

    • LangChain支持的向量存储包括检索器和向量数据库两种方式。其中，检索器是一种便于模型查询的存储数据方式，最少需要提供一个方法get_relevant_texts来接收查询字符串并返回一组相关文档。向量数据库用于存储向量运算相关的数据，可以用作检索器的一种数据源。

经过LangChain检索器的处理，用户可以方便地根据查询内容检索相关的文档，并获得所需的信息。

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