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JVM(一、基础知识)

        在构建智能问答系统时,用户的查询往往涉及多个主题或内容来源。为了提高检索和回答的准确性,我们可以使用 MultiRetrievalQAChain,这个方法允许系统根据查询的内容选择合适的数据源,从而生成更精准的回答。本文将详细介绍如何构建一个多检索问答链系统,并演示其在不同数据源上的应用。

MultiRetrievalQAChain简介

    MultiRetrievalQAChain 是 LangChain 提供的一种方法,允许我们使用多个不同的检索器(Retriever),并在不同的数据源之间自动选择最相关的检索器。无论是文本文档、个人信息还是不同主题的资料,系统都可以智能地判断最合适的回答来源,并高效地返回相关信息。

实现步骤

        本文示例将从以下三个不同数据源中进行检索:

  1. 2023年国情咨文state_of_the_union
  2. Paul Graham的一篇职业生涯随笔pg_essay
  3. 个人信息personal

        每个数据源会使用特定的 Retriever 来加载和检索内容。

1. 准备数据

        首先,加载数据并将其分割,以便向量化检索。我们使用 HuggingFace 的 Instructor 嵌入模型来生成向量。

from langchain.embedding
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