使用 LangChain、LangChain vector store、Cohere Command 和 Azure text-embedding-ada-002 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。)
• Cohere Command: Cohere Command是一种强大的语言模型，专为面向任务的应用设计，强调效率和可扩展性。它在生成上下文响应方面表现出色，能够执行自然语言处理任务，如文本生成、摘要和查询回答。非常适合希望增强客户互动和自动化工作流程的企业，通过准确和相关的输出来提高效率。
• Azure text-embedding-ada-002: 这个模型专注于生成高质量的文本嵌入，能够有效地进行语义搜索和自然语言理解。它的强项在于生成具有丰富上下文的表示，从而增强文本分类、聚类和推荐系统等任务，使其非常适合于内容发现和个性化用户体验等应用。

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 Cohere Command

pip install -qU "langchain[cohere]"

import getpass
import os

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

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("command", model_provider="cohere")

第 3 步：安装并配置 Azure text-embedding-ada-002

pip install -qU langchain-openai

import getpass
import os

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

from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"],
    azure_deployment=os.environ["AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME"],
    openai_api_version=os.environ["AZURE_OPENAI_API_VERSION"],
)

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。)

Cohere Command 优化建议

Cohere Command 是一款通用语言模型，可以通过提示工程、有效检索和结构化响应控制来优化 RAG 工作流程。为了提高准确性，使用 Cohere 的重新排序功能在将检索到的文档传入模型之前进行筛选和优先排序。保持输入提示简洁且结构化，减少标记开销，同时确保模型有明确的上下文。通过调整温度（0.1–0.3 以确保事实准确性）和 top-p 采样等参数来优化响应质量，以控制创造力水平。通过结合密集和稀疏检索方法实施混合搜索技术，以提高召回率和精准度。为了成本效益的扩展，缓存频繁查询的响应，并为常见知识领域预计算嵌入。在需要实时生成的场景中流式传输响应，尽量减少延迟，同时确保用户参与度。通过 Cohere 的分析工具监控 API 使用情况和延迟，以根据性能趋势微调检索策略。

Azure text-embedding-ada-002 优化建议

为了优化您在检索增强生成（RAG）设置中的 Azure text-embedding-ada-002 组件，请确保有效地批量处理请求，以减少延迟并最大化吞吐量；如果可能，尝试将每个请求分组至多 1000 个标记。预处理您的输入数据，以去除不必要的噪声和停用词，这可以提高嵌入质量。调整模型的参数以适应您的特定用例，专注于输入序列的长度并保持标记限制。利用缓存机制加速频繁查询的输入，并定期使用特定领域的数据微调您的嵌入，以增强相关性。最后，持续监控和分析性能指标，以进行迭代调整，满足数据模式或检索需求的任何变化。

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，您已经解锁了将尖端工具结合在一起，从零开始构建检索增强生成（RAG）系统的力量！您已经看到LangChain如何作为粘合剂，无缝地协调组件之间的数据流。LangChain Vector Store作为您的智能内存库，利用Azure的text-embedding-ada-002生成的向量嵌入高效地存储和检索上下文，将文本转化为丰富的数值表示。然后，Cohere Command——一个强大的大型语言模型（LLM）——成为中心，从检索的信息中综合出连贯、类人响应。这些组件共同形成了一个动态管道，在检索与生成之间相互交汇，使您的应用程序能够精确深入地回答复杂问题。您还学习了实用的优化技巧，比如调整嵌入的块大小或在检索中平衡速度与准确性，确保您的RAG系统表现如专业人士一般。我们也不要忘记教程中介绍的免费RAG成本计算器——这是一个估算费用并在扩展时做出明智决策的实用工具！

现在您已经看到这些工具如何协作，RAG的世界是您的游乐场！您拥有构建理解上下文、适应用户需求并提供更智能答案系统的蓝图。无论您是在增强客户支持、推动研究工具，还是创建AI伴侣，您在这里获得的技能都是您的发射台。尝试不同的模型，微调您的检索策略，探索创造性使用案例。请记住，您应用的每一个优化——例如改进提示或调整嵌入维度——都可以解锁新的效率层次。那么，接下来是什么？启动您的代码编辑器，调整那些参数，开始构建吧。智能应用的未来掌握在您手中——去让它变得出色吧！🚀

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