打造一款动态问答应用：掌握RAG技术

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打造一款动态问答应用：掌握RAG技术

在如今信息激增的时代，构建能够从海量数据中提取并生成有价值答案的应用已成为可能。此类应用的关键技术之一是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）。本文将详细介绍如何利用RAG技术构建一个简易的问答应用，帮助开发者理解和应用这一技术。

什么是RAG？

检索增强生成是一种通过额外的数据增广大型语言模型（LLM）知识的技术。尽管LLM可以处理广泛的话题，其知识却被局限在训练数据和特定的时间范围内。RAG通过检索并将适当的信息插入模型提示中，从而让AI处理新数据或私有数据成为可能。

构建问答应用

接下来，我们将通过几个主要步骤来构建一个典型的RAG应用，涵盖数据索引、检索与生成。

数据索引

  1. 加载数据：通过文档加载器（Document Loaders）从源头加载数据。例如，可以使用WebBaseLoader从特定网页提取内容。

    import bs4
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader

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()

  2. 拆分文本：使用递归字符文本拆分器（RecursiveCharacterTextSplitter）将大文本分割成较小的块，以便索引和模型处理。

    from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)

  3. 存储与索引：使用向量存储（VectorStore）和嵌入模型（Embeddings Model）来存储和索引拆分后的文本。

    from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

检索与生成

  1. 检索：根据用户输入，使用检索器（Retriever）从存储中提取相关文本。

    retriever = vectorstore.as_retriever()
retrieved_docs = retriever.invoke("What is Task Decomposition?")

  2. 生成：LLM使用包含问题和检索数据的提示生成答案。

    from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
prompt = PromptTemplate("Use the retrieved context to answer the question.")

response = llm.invoke(prompt.format(question="What is Task Decomposition?", context="retrieved context"))

常见问题及解决方案

如何应对网络限制？

如何处理大型文本？

  • 使用文本拆分器将长文本拆分为更小的块，并增加重叠部分以确保信息上下文的完整性。

总结与进一步学习

通过本文介绍的方法，您可以构建一个基础的问答应用，并了解如何通过RAG技术提升LLM的功能。如果您想更深入地探索，可以考虑以下资源：

参考资料

  1. LangChain 官方文档
  2. LangSmith 追踪工具
  3. RAG 技术介绍

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