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리트리버는 비구조화된 쿼리가 주어졌을 때 문서를 반환하는 인터페이스입니다. 벡터 스토어보다 더 일반적인 개념입니다. 리트리버는 문서를 저장할 수 있을 필요는 없으며, 단지 반환(또는 검색)할 수 있기만 하면 됩니다. 리트리버는 벡터 스토어로부터 생성될 수 있지만, Wikipedia 검색과 Amazon Kendra를 포함할 만큼 충분히 광범위합니다. 리트리버는 문자열 쿼리를 입력으로 받아 Document 목록을 출력으로 반환합니다. 모든 벡터 스토어는 리트리버로 변환될 수 있습니다. 사용 가능한 벡터 스토어에 대해서는 벡터 스토어 통합 문서를 참조하세요. 이 페이지는 BaseRetriever를 서브클래싱하여 구현된 커스텀 리트리버를 나열합니다.

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직접 문서 가져오기

아래 리트리버를 사용하면 커스텀 문서 코퍼스를 인덱싱하고 검색할 수 있습니다.
리트리버자체 호스팅클라우드 제공패키지
AmazonKnowledgeBasesRetriever❌✅langchain-aws
AzureAISearchRetriever❌✅langchain-community
ElasticsearchRetriever✅✅langchain-elasticsearch
VertexAISearchRetriever❌✅langchain-google-community

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외부 인덱스

아래 리트리버는 외부 인덱스(예: 인터넷 데이터 등으로부터 구성된)를 검색합니다.
리트리버소스패키지
ArxivRetrieverarxiv.org의 학술 논문langchain-community
TavilySearchAPIRetriever인터넷 검색langchain-community
WikipediaRetrieverWikipedia 문서langchain-community

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모든 리트리버

참고: 가독성을 위해 아래 표의 설명은 생략되었습니다.

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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