RAG From Scratch 系列教程-4: Query_Construction
深度解析RAG中的多模态查询构造技术
在检索增强生成(RAG)系统中，针对不同类型的数据库需要采用差异化的查询构造方法。本文将全面解析针对关系型数据库、图数据库和向量数据库的查询构造技术，包含技术原理、执行流程和可落地的代码实现。
一、技术全景概览
| 数据库类型 | 核心技术 | 典型应用场景 | 性能指标 |
|---|---|---|---|
| 关系型数据库 | Text-to-SQL | 结构化数据分析 | 查询延迟 50-200ms |
| 图数据库 | Text-to-Cypher | 关系网络分析 | 路径查询优化10x |
| 向量数据库 | 自查询检索器 | 语义相似搜索 | 百万级向量<100ms |
二、关系型数据库：Text-to-SQL技术
2.1 技术原理深度解析
Text-to-SQL的核心是将自然语言转换为符合数据库模式的SQL查询，关键技术包括：
模式感知编码：将数据库表结构(DDL)作为上下文注入模型
语法约束解码：在生成过程中应用SQL语法树约束
执行反馈优化：基于查询执行结果进行迭代优化
2.2 完整实现方案
python
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_experimental.sql import SQLDatabaseChain# 初始化数据库连接
db = SQLDatabase.from_uri("postgresql://user:pass@localhost/dbname")# 构建Text-to-SQL链
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db, verbose=True)# 使用示例
question = "找出2023年销售额超过100万的华东区客户，按销售额降序排列"
result = db_chain.run(question)2.3 生产级优化技巧
模式摘要优化：
python
# 只提取相关表结构减少token消耗
db = SQLDatabase.from_uri(uri,include_tables=['customers', 'orders'], # 限定表范围sample_rows_in_table_info=2 # 每表只采样2行数据示例
)混合检索增强：
python
# 结合PGVector进行混合检索
from langchain_community.vectorstores import PGVectorvectorstore = PGVector(collection_name="products",connection_string=uri,embedding_function=embeddings
)# 先向量检索再精确查询
product_ids = [doc.metadata["id"] for doc in vectorstore.similarity_search(question)]
sql = f"SELECT * FROM products WHERE id IN ({','.join(product_ids)})"三、图数据库：Text-to-Cypher技术
3.1 技术原理剖析
Cypher是图数据库Neo4j的查询语言，Text-to-Cypher的转换需要理解：
图模式识别：识别问题中的实体、关系和属性
路径规划：确定查询的最优遍历路径
聚合操作：处理计数、求和等图计算
3.2 完整实现方案
python
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
from langchain.chains import GraphCypherQAChain# 连接Neo4j
graph = Neo4jGraph(url="bolt://localhost:7687",username="neo4j",password="password"
)# 构建查询链
cypher_chain = GraphCypherQAChain.from_llm(llm=ChatOpenAI(temperature=0),graph=graph,verbose=True
)# 使用示例
question = "找出与Tom Hanks合作超过3次的演员"
result = cypher_chain.run(question)# 生成的Cypher示例
"""
MATCH (a:Actor {name:'Tom Hanks'})-[:ACTED_IN]->(m:Movie)<-[:ACTED_IN]-(coactor:Actor)
WITH coactor, count(*) AS collab_count
WHERE collab_count > 3
RETURN coactor.name
"""3.3 性能优化策略
索引加速：
python
# 创建索引提升查询性能
graph.query("CREATE INDEX FOR (p:Person) ON (p.name)"
)查询缓存：
python
from neo4j import QueryCache
cache = QueryCache(max_entries=1000)
graph.driver.query_cache = cache四、向量数据库：自查询检索器
4.1 技术原理解析
自查询检索器(Self-query retriever)的核心能力：
元数据提取：从问题中解析过滤条件
语义理解：保留问题的核心语义意图
混合查询：结合向量相似度和属性过滤
4.2 完整实现方案
python
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo# 定义元数据字段
metadata_field_info = [AttributeInfo(name="author",description="文档作者",type="string",),AttributeInfo(name="year",description="文档发布年份",type="integer",)
]# 初始化自查询检索器
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(llm,vectorstore,document_contents="文档内容",metadata_field_info=metadata_field_info,verbose=True
)# 使用示例
question = "找出2020年后马化腾发表的关于人工智能的文章"
docs = retriever.invoke(question)# 等效查询逻辑
"""
vector_search = "人工智能"
metadata_filter = {"author": "马化腾", "year": {"$gt": 2020}}
"""4.3 高级应用技巧
动态元数据构造：
python
# 运行时动态生成元数据
dynamic_metadata = lambda doc: {"length": len(doc.page_content),"contains_chart": "图表" in doc.page_content
}混合检索优化：
python
# 结合关键词检索
from langchain.retrievers import BM25Retrieverbm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs)
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(retrievers=[retriever, bm25_retriever],weights=[0.7, 0.3]
)五、技术对比与选型指南
| 维度 | Text-to-SQL | Text-to-Cypher | Self-query Retriever |
|---|---|---|---|
| 学习曲线 | 中等（需SQL知识） | 较陡（需图论基础） | 平缓 |
| 查询复杂度 | 高（支持复杂聚合） | 极高（路径查询） | 中（过滤+语义） |
| 扩展性 | 依赖schema变更 | 动态扩展关系 | 自动适应新数据 |
| 最佳场景 | 结构化报表 | 关系网络分析 | 语义搜索 |
六、企业级实施建议
混合查询架构：
python
class UnifiedRetriever:def __init__(self):self.sql_chain = SQLDatabaseChain(...)self.cypher_chain = GraphCypherQAChain(...)self.vector_retriever = SelfQueryRetriever(...)def retrieve(self, question):# 使用分类器决定查询路径if is_relational_question(question):return self.sql_chain.run(question)elif is_graph_question(question):return self.cypher_chain.run(question)else:return self.vector_retriever.invoke(question)性能监控指标：
SQL查询执行时间
图查询路径长度
向量检索召回率
持续学习机制：
python
# 记录失败查询用于模型微调
failed_queries = []try:result = retriever.invoke(question)
except Exception as e:failed_queries.append({"question": question,"error": str(e)})# 定期用失败案例finetune模型七、对比分析
通过合理选择和组合这些查询构造技术，可以构建适应不同数据场景的智能检索系统。建议从单一技术入手，逐步构建混合查询能力，最终实现多模态数据源的统一访问接口。
| 技术维度 | Text-to-SQL | Text-to-Cypher | 自查询检索器 |
|---|---|---|---|
| 核心能力 | 将自然语言转换为SQL查询 | 将自然语言转换为图数据库查询 | 从问题中分离语义向量和元数据过滤条件 |
| LLM无需掌握 | 数据库表结构、SQL语法 | 图论知识、Cypher语法 | 向量搜索底层原理、元数据管理逻辑 |
| 典型输入问题 | "华东区Q3销售额TOP5的产品？" | "特斯拉的竞争对手有哪些投方？" | "2023年关于大模型的权威论文" |
| 自动转换结果 | SELECT product FROM sales WHERE region='East' AND quarter=3 ORDER BY revenue DESC LIMIT 5 | MATCH (c:Company {name:"Tesla"})-[:COMPETES_WITH]->(rival)<-[:INVESTED_IN]-(investor) RETURN investor.name | 语义搜索："大模型 论文" + 元数据过滤：{"year": 2023, "is_authoritative": true} |
| 适合场景 | 结构化数据查询（销售/用户/库存等） | 关系网络分析（社交/投资/知识图谱） | 混合搜索（文档/论文/商品检索） |
| 延迟范围 | 50-200ms | 100-500ms | 20-100ms |
| 精度影响 | 依赖表结构描述准确性 | 依赖实体关系定义清晰度 | 依赖元数据标注质量 |
| LangChain工具 | SQLDatabaseChain | GraphCypherQAChain | SelfQueryRetriever |
| 无代码替代方案 | ChatGPT SQL插件/Airtable | Neo4j Bloom | Pinecone/Weaviate控制台 |
| 易出错点 | 多表JOIN时混淆字段 | 深层关系路径遗漏 | 模糊条件（如"最近"）解析不准 |
| 调试技巧 | 先用db.get_table_info()检查表结构 | 可视化查询路径 | retriever.get_relevant_documents(question, verbose=True) |