如何处理查询分析未生成查询的情况

tangtang123
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如何处理查询分析未生成查询的情况

在构建查询分析系统时，我们有时可能遇到没有生成任何查询的情况。这时，为了确保系统的可靠性与智能性，我们需要在调用检索器之前对查询分析的结果进行检查。本文将通过一个示例，展示如何处理这种情况，以及如何通过智能判断来决定是否调用检索器。

1. 引言

在自然语言处理与人工智能系统中，能够根据用户输入智能生成查询是系统的重要功能。然而，查询分析有时可能决定不生成查询，这时需要额外的逻辑来决定是否继续调用后续检索步骤。本文将讨论如何在查询分析阶段智能处理未生成查询的情况，并提供详细的代码示例和解决方案。

2. 主要内容

安装与环境设置

首先，需要安装必要的依赖库：

# 安装LangChain和相关库
%pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai langchain-chroma

然后，设置环境变量以使用OpenAI的API：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 输入你的OpenAI API密钥

# 可选：使用LangChain的追踪功能
# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()

创建索引

接下来，我们创建一个基于假信息的向量存储：

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

texts = ["Harrison worked at Kensho"]
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_texts(
    texts,
    embeddings,
)
retriever = vectorstore.as_retriever()  # 使用API代理服务提高访问稳定性

查询分析

我们通过功能调用来结构化输出，并配置不需要进行搜索操作时的应对方法：

from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI

class Search(BaseModel):
    query: str = Field(
        ...,
        description="Similarity search query applied to job record.",
    )

system = """You have the ability to issue search queries to get information to help answer user information.

You do not NEED to look things up. If you don't need to, then just respond normally."""

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", system),
        ("human", "{question}"),
    ]
)

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
structured_llm = llm.bind_tools([Search])
query_analyzer = {"question": RunnablePassthrough()} | prompt | structured_llm

3. 代码示例

我们看看如何将其集成到一个完整的系统链中：

from langchain_core.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser
from langchain_core.runnables import chain

output_parser = PydanticToolsParser(tools=[Search])

@chain
def custom_chain(question):
    response = query_analyzer.invoke(question)
    if "tool_calls" in response.additional_kwargs:
        query = output_parser.invoke(response)
        docs = retriever.invoke(query[0].query)
        # 可以在此添加更多逻辑，例如另一个LLM调用
        return docs
    else:
        return response

# 示例调用
custom_chain.invoke("where did Harrison Work")
custom_chain.invoke("hi!")

4. 常见问题和解决方案

  • 没有生成查询时返回什么？：在没有查询生成的情况下，系统会直接返回标准响应而不调用检索器。这可以通过检查tool_calls来实现。
  • 如何确保系统响应的一致性？：可以在系统内部增加更多的逻辑或整合更多的数据源，确保在不同情况下的响应一致性。

5. 总结和进一步学习资源

通过智能查询分析与适当的逻辑控制，我们可以构建一个稳健的查询系统，能够处理未生成查询的情况。这对于构建更智能化的AI系统至关重要。

进一步学习资源

6. 参考资料

  • LangChain 官方文档
  • OpenAI API 参考指南

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