使用LangChain构建查询分析过滤器：从Pydantic到高级查询转换

最新推荐文章于 2025-07-22 09:57:54 发布

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最新推荐文章于 2025-07-22 09:57:54 发布 · 341 阅读

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#langchain #jenkins #运维 #python

引言

在数据驱动的世界里，对查询进行分析以提取过滤器并传递给检索器是一项基本任务。本文将深入探讨如何使用LangChain库将Pydantic模型转换为检索器专用的过滤器。LangChain提供了一些“转换器”，可以将通用语法翻译成特定于每个检索器的过滤器。在这篇文章中，我们将介绍这些转换器的用法。

主要内容

Pydantic模型定义

为了开始，我们需要定义一个Pydantic模型，该模型代表我们想要的查询结构。在这个示例中，我们将使用一个描述查询、起始年份和作者的简单模型。

from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel

class Search(BaseModel):
    query: str
    start_year: Optional[int]
    author: Optional[str]

创建查询和比较

使用Pydantic模型，我们可以创建一个查询实例，并编写一个函数来构建比较。

from langchain.chains.query_constructor.ir import Comparator, Comparison

def construct_comparisons(query: Search):
    comparisons = []
    if query.start_year is not None:
        comparisons.append(
            Comparison(
                comparator=Comparator.GT,
                attribute="start_year",
                value