[用语言链构建智能查询分析系统：从搜索到智能分析]

tangtang123
67 阅读2分钟 
# 用语言链构建智能查询分析系统：从搜索到智能分析

## 引言
在如今信息爆炸的时代，拥有一个能够高效检索信息的系统变得尤为重要。随着自然语言处理技术的发展，通过增强搜索引擎来更好地理解用户的查询成为可能。在这篇文章中，我们将探索如何使用语言链 (LangChain) 库构建一个查询分析系统，尤其是在处理复杂查询的时候，通过分析用户意图来提升检索的准确性。

## 主要内容

### 1. 文档加载
我们将从加载LangChain的YouTube视频讲解开始，通过 `YoutubeLoader` 读取视频转录本。
```python
from langchain_community.document_loaders import YoutubeLoader

urls = ["https://www.youtube.com/watch?v=HAn9vnJy6S4", ...]  # 视频链接列表
docs = []
for url in urls:
    docs.extend(YoutubeLoader.from_youtube_url(url, add_video_info=True).load())

这些视频的元数据包括标题、观看次数、发布日期等。

2. 文档索引

为了高效检索，我们将使用向量存储并在此之前对文档进行分块。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=2000)
chunked_docs = text_splitter.split_documents(docs)
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_documents(chunked_docs, embeddings)

3. 查询分析

通过OpenAI提供的工具调用API，将用户查询转换为结构化查询以提高搜索准确性。

from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class Search(BaseModel):
    query: str = Field(..., description="视频转录本中的相似性搜索查询。")
    publish_year: Optional[int] = Field(None, description="视频发表的年份")

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

代码示例

通过结构化查询进行检索。

def retrieval(search: Search) -> List[Document]:
    _filter = {"publish_year": {"$eq": search.publish_year}} if search.publish_year else None
    return vectorstore.similarity_search(search.query, filter=_filter)

retrieval_chain = query_analyzer | retrieval
results = retrieval_chain.invoke("RAG教程发布于2023年")
[(doc.metadata["title"], doc.metadata["publish_date"]) for doc in results]
# 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

  • 如何提升搜索精准度？ 通过进一步调整查询分析的规则和模型参数可以进一步提升搜索精准度。
  • 网络限制怎么办？ 由于某些地区的网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

构建智能查询分析系统的关键在于充分利用自然语言处理技术以及有效地利用向量存储来提高检索的准确性。推荐继续学习LangChain官方文档以及OpenAI的API文档。

参考资料

  1. LangChain Documentation
  2. OpenAI API Documentation
  3. YouTube Data API

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