使用 LangChain 实现多用户文档检索

在构建信息检索应用时，通常需要支持多个用户，并确保每个用户只能访问自己的数据。这篇文章将展示如何配置检索链的运行时属性，以限制可用文档，并提供一个使用 Pinecone 向量存储实现的示例。

技术背景介绍

在多用户环境中，每个用户的数据必须是隔离的。这意味着您的检索系统需要能够区分和隔离不同用户的数据。实现这一点的关键在于使用向量存储时能够区分不同用户的数据域。

核心原理解析

许多向量存储系统（如 Pinecone）支持“命名空间”或“多租户”功能，这些功能允许您根据用户分隔数据。通过在检索时指定特定的命名空间，您可以确保检索操作仅限于特定用户的数据。

代码实现演示

首先，确保您已经设置了 Pinecone 的 API 密钥：

export PINECONE_API_KEY='your-api-key'

接下来，我们将展示如何使用 Pinecone 向量存储来实现多用户数据检索。

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_pinecone import PineconeVectorStore

# 初始化 OpenAI Embeddings 和 Pinecone 向量存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = PineconeVectorStore(index_name="test-example", embedding=embeddings)

# 添加用户数据到特定命名空间
vectorstore.add_texts(["i worked at kensho"], namespace="harrison")
vectorstore.add_texts(["i worked at facebook"], namespace="ankush")

# 检索 Harrison 的数据
harrison_docs = vectorstore.as_retriever(
    search_kwargs={"namespace": "harrison"}
).get_relevant_documents("where did i work?")
print(harrison_docs)  # [Document(page_content='i worked at kensho')]

# 检索 Ankush 的数据
ankush_docs = vectorstore.as_retriever(
    search_kwargs={"namespace": "ankush"}
).get_relevant_documents("where did i work?")
print(ankush_docs)  # [Document(page_content='i worked at facebook')]

应用场景分析

这种多用户隔离技术非常适合应用于需要处理个人敏感信息的环境，比如企业内部知识库、客户关系管理（CRM）系统等。

实践建议

1. 仔细选择向量存储：确保选择的向量存储支持多用户或命名空间功能。
2. 优化配置：确保在检索链中正确配置可变参数，以支持灵活的用户数据隔离。
3. 安全管理密钥：API 密钥应妥善管理，以防止未经授权的访问。

如果在部署过程中遇到问题或有进一步的疑问，欢迎在评论区交流。

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