**高效处理多重查询：从分析到结果合并的全面指南**

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# 引言
在数据分析和信息检索领域中，复杂的查询需求常常会导致生成多个查询。这种情况下，我们需要能够有效地运行所有查询并合并结果。本文将通过一组简单的示例（使用模拟数据）演示如何高效地进行这种操作。

# 主要内容

## 设置环境
首先，我们需要安装必要的依赖项，并设置环境变量以使用OpenAI的服务：

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

import getpass
import os

# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

创建索引

接下来，我们将创建一个向量存储，用于存储我们要检索的虚假信息。

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})

查询分析

我们使用函数调用来结构化输出，并让它返回多个查询。

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

class Search(BaseModel):
    """在职位记录数据库中进行搜索。"""
    queries: List[str] = Field(..., description="要搜索的不同查询")

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 = """您可以发出搜索查询以帮助获取用户信息。
如果需要查找两种不同的信息，可以这样做！"""
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

使用异步方法处理查询，这将提升查询效率。

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)
    return docs

# 测试代码
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. 查询响应时间长： 使用异步调用和API代理服务可以显著降低网络延迟。
  2. 结果去重： 合并结果集时，考虑对文档进行重新排序或去重。

总结和进一步学习资源

在这篇文章中，我们探讨了如何有效处理多重查询，并通过代码示例阐述了具体实现过程。关于更多的信息检索优化技术，推荐阅读相关文献和教程。

参考资料

  1. LangChain官方文档
  2. OpenAI API参考

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