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使用 LangChain、LangChain vector store、AWS Bedrock Claude 3.5 Haiku 和 Ollama 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。)
  • AWS Bedrock Claude 3.5 Haiku: Anthropic推出的高级模型Claude 3.5，旨在AWS Bedrock中实现可扩展的自然语言处理。它提供了增强的推理和上下文理解，使其非常适合用于对话代理、内容生成和数据分析等应用，能够在企业环境中兼顾速度和准确性。
  • Ollama bge-m3: Ollama bge-m3 是一个强大的语言模型，旨在处理复杂的自然语言理解和生成任务。它在提供上下文回应方面表现出色，因此非常适合用于聊天机器人、内容创作和数字助手等应用，在这些应用中，交谈的流畅性和连贯性至关重要。

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 3.5 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-3-5-haiku-20241022-v1:0", model_provider="bedrock_converse")

第 3 步：安装并配置 Ollama bge-m3

pip install -qU langchain-ollama

from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

embeddings = OllamaEmbeddings(model="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。)

AWS Bedrock Claude 3.5 Haiku 优化建议

Claude 3.5 Haiku on AWS Bedrock 是一个优化版本的 Haiku，具有更高的效率和响应质量。通过使用高精度的向量嵌入和在检索之前过滤无关数据来提高性能。保持提示简洁且结构化，以提高清晰度和标记效率。将温度调整在 0.1 到 0.3 之间，以平衡准确性和多样性。利用 AWS Bedrock 的低延迟基础设施，在实时应用中保持响应能力。针对大规模工作负载实施 API 请求批处理，并缓存频繁的查询以优化成本和性能。当部署多个模型时，使用 Haiku 以获取快速响应，同时将更大的模型保留用于深度分析任务。

Ollama bge-m3 优化建议

为了优化在检索增强生成设置中的Ollama bge-m3组件，建议实施一个明确定义的缓存策略以存储经常访问的数据，这将显著减少响应时间并提升整体延迟。此外，通过调整检索模型的参数来提升查询相关性，以最大化质量，利用嵌入进行上下文增强。批量处理查询可以进一步提高吞吐量。最后，持续监控性能指标，以识别瓶颈并进行基于数据的调整，确保在生产环境中具有强大的可扩展性和响应能力。

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，你已经解锁了从零开始构建 RAG 系统的魔力！你了解了 LangChain 如何充当将一切联系在一起的粘合剂，协调数据、嵌入和语言模型之间的工作流程。LangChain 向量存储成为了你高效存储和检索丰富上下文嵌入的首选，而 Ollama 的 bge-m3 嵌入模型则将原始文本转换为有意义的数值表示——将混乱的数据转变为可操作的洞察。接着是 AWS Bedrock 的 Claude 3.5 Haiku，它以其闪电般的速度和精准度让你惊叹，像经验丰富的专家一样，通过合成检索到的上下文与自身的广泛知识回答问题。这些工具共同创建了一个无缝的管道，让数据检索与生成式 AI 相结合，使你能够构建几乎具有理解能力的应用。

等等，精彩还不止于此！你还学到了一些优化 RAG 系统的专业技巧，比如平衡块大小以更好地保留上下文，调整相似性阈值以过滤噪音。还有你探索的那个 免费的 RAG 成本计算器，这对于预算管理你的 AI 项目而言是一个游戏规则的改变。现在，掌握了这些知识的你，已经准备好进行创新了！无论你是构建聊天机器人、研究工具，还是定制的 AI 助手，你都有了实现这些目标的蓝图。天空才是极限——去实验、迭代，让你的创造力尽情驰骋。你的下一个突破就在几行代码之内。让我们一起创造一些令人惊叹的东西！🚀

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