openwebui 跨文档检索
时间: 2025-04-24 11:11:47 浏览: 33
### 实现 OpenWebUI 中的跨文档检索
为了实现在 OpenWebUI 中的跨文档检索功能,可以借鉴 RAG 技术的应用原理[^2]。具体来说,在构建此功能时需考虑以下几个方面:
#### 数据预处理与索引建立
数据源应当被合理地拆解成多个子部分或者片段,这些片段会被存储于 MongoDB 这样的数据库中以便高效查询。对于每一个文档及其内部结构化后的各个层次级联关系(比如章节、段落),都应创建相应的元数据标签用于后续精准定位。
#### 集成向量搜索引擎
引入像 Faiss 或者 Pinecone 的向量相似度匹配引擎作为底层支持工具,通过训练好的编码器将文本转换为稠密向量表示形式。当用户发起一次新的搜索请求时,输入字符串同样会经过相同的嵌入过程得到对应的特征向量;之后利用上述提到过的向量库快速找到最接近目标记录的位置集合。
#### 结合自然语言处理模型
借助 OpenAI 提供的强大 NLP 能力,特别是那些擅长理解和生成人类可读语句的大规模预训练网络架构,如 GPT 系列产品。它们可以帮助解析用户的意图并提炼出核心关键词汇,从而提高召回率的同时也确保返回结果的相关性和准确性。
```python
import pymongo
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["documents"]
collection = db["fragments"]
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
def search(query, top_k=5):
query_vector = model.encode([query])[0].reshape(1,-1)
docs_vectors = []
doc_ids = []
cursor = collection.find({}, {"vector": 1})
for document in cursor:
docs_vectors.append(document['vector'])
doc_ids.append(str(document['_id']))
similarity_scores = cosine_similarity(query_vector, docs_vectors)[0]
sorted_indices = (-similarity_scores).argsort()[:top_k]
results = [{"score": float(similarity_scores[i]), "_id": doc_ids[i]} for i in sorted_indices]
return results
```
该代码展示了如何使用 `pymongo` 来连接 MongoDB 并获取已有的文档片段向量,以及怎样计算新查询同已有资源之间的余弦距离得分,最终选取分数最高的若干条目作为推荐列表输出给前端界面显示。
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