在 Bigtable 上使用 LangChain 执行最大边际相关性搜索

本页面介绍了如何在 Bigtable 中使用 BigtableVectorStore 集成来执行最大边际相关性 (MMR) 搜索，并将 Gemini Enterprise Agent Platform 用作嵌入服务。

MMR 是一种信息检索中使用的搜索技术，用于返回一组与查询相关且多样的结果，避免冗余。虽然标准向量相似性搜索（例如，使用 k- 最近邻方法的搜索）可能会返回许多相似的项，但 MMR 会提供更多样化的热门结果。当向量存储区中可能存在重叠或重复数据时，此功能非常有用。

例如，在电子商务应用中，如果用户搜索“红番茄”，则向量相似性搜索可能会返回多个相同类型的新鲜红番茄商品信息。MMR 搜索的目标是返回更多样化的结果，例如“新鲜红番茄”“罐装红番茄丁”“有机樱桃番茄”，甚至可能是“番茄沙拉食谱”。

在阅读本页面之前，请务必了解以下概念：

• 相关性：衡量文档与查询的匹配程度。