# 探索高基数分类变量的查询分析：挑战与解决方案
## 引言
在数据分析和机器学习中，处理高基数的分类变量可能是一项具有挑战性的任务。特别是在进行查询分析时，我们需要指定确切的分类值。然而，当有效的值数量庞大时，这种任务变得复杂，因为大多数语言模型（LLM）可能无法在其上下文中处理所有这些值。本文将探讨如何在处理高基数分类变量时进行有效的查询分析。
## 主要内容
### 高基数分类变量的挑战
在处理高基数分类变量时，我们面临的一个主要问题是上下文长度限制。即使我们能够在提示中包含所有可能的值，模型也可能无法有效地关注它们。以下是常见的处理方法及其挑战：
1. **全部值添加至提示中**：这种方法可以指导模型生成更精确的查询。然而，当值列表过长时，会导致上下文窗口溢出。
2. **利用索引和向量搜索**：通过创建一个包含所有可能值的索引并使用相似度搜索，可以有效过滤出最相关的值。
3. **利用替换技术**：允许LLM生成值后，通过向量搜索将其转换为有效值。
### 代码示例
以下是一个使用Langchain和OpenAI API的完整示例，演示如何使用上述技术：
```python
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field, validator
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from faker import Faker
# Set up data
fake = Faker()
names = [fake.name() for _ in range(10000)]
# Create embeddings and vector store
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_texts(names, embeddings, collection_name="author_names")
# Define a function to select relevant names
def select_names(question):
_docs = vectorstore.similarity_search(question, k=10)
_names = [d.page_content for d in _docs]
return ", ".join(_names)
# Define structured query
class Search(BaseModel):
query: str
author: str
@validator("author")
def double(cls, v: str) -> str:
return vectorstore.similarity_search(v, k=1)[0].page_content
system = """Generate a relevant search query for a library system"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", system),
("human", "{question}")
]
)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0) # 使用API代理服务提高访问稳定性
corrective_structure_llm = llm.with_structured_output(Search)
corrective_query_analyzer = (
{"question": RunnablePassthrough()} | prompt | corrective_structure_llm
)
# Test the query analyzer
result = corrective_query_analyzer.invoke("what are books about aliens by jes knight")
print(result) # Output: Search(query='books about aliens', author='Jesse Knight')
常见问题和解决方案
-
上下文长度限制：对于长值列表，考虑使用向量搜索来缩小范围。
-
值的准确性：使用索引和替换策略可以提高分类值的准确性。
总结和进一步学习资源
高基数分类变量的处理对于数据分析和机器学习至关重要。本文提供了几种技术来优化查询分析过程。读者可以通过以下资源进一步了解相关技术：
参考资料
- Langchain Core API Reference
- OpenAI Embeddings Documentation
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
