LangChain真的好用吗？谈一下LangChain封装FAISS的一些坑

最近在做一个知识库问答项目，就是现在大模型浪潮下比较火的 RAG 应用。LangChain 可以说是 RAG 最受欢迎的工具，因此我首选 LangChain 来快速构建我的应用。坦白来讲 LangChain 本身一套对于组件的定义已经让我感觉很复杂，为什么采用 f-string 或 string.format 就能完成的事情必须要抽出一个这么复杂的对象。

当然上面种种原因可能是我不理解 LangChain 设计之禅，但是下面这个坑确实实实在在让我对 LangChain 感到失望的地方。

起因

事情起因很简单，我很快构建好了一个最简单的 RAG 应用，无非以下三步：

用户输入 query。
将用户的 query 进行 embedding 之后进行相似度检索，并按照阈值过滤相似度低的文本。
整合检索的文本并按照一定格式送入大模型。

但是在第二步出现了问题。我在测试的时候发现我总是会召回很多无关的文本，并且我把相似度阈值调高之后，仍然没有把这些不相干的文本过滤掉，这让我十分困惑，但是翻看 LangChain 调用代码之后我瞬间一个恍然大明白，这里 xxx 有坑！

回顾

LangChain 中对于文本检索有个类叫做 BaseRetriever，刚刚开始我只使用向量数据库进行最简单的检索，但是考虑后续会加入多种检索方式，为了组合方便我采用了 VectorStoreRetriever 进行检索。基本代码是这样的：

# 省略加载db的过程
retriever = db.as_retriever()
docs = retriever.get_relevant_documents(query, score_threshold=threshold)

就是这样，我把 threshold 调高也不会过滤那些显然无关的文本。于是我就想看看 LangChain 是怎么调用的。

排查

首先看一下 get_relevant_documents() 这个函数调用流程，它在 BaseRetriever 是这么定义的，源码贴脸警告！！！

def get_relevant_documents(self,query: str,*,callbacks: Callbacks = None,tags: Optional[List[str]] = None,metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None,run_name: Optional[str] = None,**kwargs: Any,
) -> List[Document]:"""Retrieve documents relevant to a query.Users should favor using `.invoke` or `.batch` rather than`get_relevant_documents directly`.Args:query: string to find relevant documents forcallbacks: Callback manager or list of callbackstags: Optional list of tags associated with the retriever. Defaults to NoneThese tags will be associated with each call to this retriever,and passed as arguments to the handlers defined in `callbacks`.metadata: Optional metadata associated with the retriever. Defaults to NoneThis metadata will be associated with each call to this retriever,and passed as arguments to the handlers defined in `callbacks`.run_name: Optional name for the run.Returns:List of relevant documents"""from langchain_core.callbacks.manager import CallbackManagercallback_manager = CallbackManager.configure(callbacks,None,verbose=kwargs.get("verbose", False),inheritable_tags=tags,local_tags=self.tags,inheritable_metadata=metadata,local_metadata=self.metadata,)run_manager = callback_manager.on_retriever_start(dumpd(self),query,name=run_name,run_id=kwargs.pop("run_id", None),)try:_kwargs = kwargs if self._expects_other_args else {}if self._new_arg_supported:result = self._get_relevant_documents(query, run_manager=run_manager, **_kwargs)else:result = self._get_relevant_documents(query, **_kwargs)except Exception as e:run_manager.on_retriever_error(e)raise eelse:run_manager.on_retriever_end(result,)return result

这个函数文档说建议使用 .invoke() 而不是直接调用这个函数，但是 .invoke() 也是间接调用这个函数。这个函数的流程还是挺清晰的，它会处理一些 callback 然后继续调用 _get_relevant_documents() 这个函数，这个函数由每个子类自己实现，我们看看 VectorStoreRetriever 对于这个函数的实现：

def _get_relevant_documents(self, query: str, *, run_manager: CallbackManagerForRetrieverRun
) -> List[Document]:if self.search_type == "similarity":docs = self.vectorstore.similarity_search(query, **self.search_kwargs)elif self.search_type == "similarity_score_threshold":docs_and_similarities = (self.vectorstore.similarity_search_with_relevance_scores(query, **self.search_kwargs))docs = [doc for doc, _ in docs_and_similarities]elif self.search_type == "mmr":docs = self.vectorstore.max_marginal_relevance_search(query, **self.search_kwargs)else:raise ValueError(f"search_type of {self.search_type} not allowed.")return docs

这个函数本身逻辑也不难，就是按照 search_type 的不同，调用 vectorstore 的不同方法。所以这个 VectorStoreRetriever 其实就是对 vectorstore 的再一次封装，核心还是调用 vectorstore 的方法。

回到函数本身来，这里出现了一个新的变量叫 search_type，这个其实在 VectorStoreRetriever 中给出了：

class VectorStoreRetriever(BaseRetriever):"""Base Retriever class for VectorStore."""vectorstore: VectorStore"""VectorStore to use for retrieval."""search_type: str = "similarity""""Type of search to perform. Defaults to "similarity"."""search_kwargs: dict = Field(default_factory=dict)"""Keyword arguments to pass to the search function."""allowed_search_types: ClassVar[Collection[str]] = ("similarity","similarity_score_threshold","mmr",)

其实当我们调用 vectorstore.as_retriever() 时候也可以指定该参数，我们看看 as_retriever() 这个函数的实现。

def as_retriever(self, **kwargs: Any) -> VectorStoreRetriever:"""Return VectorStoreRetriever initialized from this VectorStore.Args:search_type (Optional[str]): Defines the type of search thatthe Retriever should perform.Can be "similarity" (default), "mmr", or"similarity_score_threshold".search_kwargs (Optional[Dict]): Keyword arguments to pass to thesearch function. Can include things like:k: Amount of documents to return (Default: 4)score_threshold: Minimum relevance thresholdfor similarity_score_thresholdfetch_k: Amount of documents to pass to MMR algorithm (Default: 20)lambda_mult: Diversity of results returned by MMR;1 for minimum diversity and 0 for maximum. (Default: 0.5)filter: Filter by document metadataReturns:VectorStoreRetriever: Retriever class for VectorStore.Examples:.. code-block:: python# Retrieve more documents with higher diversity# Useful if your dataset has many similar documentsdocsearch.as_retriever(search_type="mmr",search_kwargs={'k': 6, 'lambda_mult': 0.25})# Fetch more documents for the MMR algorithm to consider# But only return the top 5docsearch.as_retriever(search_type="mmr",search_kwargs={'k': 5, 'fetch_k': 50})# Only retrieve documents that have a relevance score# Above a certain thresholddocsearch.as_retriever(search_type="similarity_score_threshold",search_kwargs={'score_threshold': 0.8})# Only get the single most similar document from the datasetdocsearch.as_retriever(search_kwargs={'k': 1})# Use a filter to only retrieve documents from a specific paperdocsearch.as_retriever(search_kwargs={'filter': {'paper_title':'GPT-4 Technical Report'}})"""tags = kwargs.pop("tags", None) or []tags.extend(self._get_retriever_tags())return VectorStoreRetriever(vectorstore=self, **kwargs, tags=tags)

可以看到这里的 search_type 支持 similarity 、 mmr 和 similarity_score_threshold 三种，默认的是 similarity。看到这里，第一个引起我疑惑的地方来了，这个 similarity 和 similarity_score_threshold 有什么区别呢？

下面我们分两条线进行分析，按照不同调用链看看他们到底是什么意思。

分支一：similarity

在分支一，会调用 vetorstore.similarity_search() 方法，这是 VectorStore 的一个抽象方法，需要子类自己实现，我们看看 FAISS 是怎么实现的。

def similarity_search(self,query: str,k: int = 4,filter: Optional[Union[Callable, Dict[str, Any]]] = None,fetch_k: int = 20,**kwargs: Any,
) -> List[Document]:"""Return docs most similar to query.Args:query: Text to look up documents similar to.k: Number of Documents to return. Defaults to 4.filter: (Optional[Dict[str, str]]): Filter by metadata. Defaults to None.fetch_k: (Optional[int]) Number of Documents to fetch before filtering.Defaults to 20.Returns:List of Documents most similar to the query."""docs_and_scores = self.similarity_search_with_score(query, k, filter=filter, fetch_k=fetch_k, **kwargs)return [doc for doc, _ in docs_and_scores]

这里可以看到他是调用了 similarity_search_with_score() 方法，然后把结果中的 score 给略去了，这里不得不吐槽这个调用是不是脱裤子放屁，明明可以写在一个方法里面，传入一个 flag 标识是否要返回分数就可以解决，非要封装成两个方法。吐槽结束继续查看 similarity_search_with_score() 方法。

def similarity_search_with_score(self,query: str,k: int = 4,filter: Optional[Union[Callable, Dict[str, Any]]] = None,fetch_k: int = 20,**kwargs: Any,
) -> List[Tuple[Document, float]]:"""Return docs most similar to query.Args:query: Text to look up documents similar to.k: Number of Documents to return. Defaults to 4.filter (Optional[Dict[str, str]]): Filter by metadata.Defaults to None. If a callable, it must take as input themetadata dict of Document and return a bool.fetch_k: (Optional[int]) Number of Documents to fetch before filtering.Defaults to 20.Returns:List of documents most similar to the query text withL2 distance in float. Lower score represents more similarity."""embedding = self._embed_query(query)docs = self.similarity_search_with_score_by_vector(embedding,k,filter=filter,fetch_k=fetch_k,**kwargs,)return docs

这个方法就是将 query 进行 embedding 之后，根据向量进行查询，调用了 similarity_search_with_score_by_vector() 方法，我们继续跟踪。

def similarity_search_with_score_by_vector(self,embedding: List[float],k: int = 4,filter: Optional[Union[Callable, Dict[str, Any]]] = None,fetch_k: int = 20,**kwargs: Any,
) -> List[Tuple[Document, float]]:"""Return docs most similar to query.Args:embedding: Embedding vector to look up documents similar to.k: Number of Documents to return. Defaults to 4.filter (Optional[Union[Callable, Dict[str, Any]]]): Filter by metadata.Defaults to None. If a callable, it must take as input themetadata dict of Document and return a bool.fetch_k: (Optional[int]) Number of Documents to fetch before filtering.Defaults to 20.**kwargs: kwargs to be passed to similarity search. Can include:score_threshold: Optional, a floating point value between 0 to 1 tofilter the resulting set of retrieved docsReturns:List of documents most similar to the query text and L2 distancein float for each. Lower score represents more similarity."""faiss = dependable_faiss_import()vector = np.array([embedding], dtype=np.float32)if self._normalize_L2:faiss.normalize_L2(vector)scores, indices = self.index.search(vector, k if filter is None else fetch_k)docs = []if filter is not None:filter_func = self._create_filter_func(filter)for j, i in enumerate(indices[0]):if i == -1:# This happens when not enough docs are returned.continue_id = self.index_to_docstore_id[i]doc = self.docstore.search(_id)if not isinstance(doc, Document):raise ValueError(f"Could not find document for id {_id}, got {doc}")if filter is not None:if filter_func(doc.metadata):docs.append((doc, scores[0][j]))else:docs.append((doc, scores[0][j]))score_threshold = kwargs.get("score_threshold")if score_threshold is not None:cmp = (operator.geif self.distance_strategyin (DistanceStrategy.MAX_INNER_PRODUCT, DistanceStrategy.JACCARD)else operator.le)docs = [(doc, similarity)for doc, similarity in docsif cmp(similarity, score_threshold)]return docs[:k]

这里就是调用了 FAISS 创建数据库时的索引进行相似度的检索，检索之后，会取关键词参数中是否有 score_threshold，如果之前的调用中传入了阈值分数，则会进行相似度的过滤。因为我遇到的问题就是无法过滤无关内容，因此这里过滤引起了我的注意。

分析一下这个过滤的代码：

定义比较算子，如果距离策略采用最大内积或者杰卡德系数就采用大于，否则就是小于。
按照算子将相似度和阈值计算来进行过滤。

这里我恍然大悟，我赶紧查看了一下我自己采用了什么距离策略，翻看源码得知 FAISS 默认采用的距离策略是 DistanceStrategy.EUCLIDEAN_DISTANCE。也就是欧式距离，所以算子应该采用小于，也就是说保留相似度低于阈值的。

这里我恍然大明白，这很好理解，如果你采用欧式距离作为相似度计算，确实应该值越小表示越相似，所以我之前调高相似度阈值反而没有过滤是正常的，因为调的越大，反而过滤力度越小！

这就很反直觉，假如我采用内积作为距离策略，则我之前的行为就是正确的。LangChain 并没有对这个情况进行合理的处理，甚至没有看到 LangChain 对此有一个提示。

分支一就此结束，虽然已经解决了我最开始的问题，但是我们还是继续看看分支二。

分支二：similarity_score_threshold

在分支二，VectorStoreRetriever 会调用 vectorstore.similarity_search_with_relevance_scores() 方法。这里多了一个概念叫 relevance_scores 我们姑且暂时叫做相关性分数，这个和之前相似度有啥关系呢，我们先不揭晓答案，先看看这个函数做了啥。

def similarity_search_with_relevance_scores(self,query: str,k: int = 4,**kwargs: Any,
) -> List[Tuple[Document, float]]:"""Return docs and relevance scores in the range [0, 1].0 is dissimilar, 1 is most similar.Args:query: input textk: Number of Documents to return. Defaults to 4.**kwargs: kwargs to be passed to similarity search. Should include:score_threshold: Optional, a floating point value between 0 to 1 tofilter the resulting set of retrieved docsReturns:List of Tuples of (doc, similarity_score)"""score_threshold = kwargs.pop("score_threshold", None)docs_and_similarities = self._similarity_search_with_relevance_scores(query, k=k, **kwargs)if any(similarity < 0.0 or similarity > 1.0for _, similarity in docs_and_similarities):warnings.warn("Relevance scores must be between"f" 0 and 1, got {docs_and_similarities}")if score_threshold is not None:docs_and_similarities = [(doc, similarity)for doc, similarity in docs_and_similaritiesif similarity >= score_threshold]if len(docs_and_similarities) == 0:warnings.warn("No relevant docs were retrieved using the relevance score"f" threshold {score_threshold}")return docs_and_similarities

这个函数文档中写到返回文档和对应的相关性分数，相关性分数在0到1之间，0表示不相似，1表示最相似。这个流程也不复杂，但是这里需要理一下流程：

把关键词参数中 score_threshold 给弹了出来，这意味着后面传入的关键词参数中不会有 score_threshold 这个参数。（这里又是一个让人吐槽的地方，后面再说。）
调用 _similarity_search_with_relevance_scores() 函数，（这里吐槽一下函数名里面是 relevance_scores 但是接受变量确实 docs_and_similarities 为什么要搞这么多复杂的名称呢？）
如果第一步中获得的 score_threshold 不为空则进行过滤，保留相似度大于阈值的文档，注意这里并没有分支一最后的算子判断。

到这里我有点懵了，因为引入了一个 relevance_scores 但是似乎和相似度概念差不多，包括在函数文档以及函数内部都是混用的，所以我很好奇为啥要引入一个新概念。但是有一点确认的是，相关性分数越高，文本相似度越高，无论你采用了什么样的距离策略都是这样的。

让我们继续观察调用链，看看第二步中的函数：

def _similarity_search_with_relevance_scores(self,query: str,k: int = 4,**kwargs: Any,
) -> List[Tuple[Document, float]]:"""Default similarity search with relevance scores. Modify if necessaryin subclass.Return docs and relevance scores in the range [0, 1].0 is dissimilar, 1 is most similar.Args:query: input textk: Number of Documents to return. Defaults to 4.**kwargs: kwargs to be passed to similarity search. Should include:score_threshold: Optional, a floating point value between 0 to 1 tofilter the resulting set of retrieved docsReturns:List of Tuples of (doc, similarity_score)"""relevance_score_fn = self._select_relevance_score_fn()docs_and_scores = self.similarity_search_with_score(query, k, **kwargs)return [(doc, relevance_score_fn(score)) for doc, score in docs_and_scores]

函数文档再次说明返回文档和对应的相关性分数，相关性分数在0到1之间，0表示不相似，1表示最相似。函数也很简单，首先调用了一个相关性分数函数，然后调用 similarity_search_with_score() 得到文档和相似度，最后将相似度按照相关性分数函数做一个转换，至此两个分支走到了一起，最终都是调用 similarity_search_with_score()。

这里就可以回答为什么之前要 pop 关键词参数中的阈值，因为如果关键词参数中有 score_threshold，那么在 similarity_search_with_score() 这步就会进行过滤，但是这个函数过滤是按照距离策略不同选不同算子，分支二过滤直接按照大于进行过滤。

到了这里在混乱的概念中有个初步的印象，可以得到如下三个观点：

相似度和相关性是不同的，至少在 LangChain 中是这样定义的，虽然在函数中两个变量混用，但是按照行为上确实是不同的两个定义。
相关性分数越大，则文本越相关；相似度则是根据距离策略决定，对于欧式距离，相似度越小，文本越相关。
相关性分数通过相似度计算出来的，计算函数就是 _select_relevance_score_fn()。

我感觉到了胜利的曙光，只要查明这个 _select_relevance_score_fn() 具体做了啥，就知道这两个定义如何关联的了。

def _select_relevance_score_fn(self) -> Callable[[float], float]:"""The 'correct' relevance functionmay differ depending on a few things, including:- the distance / similarity metric used by the VectorStore- the scale of your embeddings (OpenAI's are unit normed. Many others are not!)- embedding dimensionality- etc.Vectorstores should define their own selection based method of relevance."""raise NotImplementedError

这里可以看到不同的 vectorstore 实现是不同的，这里我当然讨论的是 FAISS，我们看 LangChain 在 FAISS 中如何定义的。

def _select_relevance_score_fn(self) -> Callable[[float], float]:"""The 'correct' relevance functionmay differ depending on a few things, including:- the distance / similarity metric used by the VectorStore- the scale of your embeddings (OpenAI's are unit normed. Many others are not!)- embedding dimensionality- etc."""if self.override_relevance_score_fn is not None:return self.override_relevance_score_fn# Default strategy is to rely on distance strategy provided in# vectorstore constructorif self.distance_strategy == DistanceStrategy.MAX_INNER_PRODUCT:return self._max_inner_product_relevance_score_fnelif self.distance_strategy == DistanceStrategy.EUCLIDEAN_DISTANCE:# Default behavior is to use euclidean distance relevancyreturn self._euclidean_relevance_score_fnelif self.distance_strategy == DistanceStrategy.COSINE:return self._cosine_relevance_score_fnelse:raise ValueError("Unknown distance strategy, must be cosine, max_inner_product,"" or euclidean")

这里面可以看到 LangChain 对 FAISS 支持三种距离策略，每个策略有不同的计算公式，这里我直接贴出三个计算公式：

@staticmethod
def _max_inner_product_relevance_score_fn(distance: float) -> float:"""Normalize the distance to a score on a scale [0, 1]."""if distance > 0:return 1.0 - distancereturn -1.0 * distance@staticmethod
def _euclidean_relevance_score_fn(distance: float) -> float:"""Return a similarity score on a scale [0, 1]."""# The 'correct' relevance function# may differ depending on a few things, including:# - the distance / similarity metric used by the VectorStore# - the scale of your embeddings (OpenAI's are unit normed. Many#  others are not!)# - embedding dimensionality# - etc.# This function converts the euclidean norm of normalized embeddings# (0 is most similar, sqrt(2) most dissimilar)# to a similarity function (0 to 1)return 1.0 - distance / math.sqrt(2)@staticmethod
def _cosine_relevance_score_fn(distance: float) -> float:"""Normalize the distance to a score on a scale [0, 1]."""return 1.0 - distance

这里我们都考虑 embedding 向量经过 L2 正则化，则内积和余弦相似度计算应该相同，实际上在内积上有存在问题。

首先内积为负值，直接取其相反数没有问题，因为负相关也是相关，但是当为正值时就有问题了，举个例子，假如采用内积计算，得到一个相似度为 0.7 的值，理应这两个比较相关，但是通过这个相关性函数得到只有 0.3 反而变成不相关了。这三个公式只有欧式距离是正确的。

实验

上面说明 LangChain 对于不同距离策略，没能给出正确的过滤方式，且对于相关性的计算，搞反了语义相似性和相关性的关系。

对于 VectorStore 而言，如果采用欧氏距离，采用 similarity_search_with_relevance_scores() 才能正确按照相似度过滤文档，相应的 VectorStoreRetriever 中的 search_type 应该采用 similarity_score_threshold。

如果采用最大内积，采用 similarity_search_with_score() 才能正确检索文档，相应的 VectorStoreRetriever 中的 search_type 应该采用 similarity。

除此之外的组合都不能按照预期的检索出文档。

为了证明我的猜想，下面进行实验环节。

版本信息

我采用的 LangChain 版本如下：

pip show langchainName: langchain
Version: 0.1.16
Summary: Building applications with LLMs through composability
Home-page: https://github.com/langchain-ai/langchain
Author: 
Author-email: 
License: MIT
Location: D:\miniconda3\envs\new\Lib\site-packages
Requires: aiohttp, dataclasses-json, jsonpatch, langchain-community, langchain-core, langchain-text-splitters, langsmith, numpy, pydantic, PyYAML, requests, SQLAlchemy, tenacity
Required-by:

实验过程

导包环节

import numpy as np
from langchain_community.vectorstores.faiss import FAISS, DistanceStrategy
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

我将下面三句毫不相关的话为文档，建立三个不同距离策略的向量库。

text_list = ["今天天气真好", "我喜欢吃苹果", "猴子排序很不可靠"]
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_base="xxx",openai_api_key="xxx"
)
embedding_list = [embeddings.embed_query(text) for text in text_list]

OpenAIEmbeddings 会将向量进行 L2 正则化。

for embedding in embedding_list:print(np.linalg.norm(embedding))0.9999999999999989
1.0000000000000002
1.0000000000000002

建立下面三个向量库：

vs1 = FAISS.from_embeddings(zip(text_list, embedding_list), embeddings, normalize_L2=True, distance_strategy=DistanceStrategy.EUCLIDEAN_DISTANCE)
vs2 = FAISS.from_embeddings(zip(text_list, embedding_list), embeddings, normalize_L2=True, distance_strategy=DistanceStrategy.MAX_INNER_PRODUCT)
vs3 = FAISS.from_embeddings(zip(text_list, embedding_list), embeddings, normalize_L2=True, distance_strategy=DistanceStrategy.COSINE)

我们先都检索一下，确保三个向量库中内容都存在。

print(vs1.similarity_search_with_score("今天天气真好"))
print(vs2.similarity_search_with_score("今天天气真好"))
print(vs3.similarity_search_with_score("今天天气真好"))[(Document(page_content='今天天气真好'), 0.0), (Document(page_content='我喜欢吃苹果'), 0.40074897), (Document(page_content='猴子排序很不可靠'), 0.5013859)]
[(Document(page_content='今天天气真好'), 0.9999843), (Document(page_content='我喜欢吃苹果'), 0.7995081), (Document(page_content='猴子排序很不可靠'), 0.74908566)] 
[(Document(page_content='今天天气真好'), 0.0), (Document(page_content='我喜欢吃苹果'), 0.40074897), (Document(page_content='猴子排序很不可靠'), 0.5013859)]

这里可以看到采用余弦相似度作为距离策略的向量库，检索分数和欧氏距离相同，这里我认为是 FAISS 支持的是欧氏距离和内积，虽然正则化后内积和余弦相似度等价，但是建立索引时候 FAISS 并不支持余弦相似度，于是按照欧氏距离建立的索引。一个猜测，没有证实。

按照上面的猜想，在 VectorStore 中，如果采用 similarity_search_with_score() 给出分数阈值，只有采用内积的能正确过滤文档。

print(vs1.similarity_search_with_score("今天天气真好", score_threshold=0.8))
print(vs2.similarity_search_with_score("今天天气真好", score_threshold=0.8))
print(vs3.similarity_search_with_score("今天天气真好", score_threshold=0.8))[(Document(page_content='今天天气真好'), 0.0), (Document(page_content='我喜欢吃苹果'), 0.40074897), (Document(page_content='猴子排序很不可靠'), 0.5011895)]
[(Document(page_content='今天天气真好'), 0.9999846)]
[(Document(page_content='今天天气真好'), 0.0), (Document(page_content='我喜欢吃苹果'), 0.40074897), (Document(page_content='猴子排序很不可靠'), 0.5011895)]

事实果真如此，如果采用 similarity_search_with_relevance_scores() 给出阈值分数，只有采用欧氏距离能正确过滤文档。

print(vs1.similarity_search_with_relevance_scores("今天天气真好", score_threshold=0.8))
print(vs2.similarity_search_with_relevance_scores("今天天气真好", score_threshold=0.8))
print(vs3.similarity_search_with_relevance_scores("今天天气真好", score_threshold=0.8))[(Document(page_content='今天天气真好'), 0.999978158576509)]
d:\miniconda3\envs\new\Lib\site-packages\langchain_core\vectorstores.py:342](): UserWarning: No relevant docs were retrieved using the relevance score threshold 0.8 warnings.warn(
[]
[(Document(page_content='今天天气真好'), 1.0)]

结果也是如此，你可能会疑问余弦相似度也能正确输出，这是因为首先在距离计算时，它采用了欧氏距离，然后相关性分数时采用余弦相似度也是错的，两次错误导致语义和相关性的关系是对的。但是好的程序不能靠 BUG 过活！

在 VectorStore 层面，证明了我的结论的正确性，那按照调用链来说 VectorStoreRetriever 也满足我的结论，但是还是继续实验。

当 search_type 为 similarity 时，只有内积是正确召回。

search_type = "similarity"
search_kwargs = {"score_threshold": 0.8
}re1 = vs1.as_retriever(search_type=search_type, search_kwargs=search_kwargs)
re2 = vs2.as_retriever(search_type=search_type, search_kwargs=search_kwargs)
re3 = vs3.as_retriever(search_type=search_type, search_kwargs=search_kwargs)print(re1.get_relevant_documents("今天天气真好"))
print(re2.get_relevant_documents("今天天气真好"))
print(re3.get_relevant_documents("今天天气真好"))[Document(page_content='今天天气真好'), Document(page_content='我喜欢吃苹果'), Document(page_content='猴子排序很不可靠')] 
[Document(page_content='今天天气真好')] 
[Document(page_content='今天天气真好'), Document(page_content='我喜欢吃苹果'), Document(page_content='猴子排序很不可靠')]

当 search_type 为 similarity_score_threshold 时，只有欧氏距离是正确召回。

search_type = "similarity_score_threshold"
search_kwargs = {"score_threshold": 0.8
}re1 = vs1.as_retriever(search_type=search_type, search_kwargs=search_kwargs)
re2 = vs2.as_retriever(search_type=search_type, search_kwargs=search_kwargs)
re3 = vs3.as_retriever(search_type=search_type, search_kwargs=search_kwargs)print(re1.get_relevant_documents("今天天气真好"))
print(re2.get_relevant_documents("今天天气真好"))
print(re3.get_relevant_documents("今天天气真好"))[Document(page_content='今天天气真好')]
d:\miniconda3\envs\zhiguo\lib\site-packages\langchain_core\vectorstores.py:323](): UserWarning: No relevant docs were retrieved using the relevance score threshold 0.8 warnings.warn(
[]
[Document(page_content='今天天气真好')]

这里余弦相似度正确召回原因同上，靠 BUG 过活罢了。

实验最后再重申一下我的结论：

如果采用最大内积，采用 similarity_search_with_score() 才能正确检索文档，相应的 VectorStoreRetriever 中的 search_type 应该采用 similarity。

注：当前实验只对 LangChain 封装的 FAISS 负责，别的向量库不负责。

后记

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