【LangChain】检索器(Retrievers)

**LangChain 检索器 (Retrievers) 的概述**

LangChain 是一个开源的 AI 框架，旨在简化自然语言处理 (NLP)任务的开发。检索器 (Retrievers) 是 LangChain 中的一个关键组件，它们负责从大型数据集中检索相关信息。检索器是 NLP任务中的一个基本步骤，例如问答系统、文本分类和推荐系统等。

**检索器的作用**

检索器的主要功能是从大型数据集中找到与用户查询最相关的信息。检索器使用算法和模型来评估每个候选项的相关性，然后返回一个排序后的列表。检索器可以用于各种 NLP任务，例如：

*问答系统：检索器负责从知识库中找到与用户问题最相关的答案。
* 文本分类：检索器负责从文档集合中找到与特定类别最相关的文档。
* 推荐系统：检索器负责从用户历史记录中找到与当前用户最相关的推荐。

**LangChain 检索器的实现**

LangChain 提供了一个简单易用的 API 来构建和训练检索器模型。下面是一个基本示例：

import langchain# 构造检索器模型model = langchain.models.RetrievalModel(
 name="bert-base-uncased",
 num_layers=12,
 hidden_size=768,
)

# 构造数据集dataset = langchain.datasets.Dataset(
 data=[
 {"text": "This is a sample text.", "label":1},
 {"text": "This is another sample text.", "label":0},
 ],
)

# 训练检索器模型model.train(dataset, epochs=5)

# 使用检索器模型进行预测query = "What is the meaning of life?"
result = model.predict(query)
print(result) # 输出最相关的文本和相关性分数

import langchain# 构造检索器模型model = langchain.models.RetrievalModel(
 name="bert-base-uncased",
 num_layers=12,
 hidden_size=768,
)

# 构造数据集dataset = langchain.datasets.Dataset(
 data=[
 {"text": "This is a sample text.", "label":1},
 {"text": "This is another sample text.", "label":0},
 ],
)

# 训练检索器模型model.train(dataset, epochs=5)

# 使用检索器模型进行预测query = "What is the meaning of life?"
result = model.predict(query)

#评估检索器性能accuracy = model.evaluate(result)
print("准确率:", accuracy) # 输出准确率recall = model.recall(result)
print("召回率:", recall) # 输出召回率f1_score = model.f1_score(result)
print("F1 得分:", f1_score) # 输出 F1 得分