131 深入解析get_response_synthesizer函数：选择合适的响应合成器

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深入解析get_response_synthesizer函数：选择合适的响应合成器

本文将深入探讨get_response_synthesizer函数，该函数用于选择合适的响应合成器，以生成最终的查询响应。

前置知识

在继续之前，确保您已经熟悉以下概念：

响应合成器（Response Synthesizer）：负责将检索到的数据合成为最终响应的组件。
LLM（Language Model）：语言模型，用于生成文本或响应。
PromptHelper：用于辅助生成提示的工具。
BasePromptTemplate：用于生成提示的模板类。
ResponseMode：响应模式的枚举类，定义了不同的响应合成方式。
CallbackManager：用于管理和调度回调函数的组件，通常用于异步处理和事件驱动编程。
BaseModel：用于定义数据模型的基类。
BasePydanticProgram：用于定义Pydantic程序的基类。

get_response_synthesizer函数解析

函数定义与参数

def get_response_synthesizer(
    llm: Optional[LLM] = None,
    prompt_helper: Optional[PromptHelper] = None,
    text_qa_template: Optional[BasePromptTemplate] = None,
    refine_template: Optional[BasePromptTemplate] = None,
    summary_template: Optional[BasePromptTemplate] = None,
    simple_template: Optional[BasePromptTemplate] = None,
    response_mode: ResponseMode = ResponseMode.COMPACT,
    callback_manager: Optional[CallbackManager] = None,
    use_async: bool = False,
    streaming: bool = False,
    structured_answer_filtering: bool = False,
    output_cls: Optional[BaseModel] = None,
    program_factory: Optional[Callable[[PromptTemplate], BasePydanticProgram]] = None,
    verbose: bool = False,
) -> BaseSynthesizer: