多查询分析中的并发处理实践

在进行查询分析时，某些技术可能会生成多个查询。在这种情况下，我们需要记得执行所有查询并合并结果。本文将通过一个简单的示例（使用模拟数据）展示如何实现这一点。

技术背景介绍

在数据分析和信息检索领域，查询分析技术能够帮助我们生成和优化查询以提高搜索效率。然而，当同时生成多个查询时，处理这些查询并有效地合并结果就显得尤为重要。本次我们将使用langchain库来演示如何处理多查询情况。

核心原理解析

通过生成多个查询，分别从信息库中检索相关信息，并将结果进行合并和处理。使用异步处理可以提高查询响应的效率。

代码实现演示

以下示例代码展示了如何设置环境变量、创建向量存储、定义查询分析逻辑以及执行异步查询。

环境设置和依赖安装

首先，确保安装如下依赖（如果尚未安装）：

# %pip install -qU langchain langchain-community langchain-openai langchain-chroma

设置 OpenAI API 密钥

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

创建索引

我们将使用一些模拟数据创建向量存储。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

texts = ["Harrison worked at Kensho", "Ankush worked at Facebook"]
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_texts(texts, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})

查询分析逻辑

定义分析查询并返回多个查询的结构。

from typing import List
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

class Search(BaseModel):
    queries: List[str] = Field(..., description="Distinct queries to search for")

output_parser = PydanticToolsParser(tools=[Search])
system = """You have the ability to issue search queries to get information to help answer user information.

If you need to look up two distinct pieces of information, you are allowed to do that!"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", system),
        ("human", "{question}"),
    ]
)

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
structured_llm = llm.with_structured_output(Search)
query_analyzer = {"question": RunnablePassthrough()} | prompt | structured_llm

异步查询检索

使用异步方式处理多个查询的检索过程。

from langchain_core.runnables import chain

@chain
async def custom_chain(question):
    response = await query_analyzer.ainvoke(question)
    docs = []
    for query in response.queries:
        new_docs = await retriever.ainvoke(query)
        docs.extend(new_docs)
    return docs

# Example usage
await custom_chain.ainvoke("where did Harrison Work")
await custom_chain.ainvoke("where did Harrison and ankush Work")

应用场景分析

这种技术在多个查询的场景中非常有效，如复杂问题的解答、跨领域的信息查询以及推荐系统中的多选项评估。通过异步方式提高处理效率，特别适合大规模数据和实时响应场景。

实践建议

• 在多查询检索之后进行文档重排序或去重，以提高结果的相关性。
• 通过优化查询分析模型，提升生成查询的准确性。

**结束语：**如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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