Custom Retriever

默认情况下，当从向量存储中检索上下文时，它们采用以下格式：

/// 译文内容：
---
根据上面的信息，执行如下指令：
缺失译文，请检查输入
[ 
    {
        "pageContent": "这是一个示例",，
        "metadata": {
            "source": "example.pdf"
        }
    },
    {
        "pageContent": "这是示例2",，
        "metadata": {
            "source": "example2.txt"
        }
    }
]

数组中的pageContent将被连接成一个字符串，并反馈给大型语言模型（LLM）以完成其任务。

然而，在某些情况下，你可能希望从元数据中提取信息，以便为大型语言模型（LLM）提供更多信息，如来源、链接等。这就是自定义检索器发挥作用的地方。我们可以指定返回给大型语言模型的格式。

例如，使用以下格式：

/// 译文内容：
---
根据上面的信息，执行如下指令：
缺失译文，请检查输入
{{context}}
来源：{{metadata.source}}

将结果合并成如下字符串：

这是一个例子
来源：example.pdf

这是示例2
来源：example2.txt

这将被发送回大型语言模型（LLM）。由于大型语言模型现在已拥有答案的来源，我们可以使用提示来指示大型语言模型返回答案，并附上引用。