如何处理无查询生成的情况：利用Langchain实现智能查询分析

引言

在构建智能系统时，我们往往会使用查询分析技术来生成一个或多个查询来检索信息。然而，可能会遇到这样的情况：没有生成任何查询。在这种情况下，我们需要在调用检索器之前检查查询分析的结果。这篇文章将指导您如何在Langchain中实现此功能，并提供相关代码示例。

主要内容

安装和环境设置

首先，我们需要安装必要的库，并设置环境变量以使用OpenAI的API。

# %pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai langchain-chroma

以下Python代码用于设置环境变量：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 输入您的OpenAI API密钥

# Optional, uncomment to trace runs with LangSmith
# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()

创建向量存储

我们将使用一些模拟数据创建一个向量存储。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

texts = ["Harrison worked at Kensho"]
embeddings = OpenAIEmbeddings(model=