最实用的GPT-4o搜索功能：Instructor项目多任务查询分割技术详解

最实用的GPT-4o搜索功能：Instructor项目多任务查询分割技术详解

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你是否还在为复杂搜索请求难以拆解而烦恼？是否希望LLM能自动将自然语言查询转化为可执行的结构化任务？Instructor项目的搜索功能通过GPT-4o与Pydantic的巧妙结合，完美解决了这一痛点。本文将带你从零开始掌握多任务搜索查询分割技术，读完你将能够：

• 理解GPT-4o如何实现结构化搜索任务输出
• 掌握使用Pydantic定义搜索任务模型的方法
• 学会并行执行多类型搜索查询的编程技巧
• 解决实际业务中的复杂信息检索需求

搜索任务分割的核心价值

在信息爆炸的时代，用户的搜索需求日益复杂。一个看似简单的查询背后可能包含多个不同类型的搜索任务，例如"请发送上周关于投资案例研究的视频和你们的GPDR政策文件"，实际上包含了视频搜索和文档搜索两个独立任务。传统搜索引擎往往只能返回混合结果，而Instructor项目通过多任务分割技术，可以将这类复杂查询自动拆解为结构化的子任务，大幅提升信息获取效率。

技术架构 overview

Instructor的搜索功能基于两大核心技术构建：OpenAI的GPT-4o模型提供强大的自然语言理解能力，而Pydantic则负责结构化数据的定义与验证。这种组合使得LLM输出的非结构化文本能够被直接转化为可执行的代码对象，实现了从自然语言到机器可理解任务的无缝衔接。

核心实现位于examples/multiple_search_queries/segment_search_queries.py文件中，主要包含三个模块：

• SearchType枚举类：定义搜索类型（如视频、文档等）
• Search模型：描述单个搜索任务的结构
• MultiSearch模型：管理多个并行搜索任务的执行

从零开始实现搜索任务分割

1. 定义搜索任务结构

首先需要定义搜索任务的数据结构。使用Pydantic可以轻松实现这一点，同时还能获得数据验证功能：

from pydantic import BaseModel, Field
import enum

class SearchType(str, enum.Enum):
    """Enumeration representing the types of searches that can be performed."""
    VIDEO = "video"
    EMAIL = "email"

class Search(BaseModel):
    """
    Class representing a single search query which contains title, query and the search type
    """
    search_title: str = Field(..., description="Title of the request")
    query: str = Field(..., description="Query to search for relevant content")
    type: SearchType = Field(..., description="Type of search")
    
    async def execute(self):
        import asyncio
        await asyncio.sleep(1)  # 模拟搜索延迟
        print(f"Searching for `{self.search_title}` with query `{self.query}` using `{self.type}`")

这段代码定义了两个核心组件：SearchType枚举类指定了支持的搜索类型，而Search模型则描述了单个搜索任务的具体内容，包括标题、查询字符串和搜索类型。execute方法用于实际执行搜索操作，这里使用asyncio.sleep模拟网络请求延迟。

2. 构建多任务管理模型

单个搜索任务定义完成后，需要一个容器来管理多个并行的搜索任务：

class MultiSearch(BaseModel):
    """
    Class representing multiple search queries.
    Make sure they contain all the required attributes
    
    Args:
        searches (List[Search]): The list of searches to perform.
    """
    searches: list[Search] = Field(..., description="List of searches")
    
    def execute(self):
        import asyncio
        loop = asyncio.get_event_loop()
        tasks = asyncio.gather(*[search.execute() for search in self.searches])
        return loop.run_until_complete(tasks)

MultiSearch模型包含一个searches字段，用于存储多个Search对象。其execute方法使用asyncio.gather实现所有搜索任务的并行执行，大幅提高搜索效率。

3. 实现查询分割逻辑

接下来是核心的查询分割功能，利用GPT-4o将用户的自然语言查询转换为结构化的MultiSearch对象：

import instructor
from openai import OpenAI

client = instructor.from_openai(OpenAI())

def segment(data: str) -> MultiSearch:
    """
    Convert a string into multiple search queries using OpenAI's GPT-4o model.
    
    Args:
        data (str): The string to convert into search queries.
        
    Returns:
        MultiSearch: An object representing the multiple search queries.
    """
    completion = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        temperature=0.1,
        response_model=MultiSearch,
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": "You are a helpful assistant that segments search queries into structured tasks."
            },
            {
                "role": "user",
                "content": f"Consider the data below:\n{data} and segment it into multiple search queries"
            },
        ],
        max_tokens=1000,
    )
    return MultiSearch.from_response(completion)

这段代码通过instructor.from_openai方法增强了OpenAI客户端，使其能够直接返回Pydantic模型实例。segment函数发送用户查询到GPT-4o，并指定response_model=MultiSearch，让模型直接输出结构化的多搜索任务对象。

4. 执行搜索任务

最后，我们可以像使用普通Python对象一样调用这些搜索任务：

if __name__ == "__main__":
    queries = segment(
        "Please send me the video from last week about the investment case study and also documents about your GPDR policy?"
    )
    
    queries.execute()
    # >>> Searching for `Video` with query `investment case study` using `SearchType.VIDEO`
    # >>> Searching for `Documents` with query `GPDR policy` using `SearchType.EMAIL`

运行这段代码，GPT-4o会自动将输入的自然语言查询分割为两个搜索任务：一个视频搜索和一个文档搜索，并并行执行它们。

实际应用场景与扩展

Instructor的搜索任务分割技术可广泛应用于各种场景：

• 智能客服系统：自动解析用户查询中的多个信息需求
• 内容推荐引擎：根据用户的复合兴趣推荐不同类型的内容
• 研究助手：帮助研究员同时获取多种类型的参考文献
• 企业知识管理：从复杂查询中提取多个检索维度

官方文档中还提供了更多高级用法示例，如搜索查询分割和知识图谱构建，展示了如何将搜索结果与其他数据处理流程结合。

总结与展望

Instructor项目的搜索功能通过GPT-4o的强大语义理解能力和Pydantic的结构化数据验证，为复杂查询处理提供了优雅解决方案。其核心优势在于：

1. 自动化任务分解：将自然语言查询自动转换为结构化任务
2. 并行执行：利用异步编程提高多任务处理效率
3. 类型安全：Pydantic模型确保数据格式正确
4. 易于扩展：通过添加新的SearchType和Search模型支持更多搜索类型

随着LLM技术的不断发展，未来我们可以期待更智能的查询理解、更丰富的搜索类型支持，以及与外部工具更深度的集成。如果你对这个功能感兴趣，可以通过贡献指南参与项目开发，或在GitHub Issues中提出建议和反馈。

点赞收藏关注三连，不错过Instructor项目的最新功能更新！下期我们将介绍如何使用Instructor实现多模态内容分析，敬请期待。

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