使用 LangChain、LangChain vector store、AWS Bedrock Claude 3 Haiku 和 IBM all-minilm-l6-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。)
- AWS Bedrock Claude 3 Haiku: 该模型利用了AWS的Bedrock服务中Claude 3的强大能力，促进了可扩展的AI解决方案。它在自然语言理解和生成任务方面表现出色，非常适合客户支持、内容创作和对话代理。与云基础设施的集成确保了企业的灵活性和部署的便利性。
- IBM all-minilm-l6-v2: 此模型是一个紧凑、高效的基于变压器的语言表示模型，针对需要快速推理的任务进行了优化。它在自然语言理解任务中表现优异，如情感分析和信息检索，使其非常适合用于聊天机器人、搜索引擎和数据标注等应用。
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 AWS Bedrock Claude 3 Haiku
pip install -qU "langchain[aws]"
# Ensure your AWS credentials are configured
from langchain.chat_models import init_chat_model
llm = init_chat_model("anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0", model_provider="bedrock_converse")
第 3 步：安装并配置 IBM all-minilm-l6-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="sentence-transformers/all-minilm-l6-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。)
AWS Bedrock Claude 3 Haiku 优化建议
Claude 3 的 Haiku 在 AWS Bedrock 上设计旨在快速高效，非常适合实时的 RAG 应用程序。通过优先处理高精度的嵌入并在传递给模型之前筛选掉低相关性文档来优化检索。保持提示的结构化，使用清晰的格式帮助模型关注最关键的上下文。对于事实准确性，使用 0.1 到 0.3 之间的温度设置，并调整 top-p 以平衡多样性。对于对延迟敏感的应用，利用 AWS Bedrock 的扩展能力，确保在高负载下平稳运行。实现缓存以减少 API 调用并提高响应时间，针对频繁访问的查询。如果在多模型设置中使用，请保留 Haiku 用于快速初步筛选或摘要，然后再将复杂查询上升到更大的模型。
IBM all-minilm-l6-v2 优化建议
为了优化IBM all-minilm-l6-v2在检索增强生成（RAG）设置中的性能，请考虑实现精简的查询预处理，以去除停用词并标准化文本，确保输入查询简洁且相关。对频繁检索的结果层叠缓存策略可以显著降低延迟，而用特定领域的数据微调模型则能提升相关性和准确性。此外，在推断过程中实验批处理以利用并行化，并监控和调整如学习率和最大令牌计数等超参数，以精炼模型响应。最后，确保您的检索系统与生成过程无缝集成，以保持生成输出中的上下文和连贯性。
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
通过深入这个教程，你已经解锁了从零开始构建强大 RAG（检索增强生成）系统的魔力！你看到 LangChain 如何作为粘合剂，无缝连接你管道中的每个组件。借助它灵活的框架，你协调了数据在 LangChain 向量存储（一个高效组织和检索嵌入的强大向量数据库）与 AWS Bedrock 的 Claude 3 Haiku（一个快速生成精准、上下文相关回应的 LLM）之间的流动。你还利用 IBM all-minilm-l6-v2 嵌入模型将原始文本转化为有意义的数字表示，确保你的系统理解数据的细微差别。这些工具共同创造了动态的协同效应：向量存储检索相关上下文，嵌入使其变得有意义，而 Claude 3 Haiku 则构建出几乎人类般的答案。此外，你还学习了优化技巧，比如调整块大小和精炼提示以提高性能，甚至如何使用教程中包含的免费 RAG 成本计算器估算费用！
现在你已经看到了各个部分的实际运作，想象一下可能性！无论你是在构建聊天机器人、研究助手还是知识中心，你的 RAG 管道都是创新的发射台。尝试不同的数据集，微调检索阈值，或者替换其他模型以满足你的需求。工具在你手中，旅程才刚刚开始。所以，继续吧——开始构建，毫无畏惧地迭代，并观看你的想法变为现实。智能应用的未来掌握在你手中，一次一个查询。让我们开始编程吧！🚀
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