RAG不仅仅检索，理解你的需求。它还会根据用户的输入首先分析用户的查询意图，以便执行不同的分支获取最优答案。 根据用户查询的识别意图来控制 RAG 应用程序的流程，帮助我们创建更有用和更加强大的检索增强生成（RAG）应用程序。- 能够与数据进行交互，这些数据可能来自各种各样的来源。
- 基于业务的 RAG 应用程序，能够与业务的各个领域的信息进行交互。
- 基于数据来源的多样性，信息的存储方式与之交互的方式也能是多样的。例如：一些数据可能存储在向量存储中，一些存储在 SQL 数据库中，还有一些可能需要通过 API 调用来访问，因为它们位于第三方系统中。
4. 对于相同的数据，也可能设置了不同的向量存储，针对不同的查询类型进行优化。例如，一个向量存储可以用于回答摘要类型的问题，另一个用于回答具体的定向的问题。例如，根据问题的性质，我们希望将查询传递给Agent、向量存储，或者直接传递给 LLM 进行处理。
总的来说，我们希望通过用户查询意图识别做出决策改变应用程序的流程。我们的应用程序尝试满足的用例越多，我们就越有可能在整个应用程序中有更多的路由要求。路由器(Router)本质上 If/Else 分支语句，但是需要根据自然语言输入做出决策，引导查询的控制流程。由于很多路由逻辑是基于 LLM 或机器学习算法的使用，这些算法是非确定性的，我们无法保证路由器总是能够100%地做出正确的选择。再加上我们不太可能能够预测所有进入路由器的不同查询变体。然而，通过使用最佳实践和一些测试，我们应该能够利用路由器来帮助创建更强大的 RAG 应用程序。 LLM 框架和库实现的自然语言路由器方案如下：
下面的图表描述了这些路由器，以及它们所在的框架/包
这些使用 LLM 完成调用，要求 LLM 传递的prompt选项列表中返回最佳描述查询的单词。然后，可以将此单词用作 If/Else 条件的一部分，以控制应用程序流程。这就是 LlamaIndex 中的 LLM 选择器路由器的工作原理。这是 LangChain 文档中路由器的示例。让我们看一个代码示例，基于 LangChain 文档中提供的示例，以使这一点更加清晰。正如您所看到的，在 LangChain 中自己编写其中之一是非常简单的。
基于上面的LLM完成调用，我们设置了一个IF/Else条件，将查询路由到正确的链路程序后期，我们可以使用LLM的响应，完成链用于控制（即路由）应用程序的流程。通过我们创建的 route_to_chain 方法将正确的返回链路路由
这利用了LLM的函数调用能力来选择遍历的路线。不同的路线被设置为LLM函数调用中具有适当描述的函数。然后，基于传递给LLM的查询，它能够返回正确的函数（即路线），供我们采取。这就是 Pydantic Router 在 LlamaIndex 内部的工作原理。这也是大多数代理人工作的方式，也是选择要使用的正确工具的方式。他们利用LLM的函数调用能力来根据用户的查询选择适当的工具。这种路由器类型利用嵌入和相似性搜索来选择最佳的遍历路线。每条路线都有一组与之关联的示例查询，这些查询会被嵌入并存储为向量。传入的查询也会被嵌入，然后与路由器中的其他示例查询进行相似性搜索。选择与最接近匹配的查询相关的路线。事实上，有一个名为semantic-router的Python包就是这样做的。让我们看一些实现细节，以更好地了解整个工作原理。这些示例直接来自该库的 GitHub 页面。 让我们设置两条路线，一条用于关于政治的问题，另一条用于一般的闲聊类型问题。对于每条路线，我们分配一个可能会被问到的问题列表，以触发该路线。这些示例查询被称为话语。这些话语将被嵌入，以便我们可以将它们用于与用户查询的相似性搜索。
我们将OpenAI分配为编码器，尽管任何嵌入库都可以使用。接下来，我们使用路由器和编码器创建我们的路由层。
然后，当我们对路由器层应用我们的查询时，它会返回应该用于查询的路由["zero-shot 文本分类](https://huggingface.co/tasks/zero-shot-classification) 是自然语言处理中的一项任务，模型在一组标记示例上进行训练，然后能够对以前未见过的类别的新示例进行分类"。这些路由器利用零-shot分类模型，将标签分配给文本片段，从您传递给路由器的预定义标签集中选择。 **示例：** Haystack 中的 [ZeroShotTextRouter](https://docs.haystack.deepset.ai/reference/routers-api#module-zero_shot_text_router)，利用了 Hugging Face 的零-shot分类模型。查看 [源代码](https://github.com/deepset-ai/haystack/blob/main/haystack/components/routers/zero_shot_text_router.py#L130) 以了解神奇发生的地方。这种类型的路由器能够识别查询所使用的语言，并根据此进行路由。如果您的应用程序需要某种多语言解析能力，这将非常有用。 **示例：** [Haystack 的 TextClassificationRouter](https://docs.haystack.deepset.ai/reference/routers-api#module-text_language_router)。[它利用 langdetect python 库](https://github.com/deepset-ai/haystack/blob/main/haystack/components/routers/text_language_router.py#L90) 来检测文本的语言，该库本身使用 [朴素贝叶斯](https://www.slideshare.net/shuyo/language-detection-library-for-java) 算法来检测语言。这篇来自 LlamaIndex 的联合创始人 Jerry Liu 的[文章](https://betterprogramming.pub/unifying-llm-powered-qa-techniques-with-routing-abstractions-438e2499a0d0)讨论了 RAG 应用程序内部的路由，其中提出了一种关键词路由器，该路由器尝试通过匹配查询和路由列表之间的关键词来选择路由。 这个关键词路由器可以由 LLM 来识别关键词，或者通过其他关键词匹配库来实现。这些使用逻辑检查对变量进行操作，比如字符串长度、文件名和值比较，以处理如何路由查询。它们与编程中使用的典型的 If/Else 条件非常相似。 换句话说，它们不是基于理解自然语言查询的意图，而是可以根据现有的离散变量做出选择。 **示例：** [ConditionalRouter](https://docs.haystack.deepset.ai/docs/conditionalrouter) 和 [FileTypeRouter](https://docs.haystack.deepset.ai/docs/filetyperouter) 来自 HayStack。 结论
我们在这里介绍了目前在不同的RAG和LLM框架和包中找到的几种不同的自然语言路由器。
随着时间的推移，围绕路由的概念、包和库肯定会增加。在构建RAG应用程序时，您会发现，在某个时候，路由能力确实变得必要，以便构建对用户有用的应用程序。
路由器是这些基本构建模块，它们允许您将自然语言请求路由到您的应用程序的正确位置，以便尽可能最好地满足用户的查询。
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