引言：

在人工智能领域，大规模语言模型（LLM）如同一位知识渊博的学者，不断吸收新知，为我们提供精准、丰富的回答。然而，要想真正理解这些回答背后的逻辑和含义，往往需要深入挖掘信息检索的奥秘。本文将带您走进自定义信息检索器的世界，探索如何利用这一技术，为LLM注入更多智能，使其回答更加精准、有用。

主要内容：

一、接口介绍

要创建自定义检索器，我们首先需要了解BaseRetriever类及其相关方法。通过扩展这个类并实现特定的方法，如_get_relevant_documents和_aget_relevant_documents，我们可以轻松构建一个功能强大的检索器。

二、选择BaseRetriever的优势

相较于其他方法，使用BaseRetriever实现的检索器具有更好的灵活性和可扩展性。它不仅可以自动继承LangChain的可运行功能，还可能在某些API中展现出独特的性能优势。

三、代码示例

下面是一个简单的自定义检索器示例，它可以根据用户的查询返回相关的文档。这个示例虽然简单，但却非常有效，足以满足日常的需求。

四、常见问题与解决方案

在实际应用中，我们可能会遇到一些问题，如性能瓶颈、网络限制等。针对这些问题，我们可以采取相应的解决方案，如实现异步版本的方法、使用API代理服务等。

五、总结与进一步学习资源

创建自定义检索器是提升LLM应用智能的重要一步。通过本文的介绍，相信您已经对自定义检索器有了更深入的了解。如果您想进一步探索这个领域，可以参考LangChain官方文档、Python异步编程指南以及API代理服务使用指南等相关资源。

结语：

在人工智能的道路上，每一次技术的突破都为我们带来了更多的可能性。自定义信息检索器作为其中的一项重要技术，正逐渐展现出其强大的魅力。让我们一起携手前行，在人工智能的海洋中探索更多未知的奥秘吧！