问题验证
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问题
我在Router Query Engine的示例中找到了这个配置，描述是引导你决定使用哪个工具进行路由的文本。但是在这个上下文中，我写的内容是否有意义？我发现有些工具做出了错误的决策，是因为我的描述不够详细吗？
from llama_index.core.tools import QueryEngineTool
list_tool = QueryEngineTool.from_defaults(
query_engine=list_query_engine,
description=(
"有用于摘要任务"
),
)
vector_tool = QueryEngineTool.from_defaults(
query_engine=vector_query_engine,
description=(
"用于检索特定信息任务"
),
)原始：
from llama_index.core.tools import QueryEngineTool
list_tool = QueryEngineTool.from_defaults(
query_engine=list_query_engine,
description=(
"有用于与Paul Graham eassy on What I Worked On相关的摘要问题。"
),
)
vector_tool = QueryEngineTool.from_defaults(
query_engine=vector_query_engine,
description=(
"用于从Paul Graham essay on What I Worked On中检索特定上下文。"
),
)
说实话，我不明白为什么文本要分成两部分......
祝好运
关
1条答案
按热度按时间ryevplcw1#
是的，您在使用该工具时遇到的问题可能是由于您的描述不够详尽。根据Logan M的消息，“选择哪个工具取决于描述本身。”这意味着工具决策的准确性在很大程度上受到提供的质量和详细描述的影响。此外，LlamaIndex文档强调了详细描述的重要性，尤其是在处理复杂查询计划时。如果描述过于简短或缺乏必要的细节，工具可能无法按预期运行。
此外，LlamaIndex核心测试表明，描述有最大长度(OpenAI工具为1024个字符)。虽然详细描述很重要，但您还应确保描述不超过此限制，因为超过它可能导致错误。如果您只有一个索引，那么只需要一个具有适当描述的工具即可。
在您的情况下，原始描述更具体，并提供了关于Paul Graham文章的上下文，这有助于Router Query Engine做出更好的决策。修订后的描述更通用，可能无法为准确路由提供足够的上下文。
关于文本被分成两部分的问题，这可能是为了提高可读性并遵循代码中的行长度约定。这并不影响功能。