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使用 LangChain、LangChain vector store、Fireworks AI Llama 3.1 405B Instruct 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 Llama 3.1 405B Instruct: 这个来自Fireworks AI的先进模型专为遵循指令的任务而设计，拥有4050亿个参数，以增强理解和生成能力。它在提供详细、具有上下文意识的响应方面表现出色，非常适合客户支持、教育应用以及任何需要细腻对话能力的场景。
  • 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 Llama 3.1 405B Instruct

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/llama-v3p1-405b-instruct", 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 Llama 3.1 405B Instruct 优化建议

Llama 3.1 405B Instruct 是一个高容量模型，适用于需要详细推理的复杂 RAG 应用。通过在传递文档作为输入之前进行相关性评分的预排序来优化检索。通过首先呈现最关键的信息来有效构建提示，减少不必要的 token 消耗。在事实性任务中将温度设置在 0.1 到 0.2 之间，并调整 top-p 以优化输出质量。对重复查询使用缓存，以减轻 API 负载并提高响应时间。Fireworks AI 的 GPU 基础设施支持高效批处理—将多个查询组合在一起，以提高整体吞吐量。实现响应流式传输以支持实时应用，降低感知延迟。如果将 405B 与较小的模型一起使用，将其分配处理高复杂度任务，同时将简单查询委派给轻量级替代方案。

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，你已经解锁了从零开始构建RAG系统的力量！你了解到LangChain是将一切联系在一起的粘合剂，协调着数据、模型和用户查询之间的工作流程。向量数据库（如LangChain的向量存储）成为了你的记忆库，有效地存储和检索Ollama轻量级all-minilm模型生成的丰富上下文嵌入。这样的设置确保你的系统理解数据的细微差别，使搜索速度快捷且相关性极高。接着是Fireworks AI的Llama 3.1 405B Instruct的魔力——一个强大的LLM，将检索到的上下文转化为连贯、精准的答案，模拟人类的理解能力。这些工具共同形成了一个无缝的管道，使得检索与生成携手并进，提供智能的、上下文敏感的响应。另外，你还学习了一些优化的专业技巧，比如调整分块大小和权衡成本与性能之间的关系，甚至发现如何使用免费的RAG成本计算器来保持项目的预算友好！

现在，你已具备构建更智能、更快速和更可扩展的AI应用程序所需的工具。想象一下各种可能性：能够真正理解用户意图的聊天机器人、能在几秒钟内提供洞见的研究工具，或者为你的细分市场量身定制的助手。本教程不仅教会了你步骤——它还将创新的钥匙交到了你的手中。那么，接下来该做什么呢？尝试混合搜索策略，调整那些嵌入，或是将特定领域的数据层叠进来，让你的RAG系统独一无二。记住，你所应用的每一次优化和每一个迭代都在推动可能性的边界。AI驱动解决方案的未来掌握在你手中——去开辟新天地，分享你的创作，让你的好奇心引领方向。你能做到的！🚀

欢迎反馈！

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