70 LlamaIndex Refine 模式中的结构化答案过滤：提升响应准确性

LlamaIndex Refine 模式中的结构化答案过滤：提升响应准确性

在信息处理过程中，确保响应的准确性和相关性是至关重要的。LlamaIndex 的 Refine 模式提供了一种强大的工具，通过结构化答案过滤（Structured Answer Filtering）来解决这一问题。本文将深入探讨如何在 Refine 模式中启用结构化答案过滤，并通过实战示例展示其效果。

一、问题背景

在使用 Refine 模式进行响应合成时，经常会遇到一个棘手的问题：单个无用的响应（如“我不知道”）可能会在整个合成过程中传播，导致最终答案也是无用的。即使其他更相关的部分包含实际答案，这种情况也可能发生。

二、解决方案：结构化答案过滤

通过设置 structured_answer_filtering 为 True，可以有效过滤掉这些无用的响应。默认情况下，该选项为 False，因为它目前最适用于支持函数调用的 OpenAI 模型。

三、安装与配置

首先，我们需要安装 LlamaIndex 并配置 OpenAI API 密钥：

# 安装 LlamaIndex
%pip install llama-index-llms-openai
!pip install llama-index

# 设置 OpenAI API 密钥
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."

四、加载数据

准备一些示例文本数据：

texts = [
    "The president in the year 2040 is John Cena.",
    "The president in the year 2050 is Florence Pugh.",