使用 LangChain、LangChain vector store、Fireworks AI Llama 3.1 405B Instruct 和 Ollama paraphrase-multilingual 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 Paraphrase-Multilingual: 这个AI模型专注于在多种语言之间生成释义，增强内容的多样性和可达性。它的优势在于理解上下文，同时改变句子结构，这使其非常适合于翻译服务、内容创作和多语言学习应用。

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 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 paraphrase-multilingual

pip install -qU langchain-ollama

from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

embeddings = OllamaEmbeddings(model="paraphrase-multilingual")

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 Paraphrase-Multilingual 优化建议

为了优化您的检索增强生成（RAG）设置中的Ollama多语言释义组件，请确保您的训练数据集多样化，并能代表您打算支持的语言和方言，因为这可以提高在不同语境下的释义准确性。使用领域特定数据进行迁移学习，以提高在小众主题上的表现。根据验证结果调整诸如学习率和批量大小等超参数，以增强收敛性。实施缓存机制以存储频繁访问的释义，从而减少检索过程中的响应时间。定期监控和分析性能指标，以识别瓶颈，并考虑根据用户反馈和新数据集定期微调模型，以适应不断发展的语言使用。

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强大RAG系统的魔力！你了解到LangChain如何作为绑定一切的“胶水”，协调一个无缝的管道，使每个组件都发光发热。LangChain的向量存储成为你可靠的知识库，高效地存储和检索相关的数据块。Ollama的paraphrase-multilingual嵌入模型成为你的多语言超级英雄，将文本转换为丰富的、与语言无关的向量，捕捉跨越国界的意义。而Fireworks AI的Llama 3.1 405B Instruct？那是你的推理强大工具，将检索到的上下文转化为人类般的、细腻的答案——即使对于复杂的查询。 这些工具共同创造了一个情境感知的AI交响乐，在完美的和谐中实现检索与生成的结合。你已经看到如何通过分块策略、智能索引和混合搜索技术优化性能，使你的RAG系统更快、更具成本效益。而你探索的免费RAG成本计算器？这是你平衡质量和预算的秘密武器，确保你的项目可扩展。

现在，想象一下你接下来可以构建的东西！无论是多语言支持的机器人、研究助手，还是创意头脑风暴工具，你已经拥有了将想法变为现实的工具包。LangChain的灵活性使你能够进行实验、替换组件，并微调每一步。记住，你尝试的每一个优化调整或创意提示都将推动可能性的边界。那么，何必等待？动手玩玩不同的数据集，测试那些多语言功能，看看你的RAG应用如何蓬勃发展。智能的、情境感知的AI的未来掌握在你手中——快去构建一些了不起的东西，分享你的成功，并持续创新。下一个突破？可能就是你创造的！🚀

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