我可以使用 Apache Solr 作为 LangChain 中的向量存储吗？

Question

有没有办法连接 Solr 将其用作使用 LangChain 和 OpenAI API 开发的聊天机器人的矢量存储？目前，Solr 在 LangChain 中不支持作为矢量存储，但LangChain 的聊天机器人声称可以连接到外部不支持的矢量数据库。

这是聊天机器人的回应：

如果您想使用 Langchain 不直接支持的矢量存储，您仍然可以通过实现自定义检索器将其集成到您的 Langchain 工作流程中。以下是如何执行此操作的总体概述：

• 了解矢量存储：熟悉您要使用的矢量存储的 API 和功能。了解如何查询向量存储并根据给定的查询检索相关文档。

• 实现自定义检索器：创建与矢量存储交互的自定义检索器类。此类应该具有连接到向量存储、使用给定查询查询存储以及检索相关文档的方法。

• 将自定义检索器集成到 Langchain 中：在您的 Langchain 代码中，创建自定义检索器类的实例并使用必要的参数对其进行配置，例如矢量存储的连接详细信息。

• 在 Langchain 链中使用自定义检索器：通过将自定义检索器指定为链定义中上下文的一部分，将其合并到您的 Langchain 链中。这允许链利用自定义检索器根据输入查询检索相关文档。

通过实现自定义检索器，您可以利用 Langchain 不直接支持的矢量存储功能。这种方法允许您将任何矢量存储集成到您的 Langchain 工作流程中，只要您可以以编程方式与之交互。 请注意，实现自定义检索器需要充分了解矢量存储的 API 和功能。您可能需要根据您正在使用的矢量存储的具体要求和功能来调整实现。

from langchain.retrievers import BaseRetriever
from your_vector_store_client import YourVectorStoreClient

class CustomVectorStoreRetriever(BaseRetriever):
    def __init__(self, vector_store_client):
        self.vector_store_client = vector_store_client

    def connect(self):
        # Implement the connection logic to your vector store
        self.vector_store_client.connect()

    def query(self, query):
        # Implement the query logic to retrieve relevant documents from your vector store
        results = self.vector_store_client.query(query)
        return results

# Create an instance of your vector store client
vector_store_client = YourVectorStoreClient()

# Create an instance of your custom retriever
retriever = CustomVectorStoreRetriever(vector_store_client)

# Connect to the vector store
retriever.connect()

但是，我不确定如何使用 pysolr 将其与 Solr 集成。

Answer 1

Pypi 上有一个新库，Eurelis LangChain Solr vectorstore，它允许 LangChain 使用 Apache Solr 作为向量存储。 当然，您必须有一个支持向量 (knn_vector) 字段的 Solr 核心模式，如 Solr 的密集向量搜索指南中所述：

<fieldType name="knn_vector" class="solr.DenseVectorField" vectorDimension="4" similarityFunction="cosine"/>
<field name="vector" type="knn_vector" indexed="true" stored="true"/>