基于Python的自然语言处理系列（59）：MultiRetrievalQAChain 实现

        在构建智能问答系统时，用户的查询往往涉及多个主题或内容来源。为了提高检索和回答的准确性，我们可以使用 MultiRetrievalQAChain，这个方法允许系统根据查询的内容选择合适的数据源，从而生成更精准的回答。本文将详细介绍如何构建一个多检索问答链系统，并演示其在不同数据源上的应用。

MultiRetrievalQAChain简介

    MultiRetrievalQAChain 是 LangChain 提供的一种方法，允许我们使用多个不同的检索器（Retriever），并在不同的数据源之间自动选择最相关的检索器。无论是文本文档、个人信息还是不同主题的资料，系统都可以智能地判断最合适的回答来源，并高效地返回相关信息。

实现步骤

        本文示例将从以下三个不同数据源中进行检索：

1. 2023年国情咨文（state_of_the_union）
2. Paul Graham的一篇职业生涯随笔（pg_essay）
3. 个人信息（personal）

        每个数据源会使用特定的 Retriever 来加载和检索内容。

1. 准备数据

        首先，加载数据并将其分割，以便向量化检索。我们使用 HuggingFace 的 Instructor 嵌入模型来生成向量。

from langchain.embedding