如何为查询分析添加示例以优化LangChain视频查询分析器

技术背景介绍

随着查询分析的复杂度增加，语言模型（LLM）可能在某些场景中难以理解如何准确地响应。在这种情况下，我们可以在提示中添加示例，来指导LLM优化其性能。本文将详细介绍如何为我们在快速入门中构建的LangChain YouTube视频查询分析器添加示例。

核心原理解析

在提示中添加示例的目的是为LLM提供更清晰的参考，以帮助其更好地理解和分解复杂的查询。这些示例可以包含输入问题以及理想的输出格式，从而增加模型生成准确查询的概率。

代码实现演示

下面我们将逐步实现这一功能：

安装依赖

# 请确保安装最新的langchain-core和langchain-openai
%pip install -qU langchain-core langchain-openai

设置环境变量

为了使用OpenAI API，我们需要设置API密钥：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ")

可选步骤：启用LangSmith跟踪以获取更多模型内部信息。

定义查询模式

我们将在查询模式中添加一个sub_queries字段，以包含从顶层问题派生的更具体的问题。

from typing import List, Optional
from langchain_core.pydantic_v1