在日常的数据分析和机器学习任务中，处理高基数的分类数据一直是个挑战，尤其是在需要精确匹配这些分类值时。本文将探讨如何在查询分析中有效地处理这些高基数分类数据，特别是在使用大型语言模型（LLM）时遇到的挑战以及应对措施。
引言
高基数分类数据是指那些包含大量不同值的分类特征。当我们尝试使用LLM来生成基于此类特征的查询时，由于模型的上下文限制和关注能力，这可能会变得复杂。本文的目的是介绍一些实用技术，以帮助开发者处理高基数的分类数据，在使用语言模型进行查询生成时避免常见问题。
主要内容
基于提示的简单方法
当分类值数量较少时，可以通过提示（prompting）的方式，要求LLM生成精确匹配的查询。这种方法简单直接，但不适合高基数的数据。
添加全部可能值
一种直接但不太实用的方法是将所有可能的分类值添加到提示中。这虽然可以在一定程度上引导模型生成正确的输出，但如果分类值过多，会导致上下文超载，模型无法正常处理。
使用长上下文窗口模型
可以尝试使用支持更长上下文窗口的模型，例如GPT-4。然而，信息过多时，模型仍可能无法可靠地拾取相关信息。
创建索引进行相关值搜索
一个更为高效的方法是为分类值创建索引，然后搜索与输入查询最相关的N个值。这可以使用向量存储（如Chroma）和嵌入技术（如OpenAIEmbeddings）来实现。
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 创建嵌入和索引
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)
使用验证器进行值替换
另一种方法是允许LLM生成任意值，然后使用验证器将输出值转换为有效值。这可以通过Pydantic的校验器来实现。
from langchain_core.pydantic_v1 import validator
class Search(BaseModel):
query: str
author: str
@validator("author")
def double(cls, v: str) -> str:
return vectorstore.similarity_search(v, k=1)[0].page_content
常见问题和解决方案
- 上下文长度限制：使用向量嵌入和索引技术来减少模型需要处理的文本数量。
- 生成错误的分类值：使用Pydantic校验器进行最终校验和修正。
总结和进一步学习资源
在处理高基数分类数据时，使用索引和嵌入技术可以显著提高模型的查询生成能力。通过充分利用这些技术，我们可以更准确地进行查询分析。想了解更多，可以参考以下资源：
- LangChain Documentation # 使用API代理服务提高访问稳定性
- OpenAI API Documentation # 使用API代理服务提高访问稳定性
参考资料
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