构建一个查询分析系统

技术背景介绍

在构建一个查询分析系统时，需要能够加载文档、使用聊天模型、生成嵌入、创建向量存储并执行检索。这些过程的目标是将用户输入的查询优化，以实现更为精准的检索结果。

本文将通过一个端到端的示例展示如何使用查询分析提升检索结果的相关性。我们将着眼于如何对LangChain的YouTube视频进行检索，并通过查询分析解决原始用户问题直接传递给搜索引擎时可能出现的失败模式。

核心原理解析

查询分析的核心在于将用户的自然语言问题转换为更结构化的查询，从而更好地匹配待检索的文档。这通常涉及对查询进行解析，提取关键字，甚至应用时间过滤等高级特性。

代码实现演示

以下是完整的代码实现，通过它可以体验如何构建查询分析系统。

# 安装依赖
# %pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai youtube-transcript-api pytube langchain-chroma

# 设置环境变量
import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

# 加载文档
from langchain_community.document_loaders import YoutubeLoader

urls = [
    "https://www.youtube.com/watch?v=HAn9vnJy6S4",
    # 添加其他链接
]
docs = []
for url in urls:
    docs.extend(YoutubeLoader.from_youtube_url(url, add_video_info=True).load())

# 添加额外元数据：视频发布年份