RAG从入门到精通（三）Routing（路由）

在本文中我们将进入下一个节点：Routing（路由）。

Routing 是指根据用户的查询内容，智能地选择最适合的检索路径或推理逻辑，以更高效地获取答案。这种动态选择的过程在多数据源、多检索器或多任务场景下尤为重要，能够显著提升系统的性能和准确性。

Routing 在 RAG 中的实现类型：

• Logical Routing（逻辑路由）
• Semantic Routing（语义路由）

一、Logical Routing

• 基于明确的规则或分类模型对查询进行分流。例如，将查询分类到不同的数据库、知识库或 API。

• 适用于结构化问题或明确的数据源场景。

首先我们定义了 python_docs、js_docs 和 golang_docs 这三个数据源：

通过使用 with_structured_output，你可以将模型的生成结果格式化成特定的结构化数据格式（如 JSON 或字典）。

然后我们定义了一个根据用户问题中的编程语言选择数据源的 prompt：

最后我们组成了一个 router chain：

router 可以根据用户问题中的编程语言自动选择数据源。

我们可以写一个简单的路由函数来选择数据源：

二、Semantic Routing

• 基于向量化的语义相似性动态选择最优路径。例如，通过嵌入技术匹配最合适的 Prompt 或检索器。

• 适用于模糊查询或需要灵活响应的场景。

比如我们可以写两个用于回答不同领域（物理和数学）问题的 Prompt：

然后我们的 Prompt 路由函数 prompt_router 根据用户的问题和每个 Prompt 的语义相似程度（在这里是余弦相似度）选择合适的 Prompt。

GitHub 链接：
https://github.com/realyinchen/RAG/blob/main/03_Routing.ipynb

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