使用 LangChain、LangChain vector store、Anthropic Claude 3 Sonnet 和 IBM slate-125m-english-rtrvr-v2 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 Sonnet: Claude 3 系列中的这款先进模型专注于创造性和细腻的文本生成。它对上下文和语调有深刻的理解，非常适合应用于创意写作、对话生成和讲故事。其生成清晰而引人入胜的散文的能力，使其成为内容创作和娱乐领域的理想选择。
- IBM slate-125m-english-rtrvr-v2: 这个AI模型旨在用于自然语言理解和文本检索任务。借助先进的训练技术，它在处理和提取大型数据集中的相关信息方面表现出色，非常适合用于聊天机器人、客户支持和内容推荐系统等应用。它的优势在于能够理解上下文并高效地提供准确的响应。
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 Sonnet
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-sonnet-20240229", model_provider="anthropic")
第 3 步：安装并配置 IBM slate-125m-english-rtrvr-v2
pip install -qU langchain-ibm
import getpass
import os
if not os.environ.get("WATSONX_APIKEY"):
os.environ["WATSONX_APIKEY"] = getpass.getpass("Enter API key for IBM watsonx: ")
from langchain_ibm import WatsonxEmbeddings
embeddings = WatsonxEmbeddings(
model_id="ibm/slate-125m-english-rtrvr-v2",
url="https://us-south.ml.cloud.ibm.com",
project_id="<WATSONX PROJECT_ID>",
)
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 Sonnet 优化建议
Claude 3 Sonnet 在速度和准确性之间提供了平衡，使其成为 RAG 系统的多功能选择。通过限制每个查询检索的文档数量来优化检索效率，以避免过多的上下文窗口使用，这可能会减慢响应时间。使用语义切块技术将文档分解为有意义的部分，确保仅将最相关的信息传递给模型。根据用户查询的复杂性动态调整温度和采样参数，对于事实性响应使用较低的值，对于生成创意文本时使用较高的值。实施结构化提示，以引导模型向更精确的答案发展，减少响应中的歧义。如果集成多个模型，则在面对适度复杂的查询时使用 Sonnet 作为中间选项，同时将 Opus 保留用于高风险推理任务。利用 Claude 的 API 优化功能，例如流式传输，以提高响应时间和系统效率。
IBM slate-125m-english-rtrvr-v2 优化建议
为了在检索增强生成（RAG）设置中优化IBM slate-125m-english-rtrvr-v2，首先在与应用相关的特定领域数据上进行微调，因为这会提高响应质量。实施一个缓存机制，以存储频繁访问的文档，从而减少检索延迟。尝试查询重构技术，以通过使查询与索引内容更加一致来提高检索准确性。此外，确保您的索引过程高效，利用并行计算，并定期监控性能指标，以识别和解决瓶颈。最后，采用集成方法，通过结合多个模型或检索策略来增强生成输出的鲁棒性和多样性。
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。
Calculate your RAG cost
收获与总结
通过参与本教程，您已解锁将最先进的工具结合起来，从零开始构建检索增强生成 (RAG) 系统的潜力！您了解了 LangChain 如何作为将所有内容串联起来的“粘合剂”，协调工作流程并简化组件之间的复杂交互。LangChain 向量存储作为您可靠的知识库，使用 IBM 的 slate-125m-english-rtrvr-v2 模型生成的嵌入高效地存储和检索上下文数据——这是一个轻量级但功能强大的工具，可以将文本转换为有意义的数值表示。接着是 Anthropic 的 Claude 3 Sonnet，这位大型语言模型 (LLM) 明星将检索到的信息转换为连贯的人类般的回答，证明了检索与生成可以携手并进，提供准确且上下文感知的答案。这些部分一起形成了一个无缝的 RAG 管道，弥合了静态数据与动态智能对话之间的差距。
等等，还有更多！您还掌握了优化系统的专业技巧，比如调整块大小以改善检索或微调提示以引导 Claude 的输出。我们也不要忘记免费的 RAG 成本计算器，它是为您的 AI 项目预算而消除意外的有力工具。现在您已经看到这些工具如何和谐运作，想象一下可能性：定制聊天机器人、研究助手，或者甚至您自己的 AI 驱动知识中心。您在这里获得的技能仅仅是个开始。所以继续吧——实验、迭代，让您的创造力尽情发挥。构建一些解决真实问题、让用户满意或推动 AI 边界的东西。智能应用的未来掌握在您手中，您已经准备好去塑造它。让我们开始构建吧！🚀
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