使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤

## 技术背景介绍

Pinecone是一款功能强大的向量数据库，适用于处理复杂的检索需求。在本文中，我们将演示如何结合Pinecone向量存储使用SelfQueryRetriever实现自查询功能。为了更方便的了解原理，我们将以电影总结数据集为例进行展示。

## 核心原理解析

自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述，结合语言模型生成查询条件来完成数据检索。它能够理解复杂的查询和过滤条件，实现更加智能化的内容获取。

## 代码实现演示

### 安装必要的Python包

首先，我们需要安装`pinecone-client`和`lark`包：

```shell
%pip install --upgrade --quiet lark
%pip install --upgrade --quiet pinecone-client==3.2.2

创建Pinecone Index并设置数据

开始之前，请确保已获得API密钥，并设置好环境：

import openai
import pinecone

# 初始化Pinecone客户端
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

api_key = os.getenv("PINECONE_API_KEY")
index_name = "langchain-self-retriever-demo"
pinecone.init(api_key=api_key, environment='us-east1-gcp')
pinecone.create_index(index_name, dimension=1536, metric='cosine')

# 创建文档集
from langchain_core.documents import Document
docs = [
    Document(page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose",
             metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": ["action", "science fiction"]}),
    # ... other documents ...
]

# 使用OpenAIEmbeddings向量化文档
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 初始化向量存储
from langchain_pinecone import PineconeVectorStore
vectorstore = PineconeVectorStore.from_documents(docs, embeddings, index_name=index_name)

初始化SelfQueryRetriever

准备好元数据字段信息和文档内容描述后，我们可以实例化自查询检索器：

from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
    llm, vectorstore,
    document_content_description="Brief summary of a movie",
    metadata_field_info=[
        AttributeInfo(name="genre", description="The genre of the movie", type="string or list[string]"),
        # ... other attributes ...
    ],
    verbose=True
)

测试检索功能

进行检索测试以验证我们的实现：

# 示例：查询恐龙相关的电影
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

# 示例：查询评分高于8.5的电影
retriever.invoke("I want to watch a movie rated higher than 8.5")

应用场景分析

自查询检索器适用于各种领域的内容检索需求，特别是在元数据丰富且查询条件复杂的场景下。电影推荐、商品检索、甚至在学术材料的整理中都可以发挥作用。

实践建议

• 在使用过程中，保持数据的完整性和准确性，以提高检索结果的可信度。
• 注意API调用的安全性，确保API密钥不被泄露。
• 定期更新文档数据和向量存储，以保持检索结果的及时性和相关性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。