[突破RAG生产环境的瓶颈：深入理解Activeloop Deep Memory]

sedrty
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突破RAG生产环境的瓶颈：深入理解Activeloop Deep Memory

引言

随着大型语言模型（LLM）的普及，基于检索增强生成（RAG）的应用逐渐走进生产环境。然而，当谈到实际应用时，我们面临的最大挑战在于如何平衡准确性、成本和延迟。在本文中，我们将探讨Activeloop Deep Memory如何帮助优化向量存储，以提高LLM应用的准确性。同时，我们将展示如何利用LangChain等工具创建一个简单的RAG系统。

主要内容

向量存储的优化

Activeloop Deep Memory通过引入一个微小的神经网络层，旨在更准确地匹配用户查询和数据。这可以提高检索准确性高达27%，并且不会显著增加延迟或成本。

数据集的创建

我们将使用BeautifulSoup和LangChain的文档解析器来解析Activeloop的文档，以便创建我们的数据集。

首先，我们需要安装以下库：

%pip install --upgrade --quiet tiktoken langchain-openai python-dotenv datasets langchain deeplake beautifulsoup4 html2text ragas

然后，创建Activeloop账户，并获取API令牌：

import os
import getpass

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API token: ")
os.environ["ACTIVELOOP_TOKEN"] = getpass.getpass("Enter your ActiveLoop API token: ")

通过解析网页上的所有链接，我们可以获取所有文档：

from urllib.parse import urljoin
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_all_links(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to retrieve the page: {url}")
        return []
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
    links = [urljoin(url, a["href"]) for a in soup.find_all("a", href=True) if a["href"]]
    return links

base_url = "https://docs.deeplake.ai/en/latest/"
all_links = get_all_links(base_url)

向量存储的填充与合成查询生成

一旦我们拥有文档，并将其转为向量，就可以使用LangChain生成合成查询。这些查询将与Deep Memory模型一起训练，以提高检索效果。

代码示例

以下示例展示了如何设置并运行Deep Memory的查询生成与训练过程：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain.chains.openai_functions import create_structured_output_chain
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 模拟生成查询和相关性
queries, relevances = generate_queries(docs, ids, n=200)
train_questions, train_relevances = questions[:100], relevances[:100]

# 训练Deep Memory模型
job_id = db.vectorstore.deep_memory.train(
    queries=train_questions,
    relevance=train_relevances,
)

# 检查训练状态
status = db.vectorstore.deep_memory.status(job_id)
print(status)

常见问题和解决方案

总结和进一步学习资源

通过合理应用Activeloop Deep Memory，我们可以在不显著增加成本或延迟的情况下，提升RAG应用的检索准确性。建议深入了解LangChain和Activeloop的文档，以进一步优化您的应用。

参考资料

  1. Activeloop Deep Lake 官网
  2. LangChain GitHub 仓库

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