探索多查询分析：如何有效处理和组合多次查询结果

用户838128610330
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探索多查询分析：如何有效处理和组合多次查询结果

在数据密集型的应用中，查询分析技术通常会生成多个查询。当面临这样的场景时，我们需要有效地执行所有查询并将结果合并。本篇文章将通过一个简单的示例（使用模拟数据）来展示如何实现这一过程。

引言

在现代应用中，数据查询分析变得越来越复杂。特别是在AI驱动的应用中，我们常常需要从多个角度提问，并获取全面的信息。本文将探讨如何在查询分析中处理多个查询，通过一个简单的示例来展示如何将这些查询结果整合。

主要内容

1. 设置环境

在开始之前，我们需要安装必要的依赖项，并设置环境变量以便使用OpenAI服务。

# 安装依赖项
# %pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai langchain-chroma

# 设置环境变量
import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass() # 输入你的API密钥

2. 创建索引

在这里，我们将针对模拟数据创建一个向量存储（vectorstore）以供查询。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

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

3. 查询分析

我们将使用函数调用来生成多个查询。

from typing import List
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class Search(BaseModel):
    queries: List[str] = Field(..., description="Distinct queries to search for")

from langchain_core.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI

output_parser = PydanticToolsParser(tools=[Search])

system = """You have the ability to issue search queries to get information to help answer user information.

If you need to look up two distinct pieces of information, you are allowed to do that!"""
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

# 生成多个查询示例
query_analyzer.invoke("where did Harrison Work")

4. 检索与查询分析结合

要处理这些查询，我们可以使用异步方式来调用检索器，以避免响应时间阻塞。

from langchain_core.runnables import chain

@chain
async def custom_chain(question):
    response = await query_analyzer.ainvoke(question)
    docs = []
    for query in response.queries:
        new_docs = await retriever.ainvoke(query)  # 使用API代理服务提高访问稳定性
        docs.extend(new_docs)
    # 可以考虑对文档进行重新排序或去重
    return docs

# 使用示例
await custom_chain.ainvoke("where did Harrison Work")
await custom_chain.ainvoke("where did Harrison and ankush Work")

常见问题和解决方案

  1. 响应时间过长：利用异步调用可以减少阻塞时间，提高效率。
  2. 结果去重和排序：在合并多个查询结果时，考虑去重和排序以提高信息的准确性。

总结和进一步学习资源

本文探讨了如何通过多查询分析从多个角度获取信息。在处理复杂数据分析任务时，需根据具体需求进行检索器的调整和优化。

进一步学习资源：

参考资料

  1. LangChain 文档
  2. OpenAI API 文档

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