如何在RAG中使用Solr作为检索器

Question

我想用LangChain搭建一个RAG（检索增强生成）服务，检索部分我想用Solr。现在已经有一个Python包叫eurelis-langchain-solr-vectorstore，可以把Solr和LangChain结合起来使用，但我不知道怎么设置服务器的凭证。而且我的嵌入模型已经在服务器上运行了。我想了一个大概的思路，但不太确定。

import requests
from eurelis_langchain_solr_vectorstore import Solr

embeddings_model = requests.post("http://server-insight/embeddings/")


solr = Solr(embeddings_model, core_kwargs={
        'page_content_field': 'text_t',  # field containing the text content
        'vector_field': 'vector',        # field containing the embeddings of the text content
        'core_name': 'langchain',        # core name
        'url_base': 'http://localhost:8983/solr' # base url to access solr
    })  # with custom default core configuration


retriever = solr.as_retriever()