使用 LangChain、LangChain vector store、NVIDIA BGE-M3 和 Google Vertex AI text-embedding-005 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 BGE-M3: NVIDIA BGE-M3 是一款尖端的语言模型，旨在生成类人文本，适用于多种自然语言处理任务。它的优势在于能够产生连贯且具有上下文相关性的响应，使其非常适合用于聊天机器人、内容创作和虚拟助手等应用。BGE-M3 在理解细微的输入方面表现出色，为用户提供高度准确且引人入胜的互动，从而增强多个行业中的自动化沟通系统。
• Google Vertex AI text-embedding-005: 该模型生成高质量的文本嵌入，促进细致的语义理解和相似性比较。它的优势在于高效性和可扩展性，非常适合信息检索、推荐系统和多语言支持等任务。非常适合寻求通过强大的上下文洞察来增强其应用程序的开发者。

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 NVIDIA BGE-M3

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("baai/bge-m3", model_provider="nvidia")

第 3 步：安装并配置 Google Vertex AI text-embedding-005

pip install -qU langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings

embeddings = VertexAIEmbeddings(model="text-embedding-005")

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 BGE-M3 优化建议

为了在检索增强生成（RAG）设置中优化 NVIDIA BGE-M3，确保您的数据检索系统经过精细调优，以实现可重用性和相关性——考虑实施缓存机制以存储频繁访问的文档。此外，实验检索参数，例如最近邻搜索中的 k 值，可以为您的特定任务产生更好的结果。利用混合精度训练来提高吞吐量并减少内存使用，同时不影响模型性能。定期通过验证测试监控和微调超参数，以实现速度和准确性之间的最佳平衡。最后，利用 NVIDIA 的 TensorRT 或 ONNX 优化工具进行模型部署，以最大化推理效率。

Google Vertex AI text-embedding-005 优化建议

Google Vertex AI text-embedding-005 是一个高性能模型，针对在 RAG 系统中生成上下文感知的嵌入进行了优化。通过利用两阶段搜索流程来提高检索准确性：首先，通过关键词匹配进行过滤，然后根据嵌入相似度对结果进行重新排序。使用批量嵌入生成以最小化延迟并简化处理。当管理大型数据集时，实施分层向量索引以优化内存使用和检索速度。使用特定领域的数据微调嵌入，以提高小众用例的检索相关性。对于高吞吐量系统，采用分布式搜索基础设施以高效扩展，同时保持低查询响应时间。定期评估嵌入的相关性，并使用新的训练数据更新模型，以实现最佳性能。

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

通过深入学习本教程，你已解锁从零开始构建RAG（检索增强生成）系统的魔力！你了解了LangChain如何充当支柱，像专业人士一样无缝地将各个组件连接在一起。凭借其灵活的框架，你协调了数据、嵌入和语言模型之间的流动，将原始信息转化为可操作的见解。LangChain Vector Store作为你值得信赖的图书管理员，快速而精准地组织和检索文档。你看到将其与NVIDIA的BGE-M3嵌入模型配对后，文本被转化为丰富、具有上下文感知的向量——极大增强了你系统理解和优先处理信息的能力。接着是Google Vertex AI的text-embedding-005，它添加了另一层智能，生成自然且相关的人类般的响应。这些工具一起创建了一个强大且灵活的管道，随时准备应对从客户支持机器人到研究助手的各种任务！

但等等——还有更多！你还获得了优化技巧，比如调整块大小以获得更好的检索效果，或为特定领域任务微调嵌入。而谁能忘记免费的RAG成本计算器呢？现在你可以提前估算费用，制定明智且符合预算的选择，避免猜测。本教程不仅仅是按步骤操作；更是赋予你创新的能力。那么，接下来该做什么呢？使用这些工具，勇敢地实验，构建一些惊人的东西。无论你是增强现有应用程序还是制作全新的解决方案，RAG生态系统都是你的游乐场。尽管去吧——优化、迭代，让你的创造力尽情释放。AI驱动应用的未来掌握在你手中，而你已经在大展拳脚了！🚀

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