学习笔记16《LangChain实战课：RAG应用与文档检索》
课程概览
在LangChain实战课的第3课中，我们深入探讨了RAG（Retrieval-Augmented Generation）的应用，这是一种结合检索和生成的技术，用于增强文本序列生成任务的外部知识引入。
RAG简介
RAG通过以下步骤实现：
- 检索：从文档集合中检索相关信息。
- 上下文编码：将检索到的文档与原始输入一起编码。
- 生成：基于编码的上下文信息生成输出。
LangChain工具梳理
本节课，我们将梳理LangChain中与RAG相关的工具，以便更好地理解和应用。
文档加载
LangChain支持多种文档加载器，包括HTML、PDF和代码，并与Airbyte、Unstructured.IO等集成。
文本转换
文本转换包括将长文档分割成适合模型上下文窗口的小块。
文本分割器
LangChain中的文本分割器考虑语义相关性，将文本分成块，并保持块之间的上下文。
文本嵌入
文本块形成后，通过LLM进行嵌入，将文本转换为数值表示，以便于计算机处理和比较。
Embeddings类
LangChain的Embeddings类提供与文本嵌入模型交互的标准接口。
存储嵌入
为了加速嵌入过程，可以将计算出的嵌入存储或临时缓存。
缓存存储
CacheBackedEmbeddings支持缓存嵌入在键值存储中。
向量数据库（向量存储）
LangChain支持多种向量数据库，包括Elasticsearch、Faiss、Chroma和Qdrant等。
数据检索
在LangChain中，Retriever是数据检索模块的核心，通过非结构化查询返回相关文档。
索引
索引是管理和定位文档信息的高效方法，LangChain利用记录管理器跟踪文档状态和来源。
实践应用
通过RAG，我们可以将非结构化数据与嵌入向量关联，快速准确地检索信息，如鲜花信息和订单管理。
扩展内容
RAG的商业应用
RAG技术在商业智能、客户服务、内容推荐等领域有广泛的应用。例如，在客户服务中，RAG可以帮助构建一个智能问答系统，通过检索产品文档和用户指南，提供准确的答案。
技术挑战
尽管RAG提供了强大的功能，但在实际应用中也面临一些技术挑战，如如何有效地处理大规模数据、如何优化检索效率、如何处理多语言内容等。
性能优化
为了提高RAG系统的性能，可以考虑以下几个方面：
- 预处理：对文档进行预处理，如去噪、关键词提取等，以提高检索的准确性。
- 模型选择：选择合适的LLM模型，根据任务需求调整模型参数。
- 向量数据库优化：选择适合业务需求的向量数据库，并对其进行性能调优。
安全性和隐私
在处理敏感数据时，需要考虑RAG系统的安全性和隐私保护。确保数据在传输和存储过程中的安全性，遵守相关的数据保护法规。
未来发展
随着AI技术的不断进步，RAG技术也在不断发展。未来的RAG可能会集成更多的功能，如自然语言理解、情感分析等，以提供更丰富的应用场景。
思考题
- 尝试使用一种文本分割器来分块文档，并评估分割效果。
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# 初始化文本分割器，设置块大小为200个字符，重叠为0
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=200, chunk_overlap=0)
# 示例文档
document = "这是一个示例文档。它包含了多个句子，我们将使用文本分割器来将其分割成多个块。每个块将包含大约200个字符。"
# 分割文档
chunks = text_splitter.split_documents([document])
# 打印分块结果
for i, chunk in enumerate(chunks):
print(f"Chunk {i+1}: {chunk}")
- 尝试使用一种新的向量数据库存储文本嵌入，并比较其性能。
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Qdrant
# 初始化嵌入模型
embeddings_model = OpenAIEmbeddings()
# 初始化向量数据库
vectorstore = Qdrant.from_documents(
documents=chunks, # 使用上面分块的结果
embedding=embeddings_model,
location=":memory:", # 使用内存存储
collection_name="my_documents"
)
# 打印向量数据库中的文档
print(vectorstore.search("示例", k=2))
- 尝试使用一种新的检索器提取信息，并分析检索结果的准确性。
from langchain.retriever import VectorStoreRetriever
# 初始化检索器
retriever = VectorStoreRetriever(vectorstore)
# 定义查询
query = "文档 分块"
# 执行检索
results = retriever.retrieve(query)
# 打印检索结果
for result in results:
print(result)
总结
本节课涵盖了RAG的流程和LangChain中相关的工具。通过这些工具，我们可以有效地管理和检索非结构化数据，为查询请求提供快速准确的答案。
