使用 LangChain、LangChain vector store、Mistral AI Pixtral 和 HuggingFace all-mpnet-base-v2 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。)
Mistral AI Pixtral: Pixtral是一个尖端的图像生成模型，旨在高质量视觉内容创作。它专注于艺术风格迁移和细节准确性，擅长将文本提示转化为生动的图像。Pixtral非常适合设计、营销和创意领域的应用，以其多功能性和美学精确性提升工作流程。
HuggingFace all-mpnet-base-v2: 这个模型是 MPNet 的一个变体，旨在用于通用的 NLP 任务，提供在句子嵌入和语义相似性方面的卓越性能。它擅长理解上下文的细微差别，因而非常适合搜索、推荐系统以及任何需要强大文本理解和匹配能力的应用。

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 Mistral AI Pixtral

pip install -qU "langchain[mistralai]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("MISTRAL_API_KEY"):
  os.environ["MISTRAL_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for Mistral AI: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("pixtral-12b-2409", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 HuggingFace all-mpnet-base-v2

pip install -qU langchain-huggingface

from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2")

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。)

Mistral AI Pixtral 优化建议

Pixtral 针对多模态 RAG 应用进行了优化，需要对文本和视觉数据检索进行仔细管理。通过使用专门的嵌入来提高检索效率——对文本使用向量搜索，对图像使用基于 CLIP 的嵌入。实施一种多模态排序系统，以优先考虑最具上下文相关性的段落和图像。通过有效构建输入提示来优化模型性能，确保文本和视觉信息良好集成，避免不必要的重复。根据响应需求微调温度设置——对于以准确性为驱动的应用，使用较低的值（0.1–0.2），对于创意输出则使用较高的值。如果进行大规模部署，请使用并行推理以高效处理大规模多模态数据集。通过利用批处理和缓存策略来简化推理，尤其是在处理频繁查询的图像和文本对时。

HuggingFace all-mpnet-base-v2 优化建议

HuggingFace all-mpnet-base-v2 是一个强大且高效的嵌入模型，在 RAG 任务的语义理解方面表现出色。通过在嵌入之前减少文本噪声来优化检索，确保只有有意义的内容被处理。使用近似最近邻 (ANN) 搜索与 FAISS 或类似框架结合，加速查询解析而不降低质量。实施降维技术以节省内存并减少计算开销。利用缓存策略针对频繁查询的文本嵌入，以最小化 API 调用并改善延迟。针对特定任务的数据微调嵌入模型，以提高搜索结果的准确性和相关性。在扩展时，对大型数据集使用并行处理和批量嵌入操作，以优化吞吐量。

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

收获与总结

你学到了什么？你在先进的人工智能集成激动人心的世界中迈出了重要的一步！在这个教程中，你探索了如何将像LangChain这样强大的框架与响应迅速的向量数据库结合起来。这种组合使你能够进行快速、高效的搜索，轻松处理大量数据。你亲眼见证了向量存储如何使你的应用程序以闪电般的速度检索相关信息，从而改变用户与数据的互动方式。

此外，你还利用了大型语言模型的能力，例如Mistral AI Pixtral，这为对话智能提供了动力，并开启了创建引人入胜和响应迅速的对话系统的大门。配合HuggingFace的all-mpnet-base-v2嵌入模型，你现在能够生成丰富的文本语义表示，从而增强对上下文和意义的理解。

我们也不要忘记教程中的额外内容——优化技巧让你的系统更加高效，还有那款方便的成本计算器，帮助你的项目保持可持续性。这只是个开始！RAG应用的领域正处于创新的良好时机，而你掌握了构建、优化和创造真正独特的知识。所以，深入探索，进行实验，让你的想象力自由驰骋——今天就开始开发你自己的前沿RAG应用吧！

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！💖

内容

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

分享文章

快速免费计算您的 RAG 成本

使用 LangChain、LangChain vector store、Mistral AI Pixtral 和 HuggingFace all-mpnet-base-v2 构建 RAG 聊天机器人

什么是 RAG

核心组件说明

实战：搭建 RAG 聊天机器人

第 1 步：安装并配置 LangChain

第 2 步：安装并配置 Mistral AI Pixtral

第 3 步：安装并配置 HuggingFace all-mpnet-base-v2

第 4 步：安装并配置 LangChain vector store

第 5 步：正式构建 RAG 聊天机器人

测试聊天机器人

示例输出

优化小贴士

LangChain 优化建议

LangChain in-memory vector store 优化建议

Mistral AI Pixtral 优化建议

HuggingFace all-mpnet-base-v2 优化建议

RAG 成本计算器

收获与总结

欢迎反馈！

内容

大规模向量数据库

分享文章

继续阅读

从 CLIP 到 JinaCLIP：搜索和多模态 RAG 中的通用文本-图像表示学习

构建一个税务上诉RAG系统：Milvus、LlamaIndex和GPT

全面提升 RAG 质量！Zilliz 携手智源集成 Sparse Embedding、Reranke

AI Assistant

使用 LangChain、LangChain vector store、Mistral AI Pixtral 和 HuggingFace all-mpnet-base-v2 构建 RAG 聊天机器人

什么是 RAG

核心组件说明

实战：搭建 RAG 聊天机器人

第 1 步：安装并配置 LangChain

第 2 步：安装并配置 Mistral AI Pixtral

第 3 步：安装并配置 HuggingFace all-mpnet-base-v2

第 4 步：安装并配置 LangChain vector store

第 5 步：正式构建 RAG 聊天机器人

测试聊天机器人

示例输出

优化小贴士

LangChain 优化建议

LangChain in-memory vector store 优化建议

Mistral AI Pixtral 优化建议

HuggingFace all-mpnet-base-v2 优化建议

RAG 成本计算器

收获与总结

欢迎反馈！

内容

大规模向量数据库

分享文章

继续阅读

从 CLIP 到 JinaCLIP：搜索和多模态 RAG 中的通用 文本-图像表示学习

构建一个税务上诉RAG系统：Milvus、LlamaIndex和GPT

全面提升 RAG 质量！Zilliz 携手智源集成 Sparse Embedding、Reranke

AI Assistant

从 CLIP 到 JinaCLIP：搜索和多模态 RAG 中的通用文本-图像表示学习