将Solr无缝集成到RAG中：实现文本生成新高度

2024-03-18 06:08:01

将Solr集成到RAG中：逐步指南

引言

检索增强生成（RAG）是一种自然语言处理技术，它使用检索器从海量文档中检索相关信息，以增强文本生成模型。Solr是一个强大的开源搜索平台，可以用来构建高性能的检索器。本文将指导你如何将Solr集成到RAG中，并提供一个使用LangChain和Eurelis-Langchain-Solr-Vectorstore Python包的示例。

嵌入模型集成

如果你已经有一个运行在服务器上的嵌入模型，你可以使用Requests库将模型集成到Solr检索器中。这允许检索器访问嵌入模型，并将其嵌入到检索到的文档中。

import requests

embeddings_model = requests.post("http://server-insight/embeddings/")

使用Eurelis-Langchain-Solr-Vectorstore包

Eurelis-Langchain-Solr-Vectorstore包提供了一种简单的方法来将Solr与LangChain集成。该包将Solr包装为一个检索器对象，该对象可以轻松地与LangChain中的生成模型一起使用。

要使用该包，首先安装它：

pip install eurelis-langchain-solr-vectorstore

然后按照以下步骤进行：

导入包：

from eurelis_langchain_solr_vectorstore import Solr

实例化Solr对象，指定嵌入模型和Solr核心配置：

solr = Solr(embeddings_model, core_kwargs={
    'page_content_field': 'text_t',  # 字段包含文本内容
    'vector_field': 'vector',        # 字段包含文本内容的嵌入
    'core_name': 'langchain',        # 核心名称
    'url_base': 'http://localhost:8983/solr' # 访问Solr的基本URL
})

将Solr检索器转换为LangChain检索器：

retriever = solr.as_retriever()

现在，你可以将retriever对象与LangChain中的生成模型一起使用。

示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示了如何将Solr用作RAG中的检索器：

import requests
from eurelis_langchain_solr_vectorstore import Solr

# 定义Solr凭据
SOLR_URL = "http://localhost:8983/solr"
SOLR_CORE = "langchain"
SOLR_USER = "admin"
SOLR_PASSWORD = "password"

# 获取嵌入模型
embeddings_model = requests.post("http://server-insight/embeddings/")

# 实例化Solr对象
solr = Solr(embeddings_model, core_kwargs={
    'page_content_field': 'text_t',
    'vector_field': 'vector',
    'core_name': 'langchain',
    'url_base': SOLR_URL
}, auth=(SOLR_USER, SOLR_PASSWORD))

# 转换为LangChain检索器
retriever = solr.as_retriever()