# 高效处理“无查询生成”情况：构建更智能的数据检索链
在数据检索系统中，常常需要根据用户输入的问题生成查询。然而，有时我们的查询分析技术可能不会生成任何查询。在这种情况下，我们需要设计一个机制，能够在决定是否调用检索器前，先检查查询分析的结果。本文将通过一个实例介绍如何实现这一过程。
## 主要内容
### 1. 环境设置与依赖安装
首先，确保我们安装了相关的依赖库：
```bash
# 安装所需的Python包
%pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai langchain-chroma
然后，我们需要设置API和其他环境变量：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass() # 设置OpenAI API密钥
2. 创建索引
我们将通过一个向量数据库来存储模拟数据：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
texts = ["Harrison worked at Kensho"]
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_texts(
texts,
embeddings,
)
retriever = vectorstore.as_retriever() # 使用API代理服务提高访问稳定性
3. 查询分析
接下来，我们使用一种方法来结构化输出，从而决定是否需要查询分析：
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
class Search(BaseModel):
query: str = Field(..., description="Similarity search query applied to job record.")
system = """You have the ability to issue search queries to get information to help answer user information.
You do not NEED to look things up. If you don't need to, then just respond normally."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", system),
("human", "{question}"),
]
)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
structured_llm = llm.bind_tools([Search])
query_analyzer = {"question": RunnablePassthrough()} | prompt | structured_llm
4. 检索与查询分析结合
我们通过一个自定义链将查询分析与检索结合起来：
from langchain_core.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser
from langchain_core.runnables import chain
output_parser = PydanticToolsParser(tools=[Search])
@chain
def custom_chain(question):
response = query_analyzer.invoke(question)
if "tool_calls" in response.additional_kwargs:
query = output_parser.invoke(response)
docs = retriever.invoke(query[0].query)
return docs
else:
return response
print(custom_chain.invoke("where did Harrison Work"))
print(custom_chain.invoke("hi!"))
常见问题和解决方案
- 查询分析未生成查询时：确保LLM配置正确并给予明确的提示。
- API网络限制问题：在部分地区，可能需要通过设置代理服务来访问API。
总结和进一步学习资源
在这篇文章中，我们学习了如何高效处理“无查询生成”的情况，通过自定义链结合查询分析与检索逻辑，确保用户问题能够被合理处理。对于有兴趣深入学习的读者，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain官方文档
- OpenAI官方API文档
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