引言
在进行数据分析或机器学习任务时，处理高基数（high cardinality）的类别变量经常成为一大挑战。特别是在查询分析中，我们需要根据特定的类别值创建过滤器，而对于高基数类别，这种操作可能会变得异常复杂。本文旨在探讨如何有效处理高基数类别变量，确保查询分析的准确性和可行性。
主要内容
处理高基数类别的困难
高基数类别变量通常包含大量唯一值，如用户ID或产品名称。这些高基数数据难以在大语言模型（LLM）中处理，因为：
- 上下文限制：大量类别值可能超出模型的上下文窗口限制。
- 精确匹配：需要精确匹配特定值，而这在高基数情况下是困难的。
解决方案
1. 增加所有可能值
一种直接的方法是将所有可能的类别值添加到提示中，从而引导模型聚焦于正确的选择。然而，过长的列表可能导致上下文窗口溢出，无法提供稳定的结果。
2. 使用嵌入和向量搜索
通过向量搜索，我们可以创建一个嵌入索引，从中检索与查询最相关的N个类别值。这种方法不仅高效而且能够在大多数情况下提供精确的匹配结果。
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_texts(names, embeddings, collection_name="author_names")
def select_names(question):
_docs = vectorstore.similarity_search(question, k=10)
_names = [d.page_content for d in _docs]
return ", ".join(_names)
代码示例
下面是一个完整的示例代码，展示如何结合使用向量搜索和LLM进行高基数类别的查询分析。
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field, validator
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI
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
system = """Generate a relevant search query for a library system"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", system),
("human", "{question}"),
]
)
corrective_structure_llm = llm.with_structured_output(Search)
corrective_query_analyzer = (
{"question": RunnablePassthrough()} | prompt | corrective_structure_llm
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
corrective_query_analyzer.invoke("what are books about aliens by jes knight")
常见问题和解决方案
- 上下文窗口溢出：使用模型如GPT-4-Turbo，其上下文窗口较大，但仍需谨慎设计提示。
- 精确匹配失败：采用向量搜索和后期校准结合使用，提高精确度。
总结和进一步学习资源
处理高基数类别变量，尤其是在复杂查询分析中，要求我们灵活运用多种技术，包括自然语言处理和信息检索技术。通过对向量化搜索和大语言模型的合理使用，我们能够有效解决高基数带来的挑战。
参考资料
- LangChain GitHub
- OpenAI API 文档
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