深入理解kNN检索器：基于OpenAI嵌入的文本相似度搜索
引言
在自然语言处理和信息检索领域，k-最近邻（k-Nearest Neighbors，kNN）算法是一种简单yet强大的技术。本文将探讨如何使用LangChain框架中的KNNRetriever，结合OpenAI的嵌入模型，实现高效的文本相似度搜索。我们将深入了解其工作原理，并通过实际代码示例展示其应用。
kNN算法简介
k-最近邻算法是一种用于分类和回归的非参数方法。在文本检索中，kNN可以用来找到与查询文本最相似的k个文档。其核心思想是：
- 将所有文档转换为向量表示（嵌入）
- 计算查询文本与所有文档向量之间的距离
- 选择距离最近的k个文档作为结果
使用LangChain的KNNRetriever
LangChain提供了KNNRetriever类，它封装了kNN算法的实现，并可以与各种嵌入模型集成。下面我们将使用OpenAI的嵌入模型来创建一个KNNRetriever实例。
代码示例