使用 LangChain、LangChain vector store、Fireworks AI Deepseek R1 Distill Qwen 7B 和 Ollama all-minilm 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。)
• Fireworks AI Deepseek R1 Distill Qwen 7B: 一个紧凑而强大的语言模型，旨在满足高性能的自然语言处理任务。它拥有70亿个参数，能够有效地平衡效率和准确性，因此非常适合文本生成、摘要和聊天应用。特别适合需要灵活模型的开发者，该模型能够快速提供见解，同时节省计算资源。
• Ollama all-minilm: Ollama all-minilm 是一种轻量级的基于变换器的模型，旨在高效地进行自然语言理解和生成任务。它拥有紧凑的架构，擅长于计算资源有限的场景，因此非常适合移动应用程序和实时聊天机器人，同时在语言任务中保持竞争力的表现。

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 Fireworks AI Deepseek R1 Distill Qwen 7B

pip install -qU "langchain[fireworks]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("FIREWORKS_API_KEY"):
  os.environ["FIREWORKS_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for Fireworks AI: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("accounts/fireworks/models/deepseek-r1-distill-qwen-7b", model_provider="fireworks")

第 3 步：安装并配置 Ollama all-minilm

pip install -qU langchain-ollama

from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

embeddings = OllamaEmbeddings(model="all-minilm")

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。)

Fireworks AI DeepSeek R1 Distill Qwen 7B 优化建议

DeepSeek R1 Distill Qwen 7B在效率和质量之间取得平衡，非常适合成本效益高的RAG应用。通过将检索的文档数量减少到仅最相关的内容来优化检索，确保最小的上下文窗口饱和。使用带有项目符号或有序列表的结构化提示以提高清晰度。微调温度（0.1–0.3）以平衡准确性和响应多样性。利用缓存频繁访问的查询以减少API开销。使用响应流式传输以增强实时应用中的用户体验。在高吞吐量场景中，批量API请求并利用Fireworks AI的基础设施实现高效扩展。如果在多模型设置中进行部署，可以使用Qwen 7B进行轻量级汇总和初步筛选，然后将查询升级到更大的模型。

Ollama all-minilm 优化建议

为了在检索增强生成（RAG）设置中优化Ollama所有minilm模型，请考虑在特定领域数据上对模型进行微调，以提高其相关性和准确性。使用FAISS等高效索引技术，以便更快地从大型数据集中检索嵌入，确保检索和生成阶段之间的顺畅互动。在生成过程中调整温度和top-k采样参数，以根据您的应用需求平衡创造性和连贯性。监控GPU利用率并调整批量大小，以优化吞吐量，同时保持响应能力。最后，定期评估和更新检索语料库，以确保模型生成最相关的信息，从而提升整体性能。

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

通过深入本教程，你解锁了从零开始构建 RAG 系统的魔力！你了解到 LangChain 如何充当胶合剂，将管道中的每个组件无缝连接。它的灵活性让你能够编排工作流程，使数据从摄取到生成的过程毫不费力。你学会了使用 LangChain 的向量存储来管理嵌入，将非结构化文本转化为可搜索的知识。然后，Fireworks AI 的 Deepseek R1 Distill Qwen 7B 作为你的强大 LLM 出现，通过将检索到的数据与其先进的推理相结合，提供精准、上下文相关的答案。更不要忘记 Ollama 的全 minilm 嵌入模型——你的秘密武器，用于将文本转化为富有内涵、紧凑的向量，以捕捉含义而不增加计算开销。这些工具共同形成了一个动态四重奏，像专业人士一样摄取、检索和生成答案！

但等等，还有更多！你还学到了优化 RAG 系统的专业技巧，比如在调整检索参数时平衡速度和准确性，以及使用免费的 RAG 成本计算器在扩展之前估算费用。本教程不仅教会你构建——还教会你如何 聪明地 构建。现在你具备了实验、调整和创新的能力。想象一下各种可能性：感觉异常人性化的聊天机器人、从海量数据中筛选信息的研究助手，或者激发新创意的创意工具。未来由 AI 驱动的应用在你的手中。那么你还在等什么？拿起你的代码编辑器，启动那些 API，开始打造令人惊叹的 RAG 解决方案吧。世界在等待你将要创造的东西——让我们去构建一些奇迹吧！🚀

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