使用 LangChain、LangChain vector store、Anthropic Claude 3 Opus 和 NVIDIA bge-m3 构建 RAG 聊天机器人

什么是 RAG

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）正引领生成式 AI，尤其是对话式 AI 的新潮流。它将预训练的大语言模型（LLM，如 OpenAI 的 GPT）与存储于向量数据库（如 Milvus、Zilliz Cloud）中的外部知识源相结合，从而让模型输出更准确、更具上下文相关性，并且能够及时融合最新信息。一个完整的 RAG 系统通常包含以下四大核心组件：

向量数据库：用于存储与检索向量化后的知识；
嵌入模型：将文本转为向量表示，为后续的相似度搜索提供支持；
大语言模型（LLM）：根据检索到的上下文和用户提问生成回答；
框架：负责将上述组件串联成可用的应用。

核心组件说明

本教程将带你在 Python 环境下，借助以下组件一步步搭建一个初级的 RAG 聊天机器人：

LangChain: 一个开源框架，帮助你协调大语言模型、向量数据库、嵌入模型等之间的交互，使集成检索增强生成（RAG）管道变得更容易。
LangChain in-memory vector store: 一个内存型， 临时性 的向量存储，将嵌入数据存储在内存中，并通过精确的线性搜索找到最相似的嵌入。默认的相似度度量是余弦相似度，但可以更改为 ml-distance 支持的任何相似度度量。目前该存储仅适用于演示，不支持 ID 或删除操作。 (如果您需要为应用程序或企业项目提供更具扩展性的解决方案，我们推荐使用 Zilliz Cloud，这是一个基于开源项目 Milvus构建的全托管向量数据库服务，并提供支持最多 100 万个向量的免费套餐。)
Anthropic Claude 3 Opus: Claude 3系列中的这个高级模型旨在处理复杂的推理和细腻的对话。它结合了深刻的理解与伦理考量，使其非常适合客户支持、治疗聊天机器人和内容生成等对上下文和同理心要求极高的敏感应用。
NVIDIA bge-m3: NVIDIA bge-m3 是一个最先进的生成模型，专为高性能的多模态任务而设计，特别是在自然语言处理和计算机视觉方面。它的优势在于实时数据处理和可扩展性，使其非常适合于交互式 AI 系统、创造性内容生成以及各行业的高级分析工具应用。

完成本教程后，你将拥有一个能够基于自定义知识库回答问题的完整聊天机器人。

注意事项: 使用专有模型前请确保已获取有效 API 密钥。

实战：搭建 RAG 聊天机器人

第 1 步：安装并配置 LangChain

%pip install --quiet --upgrade langchain-text-splitters langchain-community langgraph

第 2 步：安装并配置 Anthropic Claude 3 Opus

pip install -qU "langchain[anthropic]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"):
  os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for Anthropic: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("claude-3-opus-latest", model_provider="anthropic")

第 3 步：安装并配置 NVIDIA bge-m3

pip install -qU langchain-nvidia-ai-endpoints

import getpass
import os

if not os.environ.get("NVIDIA_API_KEY"):
  os.environ["NVIDIA_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for NVIDIA: ")

from langchain_nvidia_ai_endpoints import NVIDIAEmbeddings

embeddings = NVIDIAEmbeddings(model="baai/bge-m3")

第 4 步：安装并配置 LangChain vector store

pip install -qU langchain-core

from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore

vector_store = InMemoryVectorStore(embeddings)

第 5 步：正式构建 RAG 聊天机器人

在设置好所有组件之后，我们来搭建一个简单的聊天机器人。我们将使用 Milvus介绍文档作为私有知识库。你可以用你自己的数据集替换它，来定制你自己的 RAG 聊天机器人。

import bs4
from langchain import hub
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_core.documents import Document
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langgraph.graph import START, StateGraph
from typing_extensions import List, TypedDict

# 加载并拆分博客内容
loader = WebBaseLoader(
    web_paths=("https://milvus.io/docs/overview.md",),
    bs_kwargs=dict(
        parse_only=bs4.SoupStrainer(
            class_=("doc-style doc-post-content")
        )
    ),
)

docs = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
all_splits = text_splitter.split_documents(docs)

# 索引分块
_ = vector_store.add_documents(documents=all_splits)

# Define prompt for question-answering
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")


# 定义应用状态
class State(TypedDict):
    question: str
    context: List[Document]
    answer: str


# 定义应用步骤
def retrieve(state: State):
    retrieved_docs = vector_store.similarity_search(state["question"])
    return {"context": retrieved_docs}


def generate(state: State):
    docs_content = "\n\n".join(doc.page_content for doc in state["context"])
    messages = prompt.invoke({"question": state["question"], "context": docs_content})
    response = llm.invoke(messages)
    return {"answer": response.content}


# 编译应用并测试
graph_builder = StateGraph(State).add_sequence([retrieve, generate])
graph_builder.add_edge(START, "retrieve")
graph = graph_builder.compile()

测试聊天机器人

Yeah! You've built your own chatbot. Let's ask the chatbot a question.

response = graph.invoke({"question": "What data types does Milvus support?"})
print(response["answer"])

示例输出

Milvus 支持多种数据类型，包括稀疏向量、二进制向量、JSON 和数组。此外，它还支持常见的数值类型和字符类型，使其能够满足不同的数据建模需求。这使得用户能够高效地管理非结构化或多模态数据。

优化小贴士

在搭建 RAG 系统时，合理调优能显著提升性能与效率。下面为各组件提供一些实用建议：

LangChain 优化建议

为了优化 LangChain，需要通过高效地构建链路和代理来减少工作流程中的冗余操作。使用缓存避免重复计算，从而加快系统速度，并尝试采用模块化设计，确保模型或数据库等组件能够轻松替换。这将提供灵活性和效率，使您能够快速扩展系统，而无需不必要的延迟或复杂性。

LangChain in-memory vector store 优化建议

LangChain 内存型向量存储只是一个临时性的向量存储，它将嵌入数据存储在内存中，并进行精确的线性搜索以找到最相似的嵌入。它的功能非常有限，仅适用于演示。如果您计划构建一个功能完整甚至生产级的解决方案，我们推荐使用 Zilliz Cloud，这是一个基于开源项目 Milvus构建的全托管向量数据库服务，并提供支持最多 100 万个向量的免费套餐。)

Anthropic Claude 3 Opus 优化建议

Claude 3 Opus 是一个强大的模型，适用于需要深度推理和高质量响应的 RAG 应用。通过有效地构建检索结果来优化性能，确保仅提供最相关的上下文，以避免不必要的令牌使用。在将关键段落发送到模型之前，利用排序算法优先处理这些段落，以防止信息过载并提高响应质量。微调超参数，如温度（对于事实任务，设置为 0.1–0.3）和 top-k 采样，以保持准确性，同时控制响应的变化。如果成本和速度是考虑因素，请选择性地使用 Claude 3 Opus 处理复杂查询，同时对简单任务依赖于较小的模型，如 Claude 3 Haiku。针对重复或高频查询实施缓存，以最小化 API 调用并改善延迟。在适用的情况下，利用 Claude 的并行处理能力有效处理多个文档查询。

NVIDIA bge-m3 优化建议

为了在检索增强生成（RAG）设置中优化NVIDIA bge-m3，请确保使用最新的驱动程序和CUDA工具包，以提高性能。根据您的特定数据集微调模型超参数，例如学习率和批量大小，以增强效率。采用混合精度训练来加速计算并减少内存使用。利用数据增强技术来增加训练数据集的多样性，帮助模型更好地泛化。此外，通过实施有效的索引方法和缓存频繁访问的数据，以简化检索过程，这可以显著降低推理时的延迟。最后，使用NVIDIA的性能分析工具监控资源利用率，以动态识别和解决瓶颈。

通过系统性实施这些优化方案，RAG 系统将在响应速度、结果准确率、资源利用率等维度获得全面提升。 AI 技术迭代迅速，建议定期进行压力测试与架构调优，持续跟踪最新优化方案，确保系统在技术发展中始终保持竞争优势。

RAG 成本计算器

估算 RAG 成本时，需要分析向量存储、计算资源和 API 使用等方面的开销。主要成本驱动因素包括向量数据库查询、嵌入生成和 LLM 推理。RAG 成本计算器是一款免费的在线工具，可快速估算构建 RAG 的费用，涵盖切块（chunking）、嵌入、向量存储/搜索和 LLM 生成。能帮助你发现节省费用的机会，最高可通过无服务器方案在向量存储成本上实现 10 倍降本。

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收获与总结

通过深入这个教程，你解锁了结合前沿工具创建一个完全功能的RAG系统的潜力！你了解到LangChain作为连接所有组件的粘合剂，协调着数据、向量数据库和语言模型之间的工作流程。LangChain向量存储充当了你的检索力量，高效地组织和查询NVIDIA的bge-m3生成的嵌入——这个模型将文本转化为丰富的多维向量，并凭借其多语言和混合搜索能力确保了准确性。接下来是Anthropic的Claude 3 Opus的魔力，它将检索到的上下文转化为连贯且富有洞察力的回应，展现了其推理和创造性问题解决的能力。这些组件共同形成了一个动态管道，为静态数据注入了生命，让你能够构建理解能力几乎像人类的AI应用程序。

但是等等，还有更多内容！你还获得了优化RAG系统的专业技巧，比如平衡块大小以保持相关性，以及尝试混合搜索来融合关键词和语义结果。还有不要忘记免费RAG成本计算器，这是你在预算和扩展项目时的秘密武器，可以避免意外。在你看到这些工具如何协同工作后，想象一下接下来会有什么：定制聊天机器人、研究助理或领域特定的知识引擎。基础由你来构建。那么请继续——调整那些参数，尝试新的数据集，让你的创意尽情释放。智能应用的世界向你敞开，而你拥有开启它的钥匙。是时候编写代码、迭代并创造一些了不起的东西了！🚀

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我们很期待听到你的使用心得与建议！ 🌟 你可以：

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内容

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