Struct SelfQueryRetriever 

pub struct SelfQueryRetriever<M: BaseChatModel> { /* private fields */ }

自查询检索器:LLM 拆解查询 → 白名单校验 → 过滤相似度检索。

实现 RetrieverTrait,可被 crate::RetrieverRunnable 包进 LCEL 链。

Implementations

impl<M: BaseChatModel> SelfQueryRetriever<M>

pub fn new( llm: impl Into<Arc<M>>, store: Arc<dyn VectorStore>, embeddings: Arc<dyn Embeddings>, allowed_attributes: Vec<String>, ) -> Self

创建自查询检索器。

• llm:负责拆解自然语言查询的模型(支持结构化输出,或可文本回落)。
• store / embeddings:过滤相似度检索用的向量存储与嵌入模型。
• allowed_attributes:允许出现在过滤字段的白名单;空白名单 = 禁止一切 过滤,LLM 构造的过滤条件会被整条丢弃并记 warning。

Trait Implementations

impl<M: BaseChatModel> RetrieverTrait for SelfQueryRetriever<M>

fn retrieve<'life0, 'life1, 'async_trait>( &'life0 self, query: &'life1 str, k: usize, ) -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<Vec<Document>, RetrieverError>> + Send + 'async_trait>>

where Self: 'async_trait, 'life0: 'async_trait, 'life1: 'async_trait,

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fn retrieve_with_scores<'life0, 'life1, 'async_trait>( &'life0 self, query: &'life1 str, k: usize, ) -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<Vec<SearchResult>, RetrieverError>> + Send + 'async_trait>>

where Self: 'async_trait, 'life0: 'async_trait, 'life1: 'async_trait,

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fn add_documents<'life0, 'async_trait>( &'life0 self, documents: Vec<Document>, ) -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<(), RetrieverError>> + Send + 'async_trait>>

where Self: 'async_trait, 'life0: 'async_trait,

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