AzureAISearchRetriever
Azure AI 搜索（以前称为Azure Cognitive Search）是 Microsoft 云搜索服务，为开发人员提供基础设施、API 和工具，用于大规模检索向量、关键字和混合查询的信息。
AzureAISearchRetriever 是一个集成模块，用于从非结构化查询中返回文档。它基于 BaseRetriever 类，并面向 Azure AI 搜索的 2023-11-01 稳定 REST API 版本，这意味着它支持向量索引和查询。
本指南将帮助您开始使用 Azure AI 搜索检索器。有关所有AzureAISearchRetriever功能和配置的详细文档，请访问API 参考。
AzureAISearchRetriever 替换了AzureCognitiveSearchRetriever，后者将很快弃用。我们建议切换到基于最新稳定版本搜索 API 的新版本。
集成详细信息
| 检索器 | 自托管 | 云服务 | 包 |
|---|---|---|---|
| AzureAISearchRetriever | ❌ | ✅ | langchain_community |
设置
要使用此模块，您需要
Azure AI 搜索服务。如果您注册了 Azure 试用版，可以免费创建一个。免费服务配额较低，但足以在本笔记本中运行代码。
具有向量字段的现有索引。有多种方法可以创建索引，包括使用向量存储模块。或者，尝试 Azure AI 搜索 REST API。
API 密钥。API 密钥在您创建搜索服务时生成。如果您只是查询索引，则可以使用查询 API 密钥，否则使用管理员 API 密钥。有关详细信息，请参阅查找您的 API 密钥。
然后，我们可以将搜索服务名称、索引名称和 API 密钥设置为环境变量（或者，您可以将它们作为参数传递给AzureAISearchRetriever）。搜索索引提供可搜索内容。
import os
os.environ["AZURE_AI_SEARCH_SERVICE_NAME"] = "<YOUR_SEARCH_SERVICE_NAME>"
os.environ["AZURE_AI_SEARCH_INDEX_NAME"] = "<YOUR_SEARCH_INDEX_NAME>"
os.environ["AZURE_AI_SEARCH_API_KEY"] = "<YOUR_API_KEY>"
如果您希望从单个查询中获取自动跟踪，还可以通过取消下面的注释来设置您的LangSmith API 密钥
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
安装
此检索器位于langchain-community包中。我们还需要一些其他依赖项
%pip install --upgrade --quiet langchain-community
%pip install --upgrade --quiet langchain-openai
%pip install --upgrade --quiet azure-search-documents>=11.4
%pip install --upgrade --quiet azure-identity
实例化
对于AzureAISearchRetriever，提供一个index_name、content_key，并将top_k设置为要检索的结果数量。将top_k设置为零（默认值）将返回所有结果。
from langchain_community.retrievers import AzureAISearchRetriever
retriever = AzureAISearchRetriever(
content_key="content", top_k=1, index_name="langchain-vector-demo"
)
用法
现在您可以使用它从 Azure AI 搜索中检索文档。这是您执行此操作时调用的方法。它将返回与查询相关的所有文档。
retriever.invoke("here is my unstructured query string")
示例
本节演示了在内置示例数据上使用检索器。如果您已经在搜索服务上拥有向量索引，则可以跳过此步骤。
首先提供端点和密钥。由于我们在此步骤中创建了向量索引，因此请指定文本嵌入模型以获取文本的向量表示。此示例假定 Azure OpenAI 部署了 text-embedding-ada-002。由于此步骤会创建索引，因此请确保对搜索服务使用管理员 API 密钥。
import os
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, TextLoader
from langchain_community.retrievers import AzureAISearchRetriever
from langchain_community.vectorstores import AzureSearch
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter
os.environ["AZURE_AI_SEARCH_SERVICE_NAME"] = "<YOUR_SEARCH_SERVICE_NAME>"
os.environ["AZURE_AI_SEARCH_INDEX_NAME"] = "langchain-vector-demo"
os.environ["AZURE_AI_SEARCH_API_KEY"] = "<YOUR_SEARCH_SERVICE_ADMIN_API_KEY>"
azure_endpoint: str = "<YOUR_AZURE_OPENAI_ENDPOINT>"
azure_openai_api_key: str = "<YOUR_AZURE_OPENAI_API_KEY>"
azure_openai_api_version: str = "2023-05-15"
azure_deployment: str = "text-embedding-ada-002"
我们将使用来自 Azure OpenAI 的嵌入模型将我们的文档转换为存储在 Azure AI 搜索向量存储中的嵌入。我们还将索引名称设置为langchain-vector-demo。这将创建一个与该索引名称关联的新向量存储。
embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
model=azure_deployment,
azure_endpoint=azure_endpoint,
openai_api_key=azure_openai_api_key,
)
vector_store: AzureSearch = AzureSearch(
embedding_function=embeddings.embed_query,
azure_search_endpoint=os.getenv("AZURE_AI_SEARCH_SERVICE_NAME"),
azure_search_key=os.getenv("AZURE_AI_SEARCH_API_KEY"),
index_name="langchain-vector-demo",
)
接下来，我们将数据加载到新创建的向量存储中。在此示例中，我们加载state_of_the_union.txt文件。我们将文本分成 400 个标记的块，并且没有重叠。最后，文档作为嵌入添加到我们的向量存储中。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt", encoding="utf-8")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
vector_store.add_documents(documents=docs)
接下来，我们将创建一个检索器。当前的index_name变量是上一步中的langchain-vector-demo。如果您跳过了向量存储创建，请在参数中提供您的索引名称。在此查询中，将返回最佳结果。
retriever = AzureAISearchRetriever(
content_key="content", top_k=1, index_name="langchain-vector-demo"
)
现在，我们可以从我们上传的文档中检索与我们的查询相关的数据。
retriever.invoke("does the president have a plan for covid-19?")
在链中使用
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"""Answer the question based only on the context provided.
Context: {context}
Question: {question}"""
)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125")
def format_docs(docs):
return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)
chain = (
{"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| llm
| StrOutputParser()
)
chain.invoke("does the president have a plan for covid-19?")
API 参考
有关所有AzureAISearchRetriever功能和配置的详细文档，请访问API 参考。