引言

在海量信息的海洋中，如何快速、准确地找到我们需要的那片“宝藏”？传统的信息检索方法往往只能提供文档的基本信息，却无法告诉我们这个文档与我们查询的匹配程度有多深。为了解决这个问题，一种新的检索技术应运而生——为检索结果添加评分。这样，我们就可以一目了然地知道哪些文档与我们的需求最为契合。

主要内容

一、从向量存储检索器获取评分

要想从向量存储检索器中获取评分，我们首先需要围绕相应的向量存储实现一个简短的封装函数。这个函数的作用是将评分信息打包到关联文档的元数据中，使得每个文档都带有一个与之相关的评分值。

二、自定义SelfQueryRetriever类

在信息检索的过程中，我们经常希望利用语言模型（LLM）生成可能结构化的查询。为了保留评分信息，我们可以自定义一个SelfQueryRetriever类。这个类继承自LangChain的SelfQueryRetriever，并允许我们在使用LLM生成查询时，同时获取文档的评分信息。通过自定义的SelfQueryRetriever类，我们可以在通常的语义相似性驱动的选择之上，构造出更加精确的检索过滤器。

三、使用MultiVectorRetriever进行多向量检索

在某些特定的应用场景下，一个文档可能包含多个相关的向量片段。为了对这些文档进行高效的检索，我们可以使用MultiVectorRetriever。这个检索器支持为单个文档关联多个向量，并根据这些向量的相似度进行检索。这对于需要对大文档进行小片段索引并检索的场景尤为有用。

四、实际案例分享

为了更好地说明上述方法的实际效果，下面我给大家分享一个使用PineconeVectorStore和自定义SelfQueryRetriever类的实际案例。假设我们需要在一个包含数千篇论文的数据库中查找与“人工智能”相关的论文。通过使用上述方法，我们可以轻松地为每篇论文分配一个与查询相关的评分，并按照评分从高到低进行排序。最终，我们只需要查看评分最高的前几篇论文，就可以快速定位到我们需要的信息了。

五、常见问题与解决方案

在使用为检索结果添加评分的方法时，我们可能会遇到一些常见问题，如检索结果中没有评分、网络访问不稳定导致API无法访问等。针对这些问题，我们提供了相应的解决方案和建议，帮助您顺利实现高效的文档检索。

六、总结与进一步学习资源

为检索结果添加评分是一种强大的信息检索技术，它可以显著提高文档检索的效率和准确性。通过本文的方法，您可以更好地分析检索出的文档，并使用更复杂的查询和过滤器。为了深入了解这一技术，我们推荐阅读LangChain的官方文档以获取更多信息和示例。