Vespa Retriever

本文展示了如何将 Vespa.ai 用作 LangChain 检索器。Vespa.ai 是一个用于高效结构化文本和向量搜索的平台。请参考 Vespa.ai 获取更多信息。

以下设置了一个检索器，用于从 Vespa 的文档搜索中获取结果

import { VespaRetriever } from "@langchain/community/retrievers/vespa";

export const run = async () => {
  const url = "https://doc-search.vespa.oath.cloud";
  const query_body = {
    yql: "select content from paragraph where userQuery()",
    hits: 5,
    ranking: "documentation",
    locale: "en-us",
  };
  const content_field = "content";

  const retriever = new VespaRetriever({
    url,
    auth: false,
    query_body,
    content_field,
  });

  const result = await retriever.invoke("what is vespa?");
  console.log(result);
};

API 文档

• VespaRetriever 来自 @langchain/community/retrievers/vespa

这里，最多从 `paragraph` 文档类型的 `content` 字段中检索 5 个结果，使用 `documentation` 作为排序方法。`userQuery()` 将被替换为从 LangChain 传递的实际查询。

请参考 pyvespa 文档获取更多信息。

URL 是 Vespa 应用程序的端点。你可以连接到任何 Vespa 端点，无论是远程服务还是使用 Docker 的本地实例。然而，大多数 Vespa Cloud 实例都受到 mTLS 保护。如果属于这种情况，你可以例如设置一个 CloudFlare Worker，其中包含连接到实例所需的凭据。

现在你可以返回结果并在 LangChain 中继续使用它们。

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• 检索器 概念指南
• 检索器 使用指南