# 为你的聊天机器人添加检索功能：实现数据增强的终极指南
## 引言
在现代聊天机器人开发中，仅靠训练时的数据来生成响应已经不再满足用户需求。为了让聊天机器人更智能、更实用，检索技术应运而生。它允许机器人动态地获取训练数据之外的信息，从而提供更加准确和丰富的回答。本篇文章将深入探讨如何为聊天机器人实现检索功能，并提供一个详细的实现示例。
## 主要内容
### 1. 环境设置
要实现检索功能，首先需要安装必要的软件包，并确保已经设置好OpenAI API密钥。以下是需要安装的Python库：
```bash
%pip install -qU langchain langchain-openai langchain-chroma beautifulsoup4
确保您的API密钥设置为环境变量OPENAI_API_KEY，可以使用以下代码从.env文件中加载它：
import dotenv
dotenv.load_dotenv()
2. 创建聊天模型
我们将使用langchain_openai库中的ChatOpenAI来创建一个聊天模型：
from langchain_openai import ChatOpenAI
chat = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106", temperature=0.2)
3. 创建检索器
接下来，使用LangSmith文档作为源材料，将内容存储在向量存储库中以便后续检索：
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com/overview")
data = loader.load()
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=OpenAIEmbeddings()) # 使用API代理服务提高访问稳定性
retriever = vectorstore.as_retriever(k=4)
代码示例
下面是一个完整的示例，展示了如何结合聊天模型和检索器来回答关于LangSmith功能的问题：
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)
document_chain.invoke({
"context": docs,
"messages": [HumanMessage(content="Can LangSmith help test my LLM applications?")],
})
常见问题和解决方案
1. 如何处理后续问题？
对于后续问题，例如“Tell me more!”，可以使用查询转换技术将其转化为独立查询，以便获取相关信息。
from langchain_core.messages import AIMessage
query_transform_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
("user", "Given the above conversation, generate a search query to look up in order to get information relevant to the conversation. Only respond with the query, nothing else."),
])
query_transformation_chain = query_transform_prompt | chat
2. 网络限制问题
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API访问的稳定性和速度。
总结和进一步学习资源
检索技术为聊天机器人增加了与外界动态交互的能力，使其能够基于更多的信息提供智能化的回答。为了深入了解不同的检索技术及其应用，可以参考以下资源：
参考资料
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