使用 LangChain、LangChain vector store、Google Vertex AI Claude 3.5 Haiku 和 NVIDIA arctic-embed-l 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。)
• Google Vertex AI Claude 3.5 Haiku: 这个先进的人工智能模型利用了谷歌的Vertex AI平台，提供了强大的自然语言处理和数据分析功能。因其多功能性和可扩展性而闻名，它在内容生成和情感分析等复杂任务中表现出色，非常适合希望通过人工智能驱动的洞察来提升决策能力的企业。
• NVIDIA arctic-embed-l: 这个AI模型旨在优化嵌入式系统，重点关注低延迟处理和能源效率。它在实时应用中表现出色，非常适合用于智能设备、物联网应用和自动化系统中的边缘计算，使现场能够进行高级分析和决策。

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 Google Vertex AI Claude 3.5 Haiku

pip install -qU "langchain[google-vertexai]"

# Ensure your VertexAI credentials are configured

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("claude-3-5-haiku@20241022", model_provider="google_vertexai")

第 3 步：安装并配置 NVIDIA arctic-embed-l

pip install -qU langchain-nvidia-ai-endpoints

import getpass
import os

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

from langchain_nvidia_ai_endpoints import NVIDIAEmbeddings

embeddings = NVIDIAEmbeddings(model="snowflake/arctic-embed-l")

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。)

Google Vertex AI Claude 3.5 Haiku 优化建议

Claude 3.5 Haiku 在 Google Vertex AI 上经过优化，旨在提高效率和响应质量。通过在将文档传递给模型之前应用相关性过滤，增强检索效果。保持提示结构化，并在用户查询和检索到的上下文之间使用清晰的分隔符。调整温度（0.1–0.3）以获得最佳的事实准确性，同时调整 top-p 以控制输出。利用 Google Cloud 的无服务器扩展，处理大量查询负载而不降低性能。实施缓存策略以减少对频繁请求的信息的冗余 API 调用。如果与更大的模型一起使用，则在延迟敏感的场景中部署 Haiku 以快速响应，同时将复杂推理保留给更高级的模型。

NVIDIA arctic-embed-l 优化建议

为了优化您在检索增强生成（RAG）设置中的NVIDIA arctic-embed-l组件，考虑实施多线程方法来并行处理数据，这可以显著提高吞吐量。利用混合精度训练加速模型的计算，同时降低内存使用。定期使用特定领域的数据微调您的嵌入，以提高其相关性和准确性。此外，采用批处理技术来减少延迟，确保高效利用GPU。监控您的推理时间，并根据工作负载模式动态调整缓存大小，以有效平衡速度和资源消耗。

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，你已经解锁了结合尖端工具创建强大RAG系统的能力！你了解到LangChain如同胶水，毫不费力地连接了你的数据管道、检索逻辑和生成性AI。LangChain向量存储将非结构化数据转化为可搜索的知识，而NVIDIA的极速arctic-embed-l模型将文本转化为丰富的嵌入，极大地提升了语义搜索的准确性。随后，魔法时刻来临：谷歌的Claude 3.5 Haiku在Vertex AI上将检索到的上下文合成了类人响应，完美地平衡了速度与深度。在这个过程中，你发现了实用的优化策略，比如为提高相关性而采用的分块策略，以及为提升精度而进行的元数据过滤——这些技巧将一个基础的RAG转变为高性能工具。我们也不能忘记这个游戏规则改变者：免费的RAG成本计算器，帮助你平衡性能与预算，确保你的项目保持可扩展性和成本效益。

现在，你已经具备了构建不仅能回答问题而且能够真正理解上下文的系统的能力——想象一下那些能完美引用文档的聊天机器人、能够综合洞见的研究助手，或者能够瞬间从整个知识库中提取信息的客户支持系统。这些工具掌握在你手中，可能性是无限的。所以，继续前进——尝试混合搜索策略，微调那些嵌入模型，推动Claude的创造性边界。你所做的每一个微调都将释放出新的潜力。记住，每一个伟大的创新都始于一行代码。你智能应用的旅程刚刚开始，世界在等待着你创造的精彩。让我们一起构建一些了不起的东西吧！🚀

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