TF-IDF
TF-IDF 表示词频乘以逆文档频率。
本笔记本介绍了如何使用一个在底层使用TF-IDF的检索器,该检索器使用了scikit-learn
包。
有关TF-IDF的更多详细信息,请参阅此博客文章。
%pip install --upgrade --quiet scikit-learn
from langchain_community.retrievers import TFIDFRetriever
API Reference:TFIDFRetriever
使用文本创建新的检索器
retriever = TFIDFRetriever.from_texts(["foo", "bar", "world", "hello", "foo bar"])
创建带有文档的新检索器
您现在可以使用您创建的文档创建一个新的检索器。
from langchain_core.documents import Document
retriever = TFIDFRetriever.from_documents(
[
Document(page_content="foo"),
Document(page_content="bar"),
Document(page_content="world"),
Document(page_content="hello"),
Document(page_content="foo bar"),
]
)
API Reference:Document
使用检索器
我们现在可以使用检索器了!
result = retriever.invoke("foo")
result
[Document(page_content='foo', metadata={}),
Document(page_content='foo bar', metadata={}),
Document(page_content='hello', metadata={}),
Document(page_content='world', metadata={})]
保存和加载
您可以轻松保存和加载此检索器,使其在本地开发中非常方便!
retriever.save_local("testing.pkl")
retriever_copy = TFIDFRetriever.load_local("testing.pkl")
retriever_copy.invoke("foo")
[Document(page_content='foo', metadata={}),
Document(page_content='foo bar', metadata={}),
Document(page_content='hello', metadata={}),
Document(page_content='world', metadata={})]