重排，多路查询

app/rag/query_transform.py

@@ -1,62 +1,43 @@
-"""
-查询转换器模块
+# rag/query_transform.py
 
-实现多路查询改写功能，用于 RAG-Fusion。
-"""
-
-from typing import List, Optional
+from typing import List
 from langchain_core.language_models import BaseLanguageModel
-# from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever
 from langchain_core.prompts import PromptTemplate
 
+MULTI_QUERY_PROMPT = PromptTemplate.from_template(
+    """你是一个专业的查询改写助手。你的任务是将用户的问题改写成 {num_queries} 个不同的版本。
+这些版本应该从不同的角度、使用不同的关键词来表达相同或相关的意图。
 
-class MultiQueryTransformer:
-    """多路查询改写器，用于 RAG-Fusion。"""
+原始问题: {question}
+
+请生成 {num_queries} 个不同版本的查询，每个版本一行。
+确保每个版本都是独立、完整的查询语句。
+
+生成 {num_queries} 个查询:"""
+)
+
+class MultiQueryGenerator:
+    """多路查询生成器（不依赖 LangChain 的 MultiQueryRetriever）"""
     
     def __init__(self, llm: BaseLanguageModel, num_queries: int = 3):
-        """
-        初始化多路查询改写器。
-        
-        Args:
-            llm: 语言模型实例
-            num_queries: 生成的查询数量
-        """
         self.llm = llm
         self.num_queries = num_queries
+        self.prompt = MULTI_QUERY_PROMPT
     
-    def create_multi_query_retriever(self, base_retriever):
-        """
-        创建多路查询检索器。
-        
-        Args:
-            base_retriever: 基础检索器
-        
-        Returns:
-            MultiQueryRetriever 实例
-        """
-        # 由于当前 LangChain 版本不支持 MultiQueryRetriever，暂时返回基础检索器
-        # retriever = MultiQueryRetriever.from_llm(
-        #     retriever=base_retriever,
-        #     llm=self.llm,
-        #     include_original=True
-        # )
-        # 
-        # # 自定义提示词
-        # retriever.llm_chain.prompt = PromptTemplate.from_template(
-        #     "你是一个专业的查询改写助手。你的任务是将用户的问题改写成 {num_queries} 个不同的版本。\n"
-        #     "这些版本应该从不同的角度、使用不同的关键词来表达相同或相关的意图。\n\n"
-        #     "原始问题: {question}\n\n"
-        #     "请生成 {num_queries} 个不同版本的查询，每个版本一行。\n"
-        #     "确保每个版本都是独立、完整的查询语句。\n\n"
-        #     "生成 {num_queries} 个查询:"
-        # )
-        # 
-        # # 修改调用参数以包含 num_queries
-        # original_ainvoke = retriever.llm_chain.ainvoke
-        # async def new_ainvoke(input_dict):
-        #     input_dict["num_queries"] = self.num_queries
-        #     return await original_ainvoke(input_dict)
-        # retriever.llm_chain.ainvoke = new_ainvoke
-        # 
-        # return retriever
-        return base_retriever
+    def generate(self, query: str) -> List[str]:
+        """同步生成多个查询变体"""
+        prompt_str = self.prompt.format(num_queries=self.num_queries, question=query)
+        response = self.llm.invoke(prompt_str)
+        # 处理响应内容，按行分割并去除空行和首尾空白
+        lines = response.content.strip().split('\n')
+        queries = [line.strip() for line in lines if line.strip()]
+        # 确保至少返回原始查询
+        return queries[:self.num_queries] if queries else [query]
+    
+    async def agenerate(self, query: str) -> List[str]:
+        """异步生成多个查询变体"""
+        prompt_str = self.prompt.format(num_queries=self.num_queries, question=query)
+        response = await self.llm.ainvoke(prompt_str)
+        lines = response.content.strip().split('\n')
+        queries = [line.strip() for line in lines if line.strip()]
+        return queries[:self.num_queries] if queries else [query]