jayden-opensearch-retriever 0.1.0

OpenSearch 기반 검색 및 검색 결과 검색 도구

OpenSearch 벡터 검색 리트리버

OpenSearch 기반 부모-자식 문서 벡터 검색 도구입니다.

기능

• OpenSearch 클러스터에 연결
• 임베딩 벡터를 이용한 유사도 검색
• 부모-자식 관계의 문서 검색 (Child 인덱스에서 검색 후 Parent 문서 반환)
• 쿼리 임베딩 생성

설치 방법

1. 개발 설치 (로컬 개발용)

# 저장소 클론
git clone https://github.com/nxtcloud-org/opensearch_retriever
cd opensearch-retriever

# 가상환경 생성 (권장)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# venv\Scripts\activate  # Windows

# 개발 모드로 설치
pip install -e .

# 또는 개발 의존성과 함께 설치
pip install -e ".[dev]"

2. PyPI 설치 (배포 후)

pip install opensearch-retriever

3. requirements.txt에서 설치

pip install -r requirements.txt

사용법

기본 설정

from opensearch_retriever import ParentChildRetriever
from langchain_core.embeddings import Embeddings

# 임베딩 모델 준비 (예: HuggingFace, OpenAI 등)
# embedding_model = YourEmbeddingModel()

# ParentChildRetriever 초기화
retriever = ParentChildRetriever(
    host="localhost",
    port=9200,
    username="admin",  # 선택사항
    password="admin",  # 선택사항
    use_ssl=False,
    verify_certs=True,
    embedding_model=embedding_model
)

벡터 검색

# 부모-자식 관계 문서 벡터 검색
results = retriever.vector_search(
    child_index="child-documents",    # 자식 문서 인덱스 (벡터 검색 대상)
    parent_index="parent-documents",  # 부모 문서 인덱스 (결과 반환 대상)
    query="검색할 질문이나 내용",
    k=3,        # 벡터 검색에서 고려할 상위 문서 수
    fields=["title", "content"]  # 선택사항
)

# 검색 결과 처리
for document in results:
    print(f"문서 내용: {document}")

쿼리 임베딩

# 쿼리를 벡터로 변환
query_vector = retriever.embed_query("임베딩할 텍스트")
print(f"임베딩 벡터 차원: {len(query_vector)}")

인덱스 구조

이 도구는 부모-자식 관계의 문서 구조를 가정합니다:

Child 인덱스 (벡터 검색용)

{
  "vector": [0.1, 0.2, 0.3, ...],  // 임베딩 벡터
  "metadata": {
    "parent_id": "parent_doc_1",    // 부모 문서 ID
    "chunk_id": "chunk_1"           // 청크 ID
  },
  "content": "실제 텍스트 내용"
}

Parent 인덱스 (결과 반환용)

{
  "title": "문서 제목",
  "content": "전체 문서 내용",
  "metadata": {
    "source": "파일 경로",
    "created_at": "2024-01-01"
  }
}

검색 과정

1. 쿼리 임베딩: 입력된 쿼리를 벡터로 변환
2. 벡터 검색: Child 인덱스에서 KNN 검색 수행
3. 부모 ID 추출: 검색된 child 문서들에서 parent_id 수집
4. 부모 문서 조회: Parent 인덱스에서 해당 부모 문서들을 조회
5. 결과 반환: 최종 부모 문서들을 리스트로 반환

개발 환경 설정

의존성 설치

# 개발 의존성 설치
pip install -e ".[dev]"

# 또는 개별 설치
pip install pytest pytest-cov black flake8 mypy pre-commit

테스트 실행

# 모든 테스트 실행
pytest

# 특정 테스트 파일 실행
pytest tests/test_retriever.py

# 커버리지와 함께 테스트 실행
pytest --cov=opensearch_retriever

패키지 빌드 및 배포

패키지 빌드

# 빌드 도구 설치
pip install build

# 패키지 빌드
python -m build

PyPI 배포

# 배포 도구 설치
pip install twine

# TestPyPI에 배포 (테스트용)
twine upload --repository testpypi dist/*

# 실제 PyPI에 배포
twine upload dist/*

요구사항

• Python >= 3.9
• requests >= 2.25.0
• opensearch-py >= 2.0.0
• langchain-core (임베딩 모델용)

주의사항

• 임베딩 모델(embedding_model)을 반드시 제공해야 합니다
• Child 인덱스에는 벡터 필드와 parent_id 메타데이터가 필요합니다
• Parent 인덱스는 실제 문서 내용을 담고 있어야 합니다
• OpenSearch에서 KNN 검색이 활성화되어 있어야 합니다