构建会话型问答系统：深入Retrieval-Augmented Generation和Agent技术
在现代的问答应用中，创建一个可以进行双向交流的系统非常重要。这通常需要应用程序具备某种形式的“记忆”，以便根据过去的问题和答案进行推理。在本文中，我们将深入探讨如何通过Retrieval-Augmented Generation（RAG）和Agent技术来实现这一点。
引言
本文旨在介绍如何构建一个会话型问答系统，该系统不仅能回答简单的问题，还能在复杂的会话中通过理解上下文进行合理的回答。我们将使用RAG技术来增强生成能力，并通过agent来智能化执行检索步骤。
主要内容
1. 会话历史与记忆管理
会话应用需要管理过去的对话记录，以便在回答当前问题时参考历史上下文。这涉及到如何存储和检索会话历史，使系统对用户的上下文有记忆。
2. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG是通过从外部知识源检索信息来增强生成的方式。我们可以使用不同的检索器和存储向量化数据的系统来实现这一点。例如，使用OpenAI的嵌入（Embeddings）和Chroma向量存储。
3. 使用Agent提升系统智能
与基本的链式处理方法不同，agent允许系统在执行检索和回答步骤时有更大的自主权。Agent能根据输入的复杂性决定是否需要检索步骤，并能处理多个检索步骤。
代码示例
以下是一个简单的RAG应用代码示例，展示如何使用LangChain库来实现会话型问答系统。
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma
from langchain.chains import create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
# 设置API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key_here"
# 构建检索器
loader = WebBaseLoader(web_paths=["https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/"])
docs = loader.load()
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=docs, embedding=OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever()
# 定义问题回答链
system_prompt = "You are an assistant for question-answering tasks. Use the retrieved context to answer questions concisely.\n\n{context}"
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system_prompt), ("human", "{input}")])
question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo"), prompt)
rag_chain = create_retrieval_chain(retriever, question_answer_chain)
# 会话示例
response = rag_chain.invoke({"input": "What is Task Decomposition?"})
print(response["answer"])
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
如何处理会话历史？
在实际应用中，可以使用数据库或内存存储来管理会话历史。LangChain提供了一些内置工具来帮助管理这些历史记录。
如何提高检索和生成的准确性？
选择合适的嵌入向量和检索策略对于提高系统的准确性至关重要。您可以参阅LangChain的文档以了解更多关于不同策略的信息。
总结和进一步学习资源
构建一个智能的会话型问答系统需要结合多种技术，包括RAG和agent。通过系统地处理历史数据和智能化检索，系统能够更好地理解上下文并给出合理的回答。
更多关于这些技术的信息，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain库
- OpenAI API文档
- Chroma向量存储系统
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