有没有办法连接Solr，将其用作使用LangChain和OpenAI API开发的聊天机器人的矢量存储？Solr目前是LangChain中的not supported矢量存储，但LangChain's chatbot声称可以连接到外部不支持的矢量数据库。
这是聊天机器人的回应：
如果你想使用Langchain不直接支持的向量存储，你仍然可以通过实现自定义检索器将其集成到Langchain工作流中。这里有一个如何做到这一点的概述：
·了解矢量存储：熟悉要使用的矢量存储的API和功能。了解如何查询矢量存储并基于给定查询检索相关文档。
·实现自定义检索器：创建一个与vector store交互的自定义检索器类。该类应该有方法连接到vector store，使用给定的查询查询vector store，并检索相关文档。
·将自定义检索器集成到Langchain中：在您的Langchain代码中，创建自定义检索器类的示例，并使用必要的参数对其进行配置，例如向量存储的连接细节。
·在Langchain链中使用自定义检索器：通过在链定义中将自定义检索器指定为上下文的一部分，将其合并到Langchain链中。这允许链利用自定义检索器根据输入查询检索相关文档。
通过实现自定义检索器，您可以利用Langchain不直接支持的矢量存储的功能。这种方法允许您将任何矢量存储集成到Langchain工作流程中，只要您能以编程方式与它交互即可。请注意，实现自定义检索器需要对矢量存储的API和功能有很好的理解。您可能需要根据您正在使用的向量存储的特定要求和功能。

from langchain.retrievers import BaseRetriever
from your_vector_store_client import YourVectorStoreClient

class CustomVectorStoreRetriever(BaseRetriever):
    def __init__(self, vector_store_client):
        self.vector_store_client = vector_store_client

    def connect(self):
        # Implement the connection logic to your vector store
        self.vector_store_client.connect()

    def query(self, query):
        # Implement the query logic to retrieve relevant documents from your vector store
        results = self.vector_store_client.query(query)
        return results

# Create an instance of your vector store client
vector_store_client = YourVectorStoreClient()

# Create an instance of your custom retriever
retriever = CustomVectorStoreRetriever(vector_store_client)

# Connect to the vector store
retriever.connect()

字符串
但是，我不确定如何使用pysolr将其与Solr集成。