retriever는 구조화되지 않은 쿼리가 주어졌을 때 문서를 반환하는 인터페이스입니다. 이는 vector store보다 더 일반적인 개념입니다. retriever는 문서를 저장할 수 있을 필요는 없으며, 단지 문서를 반환(또는 검색)하기만 하면 됩니다. Retriever는 vector store로부터 생성될 수 있지만, Wikipedia searchAmazon Kendra를 포함할 만큼 충분히 광범위합니다. Retriever는 문자열 쿼리를 입력으로 받아 Documents 목록을 출력으로 반환합니다. 모든 vector stores는 retriever로 변환될 수 있습니다. 사용 가능한 vector store에 대해서는 vector store 통합 문서를 참조하세요. 이 페이지는 BaseRetriever를 서브클래싱하여 구현된 커스텀 retriever를 나열합니다.

자체 문서 가져오기

아래 retriever들은 커스텀 문서 코퍼스를 인덱싱하고 검색할 수 있게 해줍니다.
RetrieverSelf-hostCloud offeringPackage
AmazonKnowledgeBasesRetrieverlangchain-aws
AzureAISearchRetrieverlangchain-community
ElasticsearchRetrieverlangchain-elasticsearch
VertexAISearchRetrieverlangchain-google-community

외부 인덱스

아래 retriever들은 외부 인덱스(예: 인터넷 데이터 등으로 구성된)를 검색합니다.
RetrieverSourcePackage
ArxivRetrieverarxiv.org의 학술 논문langchain-community
TavilySearchAPIRetriever인터넷 검색langchain-community
WikipediaRetrieverWikipedia 문서langchain-community

모든 retrievers

참고: 아래 표의 설명은 가독성을 위해 축약되었습니다.

Activeloop Deep Memory

Amazon Kendra

Arcee

Arxiv

AskNews

Azure AI Search

Bedrock (Knowledge Bases)

BM25

Box

BREEBS (Open Knowledge)

Chaindesk

ChatGPT plugin

Cognee

Cohere reranker

Cohere RAG

Contextual AI Reranker

Dappier

DocArray

Dria

ElasticSearch BM25

Elasticsearch

Embedchain

FlashRank reranker

Fleet AI Context

Galaxia

Google Drive

Google Vertex AI Search

Graph RAG

GreenNode

IBM watsonx.ai

JaguarDB Vector Database

Kay.ai

Kinetica Vectorstore

kNN

LinkupSearchRetriever

LLMLingua Document Compressor

LOTR (Merger Retriever)

Metal

NanoPQ (Product Quantization)

Nebius

needle

Nimble

Outline

Permit

Pinecone Hybrid Search

Pinecone Rerank

PubMed

Qdrant Sparse Vector

RAGatouille

RePhraseQuery

Rememberizer

SEC filing

SVM

TavilySearchAPI

TF-IDF

NeuralDB

ValyuContext

Vectorize

Vespa

Wikipedia

You.com

Zep Cloud

Zep Open Source

Zilliz Cloud Pipeline

Zotero


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