使用 LangChain、LangChain vector store、NVIDIA BGE-M3 和 mistral-embed 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。
Mistral-Embed: Mistral-Embed 是一个最先进的嵌入模型，旨在实现高维文本表示。它在语义搜索、相似度测量和推荐系统等任务中表现出色，提供准确的上下文嵌入。非常适合增强自然语言处理应用，它在性能与可扩展性之间达到了良好的平衡，使其适用于研究和实际应用。

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 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 mistral-embed

pip install -qU langchain-mistralai

import getpass
import os

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

from langchain_mistralai import MistralAIEmbeddings

embeddings = MistralAIEmbeddings(model="mistral-embed")

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。

mistral-embed 优化建议

mistral-embed 是一个多功能的嵌入模型，适用于多种基于文本的 RAG 应用。为了增强检索能力，通过在特定领域数据上进行微调来优化嵌入质量，以捕捉细微的语义关系。使用高效的向量搜索技术，如 FAISS 或 HNSW，以快速识别大数据集中的相关文档。为了更好的存储管理，在不牺牲准确性的前提下压缩嵌入，例如通过量化或降维。为了最大化吞吐量，批量处理嵌入请求，并使用多线程来并行计算。定期用新数据更新嵌入存储，以确保检索的时效性和准确性。通过调整超参数，如温度和 top-k，来优化模型性能，以平衡检索结果的精确性和多样性。”

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

通过阅读本教程，您已经解锁了从零开始构建强大RAG系统的魔力！您已经了解到LangChain是如何作为粘合剂，将一切串联在一起，协调工作流程以获取数据、检索上下文和精确生成答案。LangChain向量存储就像您可信赖的图书管理员，高效地组织和查询由NVIDIA强大的BGE-M3嵌入模型创建的嵌入，该模型将文本转换为丰富的语义向量——即使跨语言也能捕捉到意义。接着是Mistral-Embed，这个大型语言模型将那些检索到的片段转化为流畅、类人回应，展示了智能模型如何将原始数据转化为可操作的洞见。这些工具共同形成了一个无缝的管道：数据流入嵌入，嵌入推动智能搜索，而搜索则激发智能答案。您甚至获得了优化性能的专业技巧，比如调整块大小或在速度与准确性之间取得平衡，并发现了一个免费的RAG成本计算器，以便在扩展项目时保持预算友好。

现在，想象一下接下来会发生什么！您拥有了构建、实验和完善RAG应用的蓝图，这些应用可以彻底改变人们与信息的互动方式——无论是用于研究、客户支持还是创意项目。工具在您手中，可能性无穷无尽。那么，何必等待？开始动手，部署您的第一个原型，见证您的想法实现。大胆地优化，勇敢地迭代，别忘了分享您所创造的。智能应用的未来掌握在您手中——去构建一些令人惊叹的东西吧！🚀

欢迎反馈！

我们很期待听到你的使用心得与建议！ 🌟 你可以：

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内容

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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 NVIDIA BGE-M3

第 3 步：安装并配置 mistral-embed

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

NVIDIA BGE-M3 优化建议

mistral-embed 优化建议

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