使用 LangChain、LangChain vector store、Mistral AI Pixtral Large 和 IBM granite-embedding-278m-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。)
• Mistral AI Pixtral Large: 这个高级模型专为高质量的图像和文本生成而设计。凭借其强大的架构，它在创意内容生成、图像增强和多媒体集成等任务中表现出色。Pixtral Large 理想用于营销、设计和娱乐等应用，能够在保持用户友好体验的同时交付令人印象深刻的成果。
• IBM granite-embedding-278m-multilingual: 这款先进的AI模型专注于生成多语言文本嵌入，因此在跨语言信息检索和翻译等任务中非常高效。凭借其理解多种语言的能力，它在涉及全球数据集和多语言客户互动的应用中表现出色。

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 Large

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-large-latest", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 IBM granite-embedding-278m-multilingual

pip install -qU langchain-ibm

import getpass
import os

if not os.environ.get("WATSONX_APIKEY"):
  os.environ["WATSONX_APIKEY"] = getpass.getpass("Enter API key for IBM watsonx: ")

from langchain_ibm import WatsonxEmbeddings

embeddings = WatsonxEmbeddings(
    model_id="ibm/granite-embedding-278m-multilingual",
    url="https://us-south.ml.cloud.ibm.com",
    project_id="<WATSONX PROJECT_ID>",
)

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 Large 优化建议

Pixtral Large 是一个高性能的多模态模型，针对文本和图像输入的高级推理进行优化。通过确保高效的文档和图像索引来优化检索，利用混合搜索找到最相关的多模态内容。使用结构化上下文格式化提供检索到的文本和图像之间的清晰关系，防止模型响应中的模糊性。通过动态控制检索深度来调整推理设置——对于复杂的多模态查询获取更广泛的上下文，对于简单查询则专注于更狭窄的、高精度的检索。在将数据传递给模型之前，通过过滤冗余数据来优化令牌效率，以确保推理速度保持高效。对于频繁请求的多模态查询使用缓存，以减少处理开销。如果在生产环境中部署 Pixtral Large，请在多个节点之间分配推理，以有效处理大规模工作负载，同时保持延迟目标。

IBM granite-embedding-278m-multilingual 优化建议

为了优化IBM granite-embedding-278m-multilingual以适应您的检索增强生成（RAG）设置，考虑对与您的用例相关的特定领域数据进行微调，这有助于提高嵌入的准确性。在处理查询时使用小批量，以平衡内存效率和速度，确保充分利用GPU加速。为经常访问的文档实施缓存机制，以减少检索延迟，并尝试使用不同的相似度度量，以找到最适合您数据的度量。定期监测性能，并迭代学习率和嵌入维度等超参数，以进一步增强您的检索能力。

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，您已解锁结合尖端工具的力量，从零开始构建一个完全功能的RAG系统！您了解了LangChain如何充当粘合剂，通过其灵活的框架协调组件之间的流动。LangChain向量存储成为您的检索强大工具，能够高效地存储和查询由IBM的granite-embedding-278m-multilingual模型生成的嵌入——这个多语言奇迹将文本转化为有意义的向量。接着是Mistral AI的Mixtral Large，这个LLM为您的系统注入生命，将检索到的数据合成成连贯、富有上下文的响应。这些组件共同形成一个无缝的管道：文档被嵌入、存储、检索，并通过自然语言生成转化为智能答案。您还发现了一些优化性能的技巧，比如平衡分片大小和调整检索阈值，并且亲手使用了一个免费RAG成本计算器来估算费用——对预算紧张的开发者来说，这个工具真是改变游戏规则的。

现在您已经具备创建不仅能够回答问题而且能理解多语言和领域上下文的系统的能力。想象一下接下来会发生什么：增强聊天机器人、构建多语言研究工具，或打造个性化的AI助手。工具在您手中，可能性无穷无尽。所以请继续尝试不同的模型，微调您的管道，让您的创造力尽情发挥。RAG的世界等待您去探索、优化和创新。开始构建，分享您的突破，并且请记住：您编写的每一行代码都让我们更接近更智能、更直观的AI。让我们一起实现吧！🚀

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