llama_index [问题]:我们是否可以为基于表格的分块索引的查询时间样本行检索应用重试代理,

at0kjp5o  于 2个月前  发布在  其他
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根据你提供的信息,你想要在基于表格的索引的表查询时间样本行检索中应用重试代理。你可以按照以下步骤定义查询管道并添加重试代理:

  1. 定义带有重试代理的查询管道:
qp = QP(
    modules={
        "input": agent_input_component,
        "table_retriever": obj_retriever,
        "table_output_parser": table_parser_component,
        "text2sql_prompt": text2sql_prompt,
        "text2sql_llm": llm,
        "retry_prompt": retry_prompt,
        "sql_output_parser": sql_parser_component,
        "sql_retriever": sql_retriever,
        "response_synthesis_prompt": response_synthesis_prompt,
        "response_synthesis_llm": llm,
        "output_component": agent_output_component,
    },
    verbose=True,
)
  1. 为查询管道添加链接和链:
qp.add_link("input", "retry_prompt", src_key="input", dest_key="input")
qp.add_link(
    "input", "retry_prompt", src_key="convo_history", dest_key="convo_history"
)
qp.add_link("input", "table_retriever")
qp.add_link("input", "table_output_parser", dest_key="query_str")
qp.add_link(
    "table_retriever", "table_output_parser", dest_key="table_schema_objs"
)
qp.add_link("table_output_parser", "text2sql_prompt", dest_key="schema")
qp.add_chain(["text2sql_prompt", "text2sql_llm", "sql_output_parser", "sql_retriever"])
qp.add_link(
    "sql_output_parser", "response_synthesis_prompt", dest_key="sql_query"
)
qp.add_link(
    "sql_retriever", "response_synthesis_prompt", dest_key="context_str"
)
qp.add_link("input", "response_synthesis_prompt", dest_key="query_str")
qp.add_link("response_synthesis_prompt", "response_synthesis_llm")
qp.add_link("response_synthesis_llm", "output_component")
qp.add_chain(
    ["retry_prompt", "sql_output_parser", "sql_retriever", "response_synthesis_prompt", "response_synthesis_llm", "agent_output_component"]
)
  1. 创建代理工作器和运行器:
agent1 = AgentRunner(qp)
response = agent1.chat("How many states are there in india?")
print(str(response))
  1. 在运行代理时可能会遇到错误。为了解决这个问题,你可以尝试在AgentRunner类中重写chat方法,以便在出现错误时捕获异常并重新尝试。例如:
class AgentRunner(LLAMAIndexBase):
    # ... 其他代码 ...

    def chat(self, message):
        while True:
            try:
                return super().chat(message)
            except Exception as e:
                print(f"Error occurred: {e}")
                continue

输出字典必须只有一个键。

ccrfmcuu

ccrfmcuu1#

嘿@Mathin21!我在这里帮助你解决任何bug、问题或你脑海中的任何想法。让我们一起解决这个问题!
要克服在应用基于块的表索引的Query Time Sample Row Retrieval的重试代理时出现的"Output dict must have exactly one key"错误,请确保你的函数或方法的输出字典包含且仅包含一个键。这种错误通常发生在输出字典没有键或有多个键的情况下。
以下是如何组织你的函数以确保输出字典具有且仅具有一个键的示例:

def retrieve_sample_row(query):
    # Your logic to retrieve the sample row based on the query
    sample_row = {"row_data": "sample data"}  # Example output

    # Ensure the output dictionary has exactly one key
    if len(sample_row) != 1:
        raise ValueError("Output dict must have exactly one key")

    return sample_row

此外,你可以参考LlamaIndex库中的get_output函数,它确保输出字典具有且仅具有一个键:

def get_output(
    src_key: Optional[str],
    output_dict: Dict[str, Any],
) -> Any:
    """Add input to module deps inputs."""
    # get relevant output from link
    if src_key is None:
        # ensure that output_dict only has one key
        if len(output_dict) != 1:
            raise ValueError("Output dict must have exactly one key.")
        output = next(iter(output_dict.values()))
    else:
        output = output_dict[src_key]
    return output

此函数检查output_dict是否具有且仅具有一个键,如果没有,则引发ValueError。你可以将类似的逻辑融入到你的代码中,以处理输出字典验证1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/instrumentation/dispatcher.py)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/query_pipeline/query.py)。

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rqmkfv5c

rqmkfv5c2#

在查询管道模块中,如果它引发了多个输出,就不可能识别输出。

5vf7fwbs

5vf7fwbs3#

要解决查询管道设置中的"输出字典必须有且仅有一个键"错误,您需要确保管道中的每个组件都返回一个具有确切一个键的字典。当组件的输出字典没有键或有多个键时,通常会出现此错误。
以下是识别和解决问题的步骤:

  1. 检查每个组件的输出:确保查询管道中的每个组件都返回一个具有确切一个键的字典。例如,如果您有一个处理数据的组件,请确保其输出结构正确。
  2. 修改 _run_component_arun_component 方法:在您的 AgentFnComponent 类中,修改 _run_component_arun_component 方法以返回一个名为 "output" 的单个键的字典。
    以下是如何组织这些方法的示例:
def _run_component(self, **kwargs: Any) -> Dict:
    """Run component."""
    output = self.fn(**kwargs)
    # Ensure the output is a dictionary with exactly one key
    return {"output": output}

async def _arun_component(self, **kwargs: Any) -> Any:
    """Run component (async)."""
    if self.async_fn is None:
        return self._run_component(**kwargs)
    else:
        output = await self.async_fn(**kwargs)
        # Ensure the output is a dictionary with exactly one key
        return {"output": output}
  1. 验证输出键:确保您的管道模式中的 OutputKeys 类正确验证了输出键。应使用 OutputKeys 类来定义所需的输出键并对其进行验证。
class OutputKeys(BaseModel):
    """Output keys."""

    required_keys: Set[str] = Field(default_factory=set)

    @classmethod
    def from_keys(
        cls,
        required_keys: Set[str],
    ) -> "OutputKeys":
        """Create OutputKeys from tuple."""
        return cls(required_keys=required_keys)

    def validate(self, input_keys: Set[str]) -> None:
        """Validate input keys."""
        # validate that input keys exactly match required keys
        if input_keys != self.required_keys:
            raise ValueError(
                f"Input keys {input_keys} do not match required keys {self.required_keys}"
            )
  1. 检查 get_output 函数:QueryPipeline 类中的 get_output 函数确保输出字典具有一个名为 "output" 的单个键。请确保在您的管道中正确使用此函数。
def get_output(
    src_key: Optional[str],
    output_dict: Dict[str, Any],
) -> Any:
    """Add input to module deps inputs."""
    # get relevant output from link
    if src_key is None:
        # ensure that output_dict only has one key
        if len(output_dict) != 1:
            raise ValueError("Output dict must have exactly one key.")
        output = next(iter(output_dict.values()))
    else:
        output = output_dict[src_key]
    return output

通过遵循这些步骤,您可以确保查询管道组件返回正确的输出格式,从而解决"输出字典必须有且仅有一个键"错误。

uqzxnwby

uqzxnwby4#

我们不能重写这个get_output函数,因为在执行查询时,每个模块都需要满足多个需求。

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