# 高基数分类数据的挑战与解决方案：深度探索查询分析
在数据分析中，高基数（High Cardinality）类别数据是一个常见的挑战，尤其是在执行查询分析时。一个典型的例子是需要对一个分类列进行过滤，而这通常需要指定精确的类别值。使用像语言模型（LLM）这样的工具，有时会因为需要生成精确的类别值而遇到困难。
## 引言
本篇文章的目的是探讨如何有效地处理高基数的分类数据，尤其是在使用现代AI和编程技术进行查询分析时。我们将通过代码示例、讨论常见问题和提供解决方案，帮助开发者更好地应对这一挑战。
## 主要内容
### 1. 高基数问题概述
高基数指的是一个分类变量包含大量不同的值。例如，在一个包含作者姓名的数据库中，作者字段可能会有数千种不同的名字。这种数据在使用LLM进行查询分析时会遇到两个主要问题：
- LLM的上下文窗口限制，可能无法容纳所有可能值。
- 即使能够容纳，模型的注意力机制可能无法可靠地处理如此多的信息。
### 2. 使用Prompt精确生成
在处理少量分类值时，可以通过在提示中包含所有可能的值来引导LLM生成正确的结果。然而，当分类值数量庞大时，这种方法可能导致上下文窗口超限。
### 3. 创建索引进行筛选
为了解决高基数问题，我们可以创建一个索引来存储分类值，然后查询该索引以获得最相关的几个值。这种方法利用向量检索技术，通过将输入与存储的文本进行相似性搜索，帮助我们在大数据集中快速找到相关匹配。
```python
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small") # 使用API代理服务提高访问稳定性
vectorstore = Chroma.from_texts(names, embeddings, collection_name="author_names")
def select_names(question):
_docs = vectorstore.similarity_search(question, k=10)
_names = [d.page_content for d in _docs]
return ", ".join(_names)
4. 使用Pydantic进行结果修正
另一种方法是让LLM生成一个值，然后使用Pydantic进行结果后处理，将生成的值替换为一个有效的值。这种方法结合了LLM的自然语言生成能力和索引的检索能力。
from langchain_core.pydantic_v1 import validator
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
常见问题和解决方案
-
错误提示：上下文长度超出限制
- 解决方案：使用向量检索，通过检索最相关的值来减少上下文大小。
-
模型产生错误的分类值
- 解决方案：使用结果修正策略，将生成的值通过索引修正为有效值。
总结和进一步学习资源
高基数分类问题在数据分析中非常普遍，但通过结合现代AI和检索技术，可以有效地解决。读者可以进一步探索以下资源以扩展知识：
参考资料
- LangChain 官方文档
- Pydantic 使用手册
- 向量检索技术白皮书
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