使用 LangChain、LangChain vector store、Google Vertex AI Gemini 2.0 Flash 和 Azure text-embedding-3-small 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 Gemini 2.0 Flash: 该模型旨在快速部署和高性能机器学习任务。凭借增强的自然语言处理和图像识别能力，它在实时分析和自动决策方面表现出色。非常适合寻求快速洞察和高效模型训练的企业，应用领域包括聊天机器人和数据分析。
• Azure text-embedding-3-small: 这个AI模型专门生成文本输入的密集向量表示，促进语义理解和比较。它的优势在于效率和可扩展性，使其非常适合用于文本分类、信息检索以及自然语言处理等应用场景，在这些场合快速的语义相似性评估至关重要。

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 Gemini 2.0 Flash

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

# Ensure your VertexAI credentials are configured

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("gemini-2.0-flash-001", model_provider="google_vertexai")

第 3 步：安装并配置 Azure text-embedding-3-small

pip install -qU langchain-openai

import getpass
import os

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

from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"],
    azure_deployment=os.environ["AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME"],
    openai_api_version=os.environ["AZURE_OPENAI_API_VERSION"],
)

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 Gemini 2.0 Flash 优化建议

Gemini 2.0 Flash 专为超快速的 RAG 应用程序而构建，优化效率和速度至关重要。通过最小化检索文档的数量来提高检索效率，从而避免不必要的令牌消耗。简洁地构建提示，使用项目符号或编号列表来提高清晰度。将温度设定为 0.1–0.2 以获取事实性回应，微调 top-p 和 top-k 来控制变异性。对经常查询的主题实现响应缓存，以减少延迟。在负载下，利用 Google Cloud 的自动扩展和 GPU 加速来保持平稳性能。如果使用多个模型，利用 Flash 进行快速摘要和初步分析，然后再将查询升级到更大的模型。

Azure text-embedding-3-small 优化建议

为了优化 Azure text-embedding-3-small 模型以适应你的检索增强生成 (RAG) 设置，考虑将输入文本批处理，以同时处理多个请求，这可以显著提高吞吐量。使用相关关键词来微调嵌入，并确保对文本进行预处理，以去除噪声，例如不必要的标点符号或停用词。在检索过程中尝试不同的相似性度量，比如余弦相似度，以提高结果的相关性。利用缓存机制存储经常访问的嵌入，从而减少响应时间。最后，定期监测和分析性能指标，以便进行迭代改进，并根据用户反馈调整你的方法，使模型与特定用例更紧密地对齐。

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，你已经解锁了将前沿工具结合起来，从头构建 RAG 系统的力量！你学习了 LangChain 如何充当粘合剂，利用其灵活的框架协调整个管道。使用 LangChain 向量存储，你了解了如何高效地存储和检索由 Azure 的 text-embedding-3-small 模型生成的丰富上下文嵌入，这将文本转化为有意义的数值表示。随后，Google Vertex AI Gemini 2.0 Flash 作为你的 LLM 强大引擎，利用检索到的上下文生成类人、准确的响应，同时兼顾速度和成本效益。各组件的无缝集成使你能够将原始数据转化为智能、对话式应用，几乎感觉像是魔法！

但学习并没有止步于此！你还掌握了一些优化 RAG 系统的专业技巧，比如调整嵌入的块大小或微调检索策略以提升性能。我们不能忘记免费的 RAG 成本计算器——这是估算开支和智能扩展项目的游戏规则改变者。现在你已经看到这些组件如何完美契合，想象一下所有可能性！无论你是在构建客户支持机器人、研究助手还是创意写作工具，你都有创新的工具包。所以，继续试验、迭代，让你的创意飞翔。人工智能的世界是你的游乐场，你已经在其中表现出色。是时候构建一些惊人的东西了！🚀

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