从零开始构建一个RAG应用：提升你的Q&A能力！

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# 从零开始构建一个RAG应用：提升你的Q&A能力！

## 引言

在大型语言模型（LLMs）的支持下，构建高级的问答（Q&A）聊天机器人成为可能。这些应用通过一种称为"检索增强生成"（RAG）的技术来实现，它能够回答关于特定源信息的问题。本文将指导你如何构建一个简单的Q&A应用，并介绍如何利用LangChain进行索引和生成。

## 主要内容

### 什么是RAG？

RAG是通过附加数据来增强LLM知识的技术。LLMs可以推理广泛的话题，但它们的知识仅限于训练时已公开的数据。如果您想让AI在私有数据或模型截止日期后的数据上进行推理，需要用特定信息来增强模型的知识。这一过程被称为检索增强生成（RAG）。

LangChain 提供了构建Q&A应用程序的相关组件，并支持更广泛的RAG应用。

### RAG应用的概念

一个典型的RAG应用有两个主要部分：
- 索引：从源中提取数据并进行索引的管道，通常在离线时进行。
- 检索与生成：在运行时接收用户查询，从索引中检索相关数据，然后传递给模型。

### 索引过程

1. **加载数据**：使用`Document Loaders`加载数据。
2. **拆分文本**：使用`Text Splitters`将大文本拆分成较小的块。
3. **存储与索引**：使用`VectorStore`和`Embeddings`模型存储和索引这些拆分。

### 检索与生成过程

1. **检索**：根据用户输入，从存储中检索相关数据。
2. **生成**：使用`ChatModel/LLM`产生答案。

## 代码示例

下面是一个简单的RAG链代码示例：

```python
import bs4
from langchain import hub
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载并拆分博客内容
loader = WebBaseLoader(
    web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",),
    bs_kwargs=dict(
        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)
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

# 检索和生成相关内容
retriever = vectorstore.as_retriever()
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")

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

rag_chain.invoke("What is Task Decomposition?")

# 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

API访问限制

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。

数据处理

在拆分文档时，需要注意保持重要上下文的完整性，这可以通过设置适当的字符重叠来实现。

总结和进一步学习资源

通过以上步骤，你可以构建一个简单的RAG应用，实现对特定网站内容的问答功能。可以进一步探索以下资源以增强应用：

  • 返回来源：学习如何返回源文档
  • 流式传输：学习如何流式传输输出和中间步骤
  • 添加聊天记录：学习如何将聊天记录添加到应用中

参考资料

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