93 动态检索块：根据任务需求灵活调整-优快云博客

动态检索块：根据任务需求灵活调整

在信息检索的世界里，传统的RAG（检索增强生成）堆栈主要针对特定事实的问答，但这只是冰山一角。用户可能会提出各种各样的查询，包括总结、比较和对比等。为了应对这些多样化的需求，我们需要一种能够根据任务动态调整检索策略的方法。本文将介绍如何使用LlamaIndex的核心抽象，如路由模块和数据代理模块，来实现任务特定的检索。
在这里插入图片描述

动机

RAG不仅仅是关于特定事实的问答，它还可以处理各种类型的查询。例如：

特定事实的问答：“告诉我2023年这家公司的D&I倡议”或“叙述者在Google期间做了什么”。
总结：“能给我一个这份文档的高层次概述吗？”
比较和对比：“能比较/对比X和Y吗？”

这些用例可能需要不同的检索技术。LlamaIndex提供了一些核心抽象，帮助我们实现任务特定的检索。

关键技术

路由模块

路由模块允许我们根据查询的类型动态选择合适的检索策略。例如，对于总结任务，我们可能需要检索整个文档的摘要；而对于特定事实的问答，我们可能需要检索相关的段落。

from llama_index.core import Router

# 定义不同的查询引擎
summary_query_engine = ...
fact_query_engine = ...

# 定义路由规则
router = Router()
router.add_route("summary", summary_query_engine)
router.add_route("fact", fact_query_engine)

# 根据查询类型选择合适的查询引擎
query_type = determine_query_type(query)  # 自定义函数，确定查询类型
response = router.route(query_type, query)

数据代理模块

数据代理模块允许我们在检索过程中动态调用外部数据源或服务。例如，我们可以调用结构化数据库来获取特定数据，或者调用外部API来获取实时信息。

from llama_index.core import DataAgent

# 定义数据代理
data_agent = DataAgent()

# 注册外部数据源
data_agent.register_data_source("database", database_query_function)
data_agent.register_data_source("api", api_query_function)

# 动态调用外部数据源
data_source = determine_data_source(query)  # 自定义函数，确定数据源
response = data_agent.query(data_source, query)

高级查询引擎模块

高级查询引擎模块提供了更复杂的检索策略，例如联合问答和总结，或者结合结构化和非结构化查询。

from llama_index.core import AdvancedQueryEngine

# 定义高级查询引擎
advanced_query_engine = AdvancedQueryEngine()

# 联合问答和总结
response = advanced_query_engine.query("联合问答和总结", query)

# 结合结构化和非结构化查询
response = advanced_query_engine.query("结合查询", query)

实际应用示例

假设我们有一个文档集合，用户可能会提出各种类型的查询。我们可以使用上述技术来动态调整检索策略。

from llama_index.core import Router, DataAgent, AdvancedQueryEngine

# 定义不同的查询引擎
summary_query_engine = ...
fact_query_engine = ...

# 定义路由规则
router = Router()
router.add_route("summary", summary_query_engine)
router.add_route("fact", fact_query_engine)

# 定义数据代理
data_agent = DataAgent()
data_agent.register_data_source("database", database_query_function)
data_agent.register_data_source("api", api_query_function)

# 定义高级查询引擎
advanced_query_engine = AdvancedQueryEngine()

# 处理用户查询
def handle_query(query):
    query_type = determine_query_type(query)  # 自定义函数，确定查询类型
    if query_type in ["summary", "fact"]:
        response = router.route(query_type, query)
    else:
        data_source = determine_data_source(query)  # 自定义函数，确定数据源
        response = data_agent.query(data_source, query)
    
    return response

# 示例查询
query = "告诉我2023年这家公司的D&I倡议"
response = handle_query(query)
print(response)