解锁对话式问答应用的秘密：利用RAG和代理打造智能对话系统
在当今信息驱动的世界中，创建能够提供智能对话式问答服务的应用程序变得越来越重要。这篇文章将深入探讨如何使用检索增强生成（RAG）和智能代理来构建一个有“记忆”的对话式问答应用。我们将介绍如何有效地利用历史对话，使用API代理服务提升访问稳定性，以及如何应对开发过程中的挑战。
引言
在许多问答应用中，用户期望与系统进行连续对话，这要求系统具备对话历史“记忆”功能。在本文中，我们将探讨如何通过链（Chains）和代理（Agents）这两种方式将历史消息逻辑引入到应用中，从而实现对话上下文的全面理解。
主要内容
1. 检索增强生成 (RAG)
RAG是一种通过检索相关文档来增强生成模型的技术，可以提高模型对复杂问题的回答能力。它是通过以下步骤实现的：
- 加载并分块处理文档以创建检索器。
- 使用检索器获取相关上下文并生成回答。
2. 利用链（Chains）进行问答
Chains方法确保在回答每个问题时执行检索步骤，可以稳定地处理用户请求并提供准确的响应。此外，通过更新提示和添加子链来支持历史消息，我们能够提高系统对话上下文的感知。
3. 代理（Agents）的灵活性
代理方法赋予大语言模型（LLM）在执行检索步骤时更大的自主选择权，并能在不需要时省略检索步骤。代理能够根据对话上下文动态调整其行为，并能处理复杂多步检索任务。
代码示例
from langchain.chains import create_retrieval_chain, create_stuff_documents_chain
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_chroma import Chroma
# 1. 设置检索器
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()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings()) # 使用API代理服务提高访问稳定性
retriever = vectorstore.as_retriever()
# 2. 创建问答链
question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(llm, qa_prompt)
rag_chain = create_retrieval_chain(history_aware_retriever, question_answer_chain)
# 执行查询
response = rag_chain.invoke({"input": "什么是任务分解?"})
print(response["answer"])
常见问题和解决方案
问题1：如何处理网络访问不稳定的问题？
- 使用API代理服务来提高访问稳定性，确保在不同地区都能顺畅访问API。
问题2：如何有效地管理对话历史？
- 可以使用
BaseChatMessageHistory和RunnableWithMessageHistory来持久化和自动更新对话历史。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用RAG和代理来构建一个智能的对话式问答系统。通过链和代理，我们能够创建既能稳定运行又具有灵活性的应用。希望读者可以在实际项目中应用这些技术以提升用户体验。
进一步学习资源
参考资料
- Lilian Weng, "LLM Powered Autonomous Agents".
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