RAG实战篇：精准判断用户查询意图，自动选择最佳处理方案

在人工智能领域，理解和准确响应用户的查询是构建高效交互系统的关键。这篇文章将带你深入了解如何通过高级查询转换技术，优化大型语言模型的理解能力，使其更贴近用户的真正意图。

在中，风叔详细介绍了Rag系统的整体实现框架，以及如何搭建一个最基本的Naive Rag。

在前面两篇文章中，风叔分别介绍了索引（Indexing）和查询转换（Query Translation）环节的优化方案。

在这篇文章中，围绕Routing（路由）环节，如下图橙色框内所示，风叔详细介绍一下面对不同的用户输入，如何让大模型更智能地路由到最佳方案。

路由的作用，是为每个Query选择最合适的处理管道，以及依据来自模型的输入或补充的元数据，来确定将启用哪些模块。比如当用户的输入问题涉及到跨文档检索、或者对于复杂文档构建了多级索引时，就需要使用路由机制。

下面，我们结合源代码，介绍一下Logical routing（基于逻辑的路由）和Sematic Routing（基于语义的路由）两种方案。

基于逻辑的路由，其原理非常简单。大模型接收到问题之后，根据决策步骤，去选择正确的索引数据库，比如图数据库、向量数据库等等，如下图所示。

其使用函数调用（function calling）来产生结构化输出。

下面我们结合源代码来分析一下Logical Routing的流程：

• 首先我们定义了三种文档，pytion、js、golang
• 然后通过prompt告诉大模型，需要根据所涉及的编程语言，将用户问题路由到适当的数据源
• 定义Router

接着给出了一个使用示例，用户提问后，路由器根据问题的内容判断出数据源为 python_docs，并返回了相应的结果。

基于语义的路由，其原理也非常简单，大模型根据query的语义相似度，去自动配置不同的prompt。

我们先定义两种不同的prompt，一个让大模型扮演物理专家，一个让大模型扮演数学专家，并将其转为嵌入向量。

然后计算query embedding和prompt embedding的向量相似度

在上述案例中，最终的输出会使用物理专家的prompt。

到这里，两种常用的路由策略就介绍完了。当然，我们也可以自主构建更复杂的路由策略，比如构建专门的分类器、打分器等等，这里就不详细展开了。

在这篇文章中，风叔介绍了实现查询路由的具体方法，包括Logical routing和Semantic routing两种实现方式。