# 引言
在数据分析和机器学习领域中，高基数分类特征可能会带来不小的挑战，尤其是在需要精确匹配具体类别值的查询分析中。处理这些高基数特征的一个主要困难是，您通常需要精确指定待查询的分类值。在使用语言模型生成查询时，确保其返回正确的分类值尤为重要。本文将探讨如何在高基数情况中处理这一问题，并提供实用的解决方案。
# 主要内容
## 1. 高基数分类特征的问题
高基数分类特征指的是类别种类非常多的特征。在查询分析中，我们需要通过精确的匹配来过滤这些特征。然而，当有效值的数量非常多时，可能会超出语言模型的上下文限制，或者过多的值会导致模型无法有效关注。
## 2. 基础设置和数据生成
为了演示，我们使用Python生成大量的虚拟名字，模拟高基数分类特征的场景。
```python
from faker import Faker
fake = Faker()
names = [fake.name() for _ in range(10000)] # 生成1万个虚拟名字
3. 查询分析的初步尝试
我们使用langchain库设置一个简单的查询分析器。通过提供一个问题来生成相应的搜索查询。
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
class Search(BaseModel):
query: str
author: str
# 配置语言模型和提示模板
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
structured_llm = llm.with_structured_output(Search)
4. 高基数问题的解决方案
4.1 添加所有可能值
一种方法是将所有可能的分类值添加到提示中。然而，当这些值过多时，会导致上下文长度超出限制。
4.2 使用向量存储进行相似性搜索
建立一个向量存储以索引这些高基数值，并在需要时进行相似性搜索来获取最相关的N个值。
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)
4.3 后置校正策略
在生成查询后，校正潜在的拼写错误或不精确的值，并将其替换为最可能的有效值。
from langchain_core.pydantic_v1 import validator
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
代码示例
以下是一个完整的代码实现示例，展示如何使用这些技术解决高基数分类特征的问题。
# 代码示例
# 省略部分代码，为直观展示
# 定义查询分析器
corrective_query_analyzer = (
{"question": RunnablePassthrough()} | prompt | corrective_structure_llm
)
# 执行查询分析
corrective_query_analyzer.invoke("what are books about aliens by jes knight")
常见问题和解决方案
- 上下文长度超出限制： 当分类值过多时，应采用向量存储技术来缩小候选池。
- 误识别分类值： 使用自定义校正逻辑来替换不精确的值。
总结和进一步学习资源
解决高基数分类特征的问题需要结合多种策略，包括优化提示、使用向量存储以及结果后处理等。为了深入学习这些技术，您可以参考以下资源：
参考资料
- Langchain Core Documentation
- OpenAI API Documentation
- Chroma Vector Store Documentation
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