# 如何处理高基数分类在查询分析中的挑战
## 引言
在进行查询分析时，我们常常需要对一个分类列进行过滤。一个重大挑战是确保生成的查询能够精确匹配分类值。当有效值较少时，通过提示可以轻松实现。然而，面对大量有效值时，问题变得复杂。这篇文章将探讨如何有效地处理高基数分类问题。
## 主要内容
### 高基数分类的挑战
当分类值繁多时，将所有可能值加入上下文是不现实的。通常，我们希望保持查询分析的准确性，而不增加不必要的复杂性。
### 使用LangChain实现查询分析
我们使用LangChain和OpenAI API进行示例展示。以下是实现基线查询分析的步骤：
```python
# 安装依赖
# %pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai faker langchain-chroma
# 设置环境变量
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
from faker import Faker
fake = Faker()
# 生成假数据
names = [fake.name() for _ in range(10000)]
基础查询分析
创建一个简单的查询分析：
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI
class Search(BaseModel):
query: str
author: str
system = "Generate a relevant search query for a library system"
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system), ("human", "{question}")])
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
structured_llm = llm.with_structured_output(Search)
query_analyzer = {"question": RunnablePassthrough()} | prompt | structured_llm
挑战与解决方案
高基数问题
尝试将所有作者名称加入提示可能导致错误：
# 如果分类值过多，可能会导致错误
try:
res = query_analyzer.invoke("what are books about aliens by jess knight")
except Exception as e:
print(e)
创建索引
借助向量存储和嵌入来管理高基数分类：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_texts(names, embeddings, collection_name="author_names")
def select_names(question):
_docs = vectorstore.similarity_search(question, k=10)
_names = [d.page_content for d in _docs]
return ", ".join(_names)
使用验证器替换选择
自动替换为最接近的有效值：
from langchain_core.pydantic_v1 import validator
class Search(BaseModel):
query: str
author: str
@validator("author")
def double(cls, v: str) -> str:
return vectorstore.similarity_search(v, k=1)[0].page_content
代码示例
以下是如何整合上述方法进行查询分析的完整代码示例：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
corrective_structure_llm = llm.with_structured_output(Search)
corrective_query_analyzer = (
{"question": RunnablePassthrough()} | prompt | corrective_structure_llm
)
corrective_query_analyzer.invoke("what are books about aliens by jes knight")
常见问题和解决方案
- 上下文超出限制: 尝试分批上传数据或使用向量存储。
- 姓名拼写错误: 通过向量相似搜索纠正。
总结和进一步学习资源
高基数分类是机器学习和数据处理中的常见挑战。使用LangChain和OpenAI API，结合向量存储技术，可以有效地应对这些挑战。建议进一步学习向量存储和LangChain的高级用法。
参考资料
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