探索聊天机器人中的检索增强技术

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76 阅读3分钟 
# 引言
在现代聊天机器人中，检索是增强回答能力的重要技术之一。它能够让机器人在预训练数据之外获取相关信息，以提供更准确和丰富的回答。本篇文章将详细介绍如何在聊天机器人中实现检索功能，并提供实用的代码示例。同时，我们将讨论实现过程中可能遇到的挑战及其解决方案，以及提供一些进一步学习的资源。

# 主要内容

## 概念介绍
检索技术本质上是通过外部数据源来扩展聊天机器人的知识库。它使得机器人能够在预训练模型无法覆盖的领域中提供相关的信息。为了实现检索功能，我们需要将外部数据存储到一个检索系统中，通常使用的是向量存储技术。

## 数据准备与存储
实现检索的第一步是准备和存储数据。通常我们可以使用LangChain等工具来加载和处理文档。数据处理包括从网站或文档中提取文本，并将其分割为LLM（语言模型）能够处理的较小的块。

```python
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader

# 使用API代理服务提高访问稳定性
loader = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com/overview")
data = loader.load()

# 将文档分割为较小块
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

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

创建检索器

接着，我们需要将分割后的数据进行嵌入处理并存储到一个向量数据库中。这里使用Chroma作为向量存储解决方案。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

# 创建一个检索器用于后续数据检索
retriever = vectorstore.as_retriever(k=4)

使用检索器

通过检索器，我们可以根据用户的查询从存储的数据中获取相关信息。例如，当用户询问关于LangSmith帮助测试的问题时，检索器将从存储的文档中找到相关内容作为上下文。

docs = retriever.invoke("Can LangSmith help test my LLM applications?")

创建文档链

为了把检索到的文档内容转化为回答，我们可以创建一个文档链，将检索到的内容作为上下文嵌入到答案生成过程中。

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)

代码示例

下面是一个完整的代码示例，演示如何实现一个简单的检索增强聊天机器人：

from langchain_core.messages import HumanMessage

# 使用检索链来结合检索器和文档链
document_chain.invoke(
    {
        "context": docs,
        "messages": [HumanMessage(content="Can LangSmith help test my LLM applications?")],
    }
)

常见问题和解决方案

问题：网络限制导致API无法访问

某些地区可能存在网络限制，导致API服务无法稳定访问。这时我们可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。

问题：处理多轮对话

在连续对话中，用户可能会问跟进问题。常规检索器缺乏上下文状态概念，因此我们需要引入查询转换技术，将后续问题转化为独立的查询。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何在聊天机器人中实现检索功能，并提供了实用的代码示例。要进一步深入学习检索技术，特别是在不同数据源和复杂系统中的应用，可以参考以下资源：

参考资料

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