使用 LangChain、LangChain vector store、NVIDIA Deepseek R1 和 IBM all-minilm-l6-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。)
• NVIDIA Deepseek R1: 这个先进的人工智能模型旨在实现高保真图像合成和增强，利用了NVIDIA的尖端图形技术。Deepseek R1能够生成逼真的视觉效果并提高图像质量，非常适合用于游戏、电影制作和虚拟现实等需要逼真图形的应用领域。
• IBM all-minilm-l6-v2: 此模型是一个紧凑、高效的基于变压器的语言表示模型，针对需要快速推理的任务进行了优化。它在自然语言理解任务中表现优异，如情感分析和信息检索，使其非常适合用于聊天机器人、搜索引擎和数据标注等应用。

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 Deepseek R1

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("deepseek-ai/deepseek-r1", model_provider="nvidia")

第 3 步：安装并配置 IBM all-minilm-l6-v2

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="sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
    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 Deepseek R1 优化建议

为了优化NVIDIA Deepseek R1以用于检索增强生成（RAG），确保您的输入数据经过良好准备并进行索引，以便快速访问，利用其缓存能力。采用混合精度训练以提高性能，同时减少内存使用，并尝试不同的批量大小以找到最有效的处理速度。此外，定期监控并根据验证结果微调超参数，如学习率和.dropout率，以避免过拟合。实施异步数据加载，以便在管理I/O操作时保持GPU积极处理。最后，通过修剪非必要层和优化模型的推理管道来简化架构，以增强实时检索性能。

IBM all-minilm-l6-v2 优化建议

为了优化IBM all-minilm-l6-v2在检索增强生成（RAG）设置中的性能，请考虑实现精简的查询预处理，以去除停用词并标准化文本，确保输入查询简洁且相关。对频繁检索的结果层叠缓存策略可以显著降低延迟，而用特定领域的数据微调模型则能提升相关性和准确性。此外，在推断过程中实验批处理以利用并行化，并监控和调整如学习率和最大令牌计数等超参数，以精炼模型响应。最后，确保您的检索系统与生成过程无缝集成，以保持生成输出中的上下文和连贯性。

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

通过深入这个教程，您已经解锁了从零开始构建RAG系统的魔力！您学习了LangChain如何作为将所有内容连接在一起的粘合剂，协调您的数据、语言模型和用户之间的工作流程。LangChain向量存储成为您进行快速语义搜索的强大引擎，将非结构化数据转化为可检索的知识。接着，迎来了本次教程的明星：NVIDIA的Deepseek R1，一款尖端的LLM，将那些检索到的片段转化为类人、具备上下文意识的响应。我们也不要忘记默默奉献的英雄——IBM的all-minilm-l6-v2嵌入模型，它将您的数据压缩为有意义的向量，使得系统能够理解并高效地优先处理信息。所有这些部分共同构成了一个无缝的管道，为您的应用程序注入活力，使它们能够精准而细致地回答复杂问题。

但这个教程并没有止步于基础！您还发现了一些优化性能的专业技巧，比如调整嵌入的块大小或在检索中平衡速度和准确性。谁能忘记免费的RAG成本计算器呢？现在，您可以无所畏惧地进行实验，清楚地了解您的设计选择如何影响可扩展性和开支。想象一下接下来的可能性：为您的特定用例定制这条管道，尝试混合搜索策略，甚至为特定领域的出色表现微调模型。工具在您手中，可能性是无穷无尽的。因此，尽管来吧——构建那个聊天机器人，革新那个知识库，或者打造下一代AI助手。您拥有实现这一切的技能、工具包和创造力。智能应用的未来从您开始——让我们开始编码吧！🚀

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