在数字化时代，高基数分类数据如同一片浩瀚的海洋，蕴含着无尽的可能性和复杂性。当我们在处理这类数据进行查询分析时，尤其是希望针对分类列创建过滤器时，常常会遇到一系列的挑战。这些挑战不仅增加了我们的工作难度，也限制了我们的工作效率。

为了有效应对这些挑战，开发者需要采取一系列策略和技术手段，以确保生成的查询能够精确匹配分类值。这不仅需要对数据的特性有深入的理解，还需要对算法和工具的灵活运用。

一、基本查询分析

首先，让我们从一个基本的查询分析示例开始：

from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI

class Search(BaseModel):
    query: str
    author: str
system = """Generate a relevant search query for a library system"""
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

在这个示例中，我们定义了一个简单的查询分析器，它能够根据用户的问题生成相关的搜索查询。然而，当面对高基数分类数据时，这样的基本分析器往往显得力不从心。

二、使用向量索引进行筛选

对于大量分类值，直接将所有值加入提示是不切实际的，特别是在上下文窗口有限的情况下。一种可行的替代方案是使用向量索引。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbedding

embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_texts(names, embeddings, collection_name="author_names")

def select_names(question):
    _docs = vectorstore.similarity_search(question, k=10)
    _names = [d.page_content for d in _docs]
    return ", ".join(_names)

create_prompt = {
    "question": RunnablePassthrough(),
    "authors": select_names,
} | base_prompt
query_analyzer_select = create_prompt | structured_llm

通过使用向量索引，我们可以大大减少需要处理的分类值数量，从而提高查询的效率和准确性。

三、使用验证器进行替换

另一种方法是让模型生成自由值，然后通过验证器将其转换为有效值。

from langchain_core.pydantic_v1 import validator

class Search(BaseModel):
    query: str
    author: str

@validator("author")
def correct_author(cls, v: str) -> str:
    return vectorstore.similarity_search(v, k=1)[0].page_content

corrective_structure_llm = llm.with_structured_output(Search)
corrective_query_analyzer = (
    {"question": RunnablePassthrough()} | prompt | corrective_structure_llm
)

通过验证器的介入，我们可以确保生成的值是有效的，从而进一步提高查询的准确性。

四、常见问题和解决方案

在实际应用中，我们可能会遇到一些常见问题，如上下文长度限制和不准确的查询生成等。针对这些问题，我们可以采取一些相应的解决方案，如使用更大上下文窗口的模型或结合多种方法进行预处理和后处理等。

总之，处理高基数分类数据的查询分析是一个复杂且多方面的问题。通过创建向量索引和使用验证器等方法，开发者可以提高查询的准确性和效率。希望这篇文章能为你提供一些有益的参考和启示。