如何在查询分析中处理多个检索器

在进行查询分析时，有时我们需要选择使用哪个检索器。这可以通过在逻辑中加入选择步骤来实现。本文将展示如何使用伪数据进行简单的实现。

技术背景介绍

在构建智能信息查询系统时，我们可能需要从不同的数据源中检索信息。每个数据源可能适合不同类型的查询。通过查询分析，我们可以实现智能匹配，为用户提供更准确的结果。

核心原理解析

在查询分析中，我们根据输入的查询选择合适的检索器。使用函数调用将查询结构化，选择适当的检索器来处理特定类型的查询。

代码实现演示

下面我们将展示如何使用langchain库来实现多检索器选择。

# 安装必要的库
# %pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai langchain-chroma

import os
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 配置环境变量
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key"

# 创建向量存储
texts_harrison = ["Harrison worked at Kensho"]
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore_harrison = Chroma.from_texts(texts_harrison, embeddings, collection_name="harrison")
retriever_harrison = vectorstore_harrison.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})

texts_ankush = ["Ankush worked at Facebook"]
vectorstore_ankush = Chroma.from_texts(texts_ankush, embeddings, collection_name="ankush")
retriever_ankush = vectorstore_ankush.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})

# 定义查询分析模型
class Search(BaseModel):
    query: str = Field(..., description="Query to look up")
    person: str = Field(..., description="Person to look things up for. Should be `HARRISON` or `ANKUSH`.")

output_parser = PydanticToolsParser(tools=[Search])
system = """You have the ability to issue search queries to get information to help answer user information."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system), ("human", "{question}")])
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
structured_llm = llm.with_structured_output(Search)
query_analyzer = {"question": RunnablePassthrough()} | prompt | structured_llm

# 定义检索器映射
retrievers = {
    "HARRISON": retriever_harrison,
    "ANKUSH": retriever_ankush,
}

# 自定义查询链
from langchain_core.runnables import chain

@chain
def custom_chain(question):
    response = query_analyzer.invoke(question)
    retriever = retrievers[response.person]
    return retriever.invoke(response.query)

# 测试 querying 功能
print(custom_chain.invoke("where did Harrison Work"))
# 输出： [Document(page_content='Harrison worked at Kensho')]

print(custom_chain.invoke("where did ankush Work"))
# 输出： [Document(page_content='Ankush worked at Facebook')]

应用场景分析

这种多检索器的实现非常适合那些需要从不同来源获取信息的大型系统。通过智能选择检索器，可以显著提高查询的准确性和效率。

实践建议

1. 在实际应用中，根据具体的数据源和查询需求来设计检索器选择逻辑。
2. 定期更新和扩展向量存储以保证信息的实时性。
3. 考虑在实际应用中增加错误处理机制，增强系统的鲁棒性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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