使用 LangChain、LangChain vector store、NVIDA Llama 3 70B Instruct 和 IBM multilingual-e5-large 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。)
• NVIDIA Llama 3 70B Instruct: 这个强大的模型旨在执行指令遵循任务，利用其700亿个参数提供高质量的响应。它在生成详细答案和进行复杂对话方面表现出色，非常适合用于教育工具、客户支持以及需要细致理解和指导的互动应用程序。
• IBM multilingual-e5-large: 这个先进的AI模型在多语言自然语言处理方面表现出色。它专为文本生成、翻译和情感分析等任务而设计，展现出强大的上下文理解能力和流利性。非常适合希望提升客户互动和实现多语言沟通自动化的全球企业。

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 NVIDA Llama 3 70B Instruct

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.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("meta/llama3-70b-instruct", model_provider="nvidia")

第 3 步：安装并配置 IBM multilingual-e5-large

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="intfloat/multilingual-e5-large",
    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。)

NVIDIA Llama 3 70B Instruct 优化建议

NVIDIA Llama 3 70B Instruct 是一个高精度模型，理想用于需要深入推理和分析的 RAG 应用。通过使用分层文档排序来优化检索，仅筛选最相关的段落，从而减少不必要的令牌消耗。将提示结构化，以便用户查询、检索的上下文和系统指令之间有明确的分隔，以获得最佳性能。保持温度在 0.1 到 0.3 之间，以确保事实一致性，同时微调 top-k 和 top-p，以更好地控制响应多样性。利用 NVIDIA 的 TensorRT-LLM 和优化的推理堆栈来加速模型执行，减少延迟。使用批处理策略以提高高容量工作负载的吞吐量。如果部署多个模型，将 Llama 3 70B 分配给处理需要深度上下文理解的复杂查询，同时为更快、低复杂度的任务保留轻量级模型。

IBM multilingual-e5-large 优化建议

为了优化IBM多语言e5-large模型以用于检索增强生成（RAG）设置，考虑在领域特定数据上对模型进行微调，以提高生成过程中的相关性和连贯性。通过利用多样化和高质量的数据集来保持平衡的检索，从而增强提供给模型的上下文质量。为常见请求的查询实施缓存机制，以最小化延迟并改善响应时间。密切监控提示设计，确保其简洁且上下文丰富，以有效引导模型。最后，整合用户反馈，以迭代方式完善检索和生成过程，从而提升整体性能和用户满意度。

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，您已经解锁了将尖端工具结合起来构建强大RAG系统的能力！您了解到LangChain如何充当胶水，无缝地协调组件之间的工作流程。使用LangChain向量存储，您观察到了如何高效地存储和检索上下文数据，确保您的系统能够快速访问相关信息。NVIDIA Llama 3 70B Instruct模型以其利用检索到的上下文生成类似人类的精确响应的能力让您大吃一惊，而IBM的多语言e5-large嵌入模型则将文本转换为丰富的语言无关向量，打破了多语言应用的障碍。这些组件一起形成了一个动态管道，将原始数据转化为可操作的见解——就像有一个超强的研究助手在您指尖！

但等等，还有更多！您还获取了优化性能的专业技巧，比如调整块大小和精炼提示以提高准确性。更不用提免费的RAG成本计算器——在您扩展时预算资源的游戏改变者。想象一下接下来会发生什么：构建能说20种语言的聊天机器人，创建超个性化的推荐引擎，或者自动化企业知识库。这些工具现在是您的了，可能性是无限的。那么，您还在等什么？启动您的IDE，尝试不同的数据集，并调整那些参数。您首个基于RAG的应用仅需几行代码即可完成。去创造一些惊人的东西——并记住，每一次迭代都让您更接近AI的魔力！🚀

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