基于本地文档的问答系统与RAG应用 | 豆包MarsCode AI刷题

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在本课程中，我们深入探讨了如何构建一个基于本地文档的问答系统，即实现了一个RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）应用。RAG通过结合检索和生成的能力，为文本序列生成任务引入外部知识，从而增强模型的生成能力，使其能够产生更为丰富、准确和有根据的内容。

RAG的工作原理

  1. 检索：模型使用检索系统从大型文档集合中查找相关的文档或段落。
  2. 上下文编码：将检索到的文档与原始输入一起编码。
  3. 生成：使用编码的上下文信息生成输出。

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文档加载与文本转换

文档加载是RAG的第一步，LangChain提供了多种文档加载器，如TextLoader、CSVLoader、HTMLLoader等，以适应不同格式的文档。加载后，文本转换通常涉及将长文档分割成更小的块，以适应模型的上下文窗口。LangChain提供了多种文本分割器，如CharacterTextSplitter和RecursiveCharacterTextSplitter，以实现这一目的。

from langchain.document_loaders import TextLoader
loader = TextLoader('example_data/index.md')
data = loader.load()

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
text_splitter = CharacterTextSplitter(separator="\n\n", chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
chunks = text_splitter.split_text(data)

文本嵌入与存储

文本嵌入是将文本转换为数值表示的过程，便于计算机处理和比较。LangChain中的Embeddings类提供了与文本嵌入模型交互的接口，如OpenAIEmbeddings。嵌入后的文本可以存储在向量数据库中，如ChromaDB、Faiss等，以便于后续的检索操作。

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
embeddings_model = OpenAIEmbeddings()
embeddings = embeddings_model.embed_documents(chunks)

数据检索

在LangChain中，检索器是数据检索的核心，它通过非结构化查询返回相关文档。VectorstoreIndexCreator类封装了向量存储、嵌入和文本分割器，简化了索引创建过程。检索功能通过RetrievalQA链实现，它结合了检索和生成步骤，以完成端到端的数据检索任务。

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from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator
index = VectorstoreIndexCreator().from_documents(chunks, embeddings_model)
result = index.query("玫瑰花的花语是什么？")

索引的重要性

索引是管理和定位文档信息的高效方法，确保每个文档具有唯一标识并便于检索。LangChain的索引API通过记录管理器跟踪文档状态，避免重复内容，优化搜索结果。

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思考题实践

  1. 文本分割器：尝试使用RecursiveCharacterTextSplitter来分块文档，考虑块的大小和重叠文本的长度。
  2. 向量数据库：尝试使用Chroma来存储文本嵌入，考虑其对开发者生产力的支持。
  3. 检索器：尝试使用EnsembleRetriever来提取信息，结合稀疏和密集检索器的优势。
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
recursive_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=20)

from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()

index_creator = VectorstoreIndexCreator(
    vectorstore_cls=Chroma,
    embedding=embeddings,
    text_splitter=recursive_splitter
)

功能亮点

RAG系统的功能亮点在于其能够处理非结构化数据，提供准确和相关的信息。它适用于需要丰富、准确和有根据内容的任务，如问答系统、信息检索等。RAG系统的灵活性和可扩展性也是其亮点之一。

刷题实践、AI练中学的优势

本文的优势在于提供了一个全面的RAG系统构建指南，包括理论和实践。通过阅读本文，我能够更好地理解RAG系统的工作原理，并将其应用于实际问题。此外，本文还提供了多种工具和方法，使得构建RAG系统变得更加容易和高效。

AI练中学的优势在于其能够提供沉浸式的学习体验和即时反馈。这种学习路径不仅提高了学习效率，还有助于学习者专注于自己的薄弱环节，从而实现更有效的学习。这种沉浸式的学习体验，让学习者能够更加专注于学习本身，避免了因问题得不到及时解决而产生的焦虑和挫败感，从而实现学习效率的翻倍提升。通过实践这些方法，我可以提高我的技能，并在相关领域中取得更好的成果。

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