如何编写自定义检索器类

先决条件

本指南假设您熟悉以下概念

• 检索器

要创建自己的检索器，您需要扩展 BaseRetriever 类并实现一个 _getRelevantDocuments 方法，该方法将 string 作为其第一个参数（以及可选的 runManager 用于跟踪）。此方法应返回从某些来源获取的 Document 数组。此过程可能涉及对数据库的调用，使用 fetch 对网络的调用，或任何其他来源。请注意 _getRelevantDocuments() 前的下划线。基类包装了非前缀版本，以自动处理原始调用的跟踪。

以下是一个返回静态文档的自定义检索器的示例

import {
  BaseRetriever,
  type BaseRetrieverInput,
} from "@langchain/core/retrievers";
import type { CallbackManagerForRetrieverRun } from "@langchain/core/callbacks/manager";
import { Document } from "@langchain/core/documents";

export interface CustomRetrieverInput extends BaseRetrieverInput {}

export class CustomRetriever extends BaseRetriever {
  lc_namespace = ["langchain", "retrievers"];

  constructor(fields?: CustomRetrieverInput) {
    super(fields);
  }

  async _getRelevantDocuments(
    query: string,
    runManager?: CallbackManagerForRetrieverRun
  ): Promise<Document[]> {
    // Pass `runManager?.getChild()` when invoking internal runnables to enable tracing
    // const additionalDocs = await someOtherRunnable.invoke(params, runManager?.getChild());
    return [
      // ...additionalDocs,
      new Document({
        pageContent: `Some document pertaining to ${query}`,
        metadata: {},
      }),
      new Document({
        pageContent: `Some other document pertaining to ${query}`,
        metadata: {},
      }),
    ];
  }
}

然后，您可以按如下方式调用 .invoke()

const retriever = new CustomRetriever({});

await retriever.invoke("LangChain docs");

[
  Document {
    pageContent: 'Some document pertaining to LangChain docs',
    metadata: {}
  },
  Document {
    pageContent: 'Some other document pertaining to LangChain docs',
    metadata: {}
  }
]

下一步

您现在已经看到了实现自己的自定义检索器的示例。

接下来，查看有关特定检索器的更深入的各个部分，或 有关 RAG 的更广泛的教程。