44.9k联系我们登录免费试用

使用 LangChain、LangChain vector store、Google Vertex AI Claude 3.5 Haiku 和 Ollama granite-embedding 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。
  • Ollama Granite-Embedding: 这个AI模型专注于为各种数据类型生成高质量的嵌入，提升搜索和推荐系统的效果。它的优势在于能够捕捉数据中复杂的关系，使其非常适合用于语义搜索、自然语言处理或数字平台中的个性化应用。

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 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 Ollama granite-embedding

pip install -qU langchain-ollama

from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

embeddings = OllamaEmbeddings(model="granite-embedding")

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。

Ollama granite-embedding 优化建议

为了优化您的检索增强生成（RAG）设置中的Ollama石材嵌入组件，请确保对文本数据进行预处理，以去除噪声和无关信息，从而提升嵌入的质量。利用批处理来批量创建嵌入，这可以显著提高吞吐量并减少计算开销。尝试不同的嵌入维度，以找到您特定用例中准确性与性能之间的最佳折衷。此外，考虑在领域特定数据上对嵌入模型进行微调，以增强在检索任务中的反应能力和相关性。最后，定期监控和评估性能指标，以识别瓶颈并迭代优化您的方法。

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。

立即使用 RAG 成本计算器

Calculate your RAG cost Calculate your RAG cost

收获与总结

通过深入本教程，您已解锁了结合尖端工具从零构建强大RAG系统的能力！您了解到，LangChain作为连接一切的胶水，协调了您的向量数据库、LLM和嵌入模型之间的工作流程。LangChain向量存储成为您闪电般快速的语义搜索的首选，将您的数据组织成可检索的块。借助Google Vertex AI的Claude 3.5 Haiku，您利用了一个结合了速度与智能的尖端LLM，将检索到的上下文转化为精准、自然的回答。而Ollama的花岗岩嵌入模型？它将您的原始文本转化为丰富的数值表示，确保您的向量数据库理解数据的细微差别。这些工具共同形成了一个无缝的流程——摄取、索引、检索和生成——证明了RAG不仅仅是一个时髦词汇，而是为以现实世界知识增强AI应用提供了切实可行的解决方案。

但是等等，还有更多！您还学到了一些优化性能的专业技巧，例如调节块大小和尝试混合搜索策略。您探索的免费RAG成本计算器是一个游戏规则改变者，帮助您在扩展时平衡准确性和预算。现在您已经看到了这些组件如何结合在一起，想象一下您接下来能构建什么：像专家一样回答问题的聊天机器人、能总结大量数据的研究助手，或者将上下文与想象力结合在一起的创意工具。这些工具掌握在您手中，可能性是无限的。所以继续前进——实验、调整和创新。您的RAG旅程才刚刚开始，世界正等待着见证您所创造的成果！ 🚀

欢迎反馈！

我们很期待听到你的使用心得与建议！ 🌟 你可以：

  • 在下方留言；
  • 加入 Milvus Discord 社区，与全球 AI 爱好者一起交流。 如果你觉得本教程对你有帮助，别忘了给 Milvus GitHub 仓库点个 ⭐，这将激励我们不断创作！💖

大规模向量数据库

Zilliz Cloud 是一个专为大规模应用构建的全托管向量数据库，完美适配您的 RAG 应用。

免费试用 Zilliz Cloud
快速免费计算您的 RAG 成本

继续阅读

AI Assistant