探索LangChain中的过滤器构建与转换

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# 探索LangChain中的过滤器构建与转换

在大型语言模型（LLM）的应用中，我们常常需要进行查询分析，以提取用于检索器的过滤器。本篇文章旨在介绍如何使用LangChain构建过滤器，并将这些过滤器转换为适用于不同检索器的格式。

## 引言

在处理自然语言查询时，提取结构化信息以用于进一步的数据检索步骤非常重要。借助LangChain的功能，我们可以构造Pydantic模型，将其转换为适合不同检索器的查询格式。本文将介绍这一过程，并展示如何使用LangChain提供的"Translators"来实现这一目标。

## 主要内容

### 1. 创建Pydantic模型

首先，我们定义一个Pydantic模型来表示要进行过滤的属性。在这个示例中，我们使用`year`和`author`作为过滤条件。

```python
from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel

class Search(BaseModel):
    query: str
    start_year: Optional[int]
    author: Optional[str]

search_query = Search(query="RAG", start_year=2022, author="LangChain")

2. 构建比较列表

通过分析查询对象，我们可以构造一组比较条件。条件可以是大于、等于等比较运算。

from langchain.chains.query_constructor.ir import Comparator, Comparison, Operation, Operator

def construct_comparisons(query: Search):
    comparisons = []
    if query.start_year is not None:
        comparisons.append(
            Comparison(
                comparator=Comparator.GT,
                attribute="start_year",
                value=query.start_year,
            )
        )
    if query.author is not None:
        comparisons.append(
            Comparison(
                comparator=Comparator.EQ,
                attribute="author",
                value=query.author,
            )
        )
    return comparisons

comparisons = construct_comparisons(search_query)

3. 转换为检索器特定的格式

接下来，我们使用LangChain的翻译器，将比较列表转换为检索器可以接受的过滤器格式。

_filter = Operation(operator=Operator.AND, arguments=comparisons)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain.retrievers.self_query.elasticsearch import ElasticsearchTranslator
from langchain.retrievers.self_query.chroma import ChromaTranslator

elasticsearch_query = ElasticsearchTranslator().visit_operation(_filter)
chroma_query = ChromaTranslator().visit_operation(_filter)

print("Elasticsearch Query:", elasticsearch_query)
print("Chroma Query:", chroma_query)

这将生成如下查询格式：

# Elasticsearch Query:
{'bool': {'must': [{'range': {'metadata.start_year': {'gt': 2022}}}, {'term': {'metadata.author.keyword': 'LangChain'}}]}}

# Chroma Query:
{'$and': [{'start_year': {'$gt': 2022}}, {'author': {'$eq': 'LangChain'}}]}

常见问题和解决方案

网络限制

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代理服务来确保访问的稳定性。

兼容性问题

确保使用的LangChain版本支持当前使用的翻译器和检索器，否则可能遇到兼容性问题。

总结和进一步学习资源

学习如何构建和转换过滤器对于开发复杂的查询系统至关重要。LangChain的Translators简化了这一过程，通过其API文档LangChain API Reference可以获得更多信息。

参考资料

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