Implementación de MultiQuery Retrievers con LangChain y Pydantic

¿Qué es un MultiQuery Retriever?

Un MultiQuery Retriever es una técnica avanzada utilizada para mejorar la precisión en la recuperación de documentos relevantes en un sistema de búsqueda. Funciona generando múltiples preguntas a partir de una inicial, lo cual permite abordar las consultas desde distintos ángulos y captar un contexto más amplio. Este método es similar al proceso humano de reformular preguntas para lograr una mejor comprensión y obtener respuestas más precisas.

¿Cómo funciona el MultiQuery Retriever?

El proceso comienza con el envío de una consulta inicial, que es procesada por un modelo de lenguaje como OpenAI. Este modelo genera varias nuevas preguntas relacionadas con la original. A partir de estas preguntas, el sistema busca en un VectorStore los documentos que mejor coincidan con cada consulta generada. Finalmente, los documentos relevantes se combinan en un conjunto completo que proporciona una respuesta más detallada y contextualizada a la pregunta original del usuario.

Importación y configuración

Para implementar un MultiQuery Retriever, debes importar el módulo correspondiente. Necesitarás también un VectorStore y un sistema de embeddings, además de un modelo de lenguaje (LLM). Aquí te mostramos cómo hacerlo:

from langchain.retrievers.multiquery import MultiQueryRetriever

# Configurar el VectorStore y el modelo de lenguaje
model = chatOpenAI(temperature=0)  # Ajustando la temperatura para obtener respuestas consistentes
retriever = MultiQueryRetriever(model, vectorStore)

Creación de un Retriever

Una vez configurado el entorno, se crea un retriever básico utilizando una VectorStore convertida mediante el método asRetriever. El modelo de lenguaje genera las preguntas y el retriever las utiliza para obtener los documentos relevantes.

Personalización de la generación de preguntas

Para personalizar el proceso de generación de preguntas, LangChain ofrece la opción de definir un esquema de salida utilizando Pydantic. Esto se logra mediante la creación de un parser de salida:

from pydantic import BaseModel

class lineList(BaseModel):
    lines: list[str]  # Lista de preguntas generadas

class lineListsOutputParser(PydanticOutputParser):
    def parse(self, text: str) -> lineList:
        lines = text.strip().split('\n')
        return lineList(lines=lines)

Esta definición permite estructurar los datos de forma que sean iterables y fácilmente manejables dentro de la aplicación.

Construcción del prompt

Una vez definido el parser, se construye un prompt específico para guiar la generación de preguntas. Esto se engloba en una cadena de LLM:

prompt = "Generar múltiples preguntas desde una consulta inicial..."
output_parser = lineListsOutputParser()

Ejecución y obtención de resultados

Finalmente, se prueba la funcionalidad ejecutando la cadena de acciones configurada. Este método invoca el modelo de lenguaje, generando múltiples preguntas y consolidando los resultados para la consulta del usuario:

result = retriever.invoke({
    "question": "¿Cómo crear un retriever con LangChain?"
})
print(result)

Al ejecutar, el sistema devuelve un conjunto estructurado de preguntas, dando lugar a respuestas más precisas y completas. Este proceso es fundamental para aplicaciones donde la precisión y el detalle de la respuesta son cruciales.

Recomendaciones prácticas al utilizar MultiQuery Retriever

1. Usar temperatura baja: Configure el modelo de lenguaje con una temperatura baja para asegurar consistencia en las respuestas generadas.

2. Personalizar el prompt: Adapte el prompt a las necesidades específicas del caso de uso para asegurarse de que las preguntas generadas cubran todos los ángulos necesarios.

3. Comprobar la coherencia de las preguntas: Asegúrese de que las preguntas generadas son coherentes y relevantes para el contexto de la consulta original.

4. Optimizar el tiempo de respuesta: Aunque el proceso puede ser más lento debido a las consultas múltiples, encontrar un equilibrio entre la calidad de las respuestas y el tiempo de procesamiento es vital.

Incorporar estas técnicas en sistemas de búsqueda y recuperación de documentos no solo mejora la precisión de las respuestas, sino que también optimiza la experiencia del usuario al proporcionar un contexto más rico y detallado. Continúa explorando estas herramientas y perfecciona tu habilidad para ofrecer respuestas exactas y valiosas.