LangChain / RAG / Vector DBs · Leçon

Étendre les chaînes de récupération avec une logique personnalisée

Construisez des chaînes de récupération personnalisées intégrant une logique métier complexe, des étapes de prétraitement ou un filtrage spécialisé.

Étendre les chaînes de récupération avec une logique personnalisée est une leçon LangChain / RAG / Vector DBs gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 3 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage LangChain / RAG / Vector DBs, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours LangChain / RAG / Vector DBs comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

Beyond Basic RAG

Welcome! In this lesson, we'll dive into extending LangChain's retrieval chains. While standard Retrieval Augmented Generation (RAG) is powerful, real-world applications often need more nuanced control.

We'll learn how to inject custom logic into the retrieval process to make your RAG systems smarter and more tailored to specific needs.

Practical Customization Needs

Why would you need custom logic in a retrieval chain? Consider these common scenarios:

Filtering by User Permissions: Only retrieve documents accessible to the current user.
Prioritizing Fresh Data: Boost documents created or updated recently.
Removing Irrelevant Sections: Clean up retrieved text before passing it to the LLM.
Dynamic Query Rephrasing: Automatically improve user queries for better search results.

These needs go beyond what a basic retriever offers.

LangChain's Custom Primitives

LangChain provides flexible primitives to insert custom Python logic directly into your chains:

RunnableLambda: This allows you to wrap any Python function, making it a runnable component. It's perfect for applying arbitrary transformations.
RunnablePassthrough: This simply passes its input through to the next step. It's useful for injecting new keys into the input dictionary or for identity operations.

These are your building blocks for custom steps.

Enhancing User Queries (Pre-processing)

One powerful customization is query pre-processing. This means modifying the user's input query before it's sent to the retriever or vector store.

You could add specific keywords based on detected intent.
Expand common abbreviations or synonyms.
Rephrase the query to improve embedding search results.

This subtle step can significantly boost the relevance of retrieved documents.

Custom Query Transformer Code

Let's see how to implement a simple query pre-processor using RunnableLambda. This example adds a 'detailed search for' prefix to the original query.

from langchain_core.runnables import RunnableLambda
from langchain_core.promnpts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Mock LLM for demonstration purposes
class MockLLM(ChatOpenAI):
    def invoke(self, input):
        return f"LLM processed: {input['enhanced_query']}"

def enhance_query(input_dict):
    original_query = input_dict["question"]
    return {"enhanced_query": f"detailed search for {original_query}"}

llm = MockLLM() # In a real app, use ChatOpenAI(model="gpt-4")

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Answer based on the following search query: {enhanced_query}"
)

custom_chain = (
    {"enhanced_query": RunnableLambda(enhance_query)} # Our custom step
    | prompt
    | llm
)

result = custom_chain.invoke({"question": "latest AI trends"})
print(result)

Refining Retrieved Documents (Post-processing)

Another crucial area for custom logic is document post-processing. This occurs after documents have been retrieved but before they are passed to the LLM.

Filtering: Remove documents that don't meet certain criteria (e.g., outdated, wrong source).
Re-ranking: Reorder documents based on custom relevance scores.
Summarizing: Condense lengthy documents to fit context windows.

This ensures the LLM receives the most relevant and concise context, improving answer quality and reducing token usage.

Filtering Documents by Metadata

Here's an example of filtering retrieved documents based on their metadata. We'll simulate a retriever that returns documents and then filter them to only include those from a specific 'blog' source.

from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
from langchain_core.promnpts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Mock LLM for demonstration
class MockLLM(ChatOpenAI):
    def invoke(self, input):
        context = input.get("context", "No context provided")
        return f"LLM processed docs: {context}"

# Mock retriever returning Documents with metadata
def mock_retrieve(query):
    return [
        Document(page_content="Doc A about AI", metadata={"source": "blog"}),
        Document(page_content="Doc B about ML", metadata={"source": "research"}),
        Document(page_content="Doc C about AI ethics", metadata={"source": "blog"}),
    ]

def filter_by_source(docs, desired_source="blog"):
    # Only keep documents from the 'blog' source
    return [doc for doc in docs if doc.metadata.get("source") == desired_source]

llm = MockLLM()
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Answer based on the following context: {context}"
)

# Build a simple chain with retrieval and custom filter
custom_retrieval_chain = (
    RunnableLambda(mock_retrieve) # Simulate retrieval
    | RunnableLambda(filter_by_source) # Apply custom filter
    | (lambda docs: {"context": "\n\n".join([d.page_content for d in docs])}) # Format for LLM
    | prompt
    | llm
)

result = custom_retrieval_chain.invoke("AI topics")
print(result)

End-to-End Custom Chain

You can combine both query pre-processing and document post-processing within a single LangChain chain. The flow would look something like this:

User Query
Custom Query Pre-processor
Retriever (e.g., Vector Store)
Custom Document Post-processor
LLM for Answer Generation

This modular approach gives you fine-grained control over every step of your RAG pipeline, making it highly adaptable to complex requirements.

Advanced: Conditional Routing

For even more dynamic behavior, LangChain offers RunnableBranch. This powerful construct allows your chain to take different paths based on certain conditions.

For example, you could:

Use one retriever if the query is about 'code' and another for 'general knowledge'.
Apply different document filters based on the user's role.

RunnableBranch enables sophisticated, context-aware RAG workflows.

Check Your Understanding

Which LangChain primitive is best suited for inserting a simple Python function to modify data (e.g., filter a list of documents) within a chain?

Recap: Extending Retrieval

Great job! In this lesson, you learned how to extend LangChain retrieval chains with custom logic:

We explored the need for customization in real-world RAG.
You discovered RunnableLambda and RunnablePassthrough as key tools.
We saw how to pre-process queries for better retrieval.
You learned to post-process retrieved documents for refined context.
We touched on advanced concepts like RunnableBranch for conditional logic.

Experiment with these techniques to build highly customized and efficient RAG applications!

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Étendre les chaînes de récupération avec une logique personnalisée » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Étendre les chaînes de récupération avec une logique personnalisée » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours LangChain / RAG / Vector DBs, passe à CoddyKit PRO. Le cours LangChain / RAG / Vector DBs comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Étendre les chaînes de récupération avec une logique personnalisée » ?

Construisez des chaînes de récupération personnalisées intégrant une logique métier complexe, des étapes de prétraitement ou un filtrage spécialisé. Tu pratiques LangChain / RAG / Vector DBs avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer LangChain / RAG / Vector DBs ?

Aucune expérience préalable n'est requise. LangChain / RAG / Vector DBs sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 3 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Étendre les chaînes de récupération avec une logique personnalisée » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon LangChain / RAG / Vector DBs ?

Oui. Chaque leçon LangChain / RAG / Vector DBs inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

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