深入了解对话式RAG：通过链与代理增强信息检索

用户026700199494
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引言

对话式应用程序越来越需要具备“记忆”功能，以便在用户之间进行交互时，能够参考过去的问题和答案以提供更准确的响应。通过检索增强生成（RAG）的方式，我们可以利用外部知识库来改善对话模型的性能。本篇文章将探讨如何通过链和代理来实现对话式RAG，并提供一系列实用的代码示例。

主要内容

链：始终执行检索步骤

链的优势在于它能保证每次都执行检索步骤，确保返回经过上下文增强后的信息。此方法的核心是在用户的问题和检索的上下文信息之间建立明确的联系。

代理：赋予LLM决策权

代理允许 LLM 自主决定是否执行检索步骤，甚至可以执行多次检索。虽然代理的行为具有一定不确定性，但其灵活性在处理复杂任务时具有优势。

代码示例

以下代码示例展示了如何利用链来构建一个简单的问答应用：

from langchain.chains import create_retrieval_chain, create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

docs = ["Your text data goes here"]
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=docs, embedding=OpenAIEmbeddings())  # 使用API代理服务提高访问稳定性
retriever = vectorstore.as_retriever()

system_prompt = (
    "You are an assistant for question-answering tasks. "
    "Use the following pieces of retrieved context to answer "
    "the question. If you don't know the answer, say that you "
    "don't know. Use three sentences maximum and keep the "
    "answer concise."
    "\n\n"
    "{context}"
)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", system_prompt),
        ("human", "{input}"),
    ]
)

question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
rag_chain = create_retrieval_chain(retriever, question_answer_chain)

response = rag_chain.invoke({"input": "What is Task Decomposition?"})
print(response["answer"])

常见问题和解决方案

  1. 如何处理API访问限制问题？

    • 使用API代理服务可以有效提高访问稳定性，尤其在某些地区网络限制较严的情况下。

  2. 如何管理对话历史？

    • 利用BaseChatMessageHistory来存储和自动插入对话历史，以减少手动操作。

  3. 如何选择检索工具？

    • 根据具体需求选择合适的检索工具，代理可以帮助多步骤操作。

总结和进一步学习资源

本文介绍了对话式RAG的基本实现，并通过链和代理的结合展示了如何提升对话应用的智能性。对于希望深入学习的开发者，可以参考以下资源：

参考资料

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