使用 LangChain、Milvus、Anthropic Claude 3 Opus 和 OpenAI text-embedding-3-small 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。
• Milvus: 一个开源的向量数据库，专门用于高效地存储、索引和搜索大规模向量嵌入，非常适合用于检索增强生成（RAG）、语义搜索和推荐系统等场景。如果您需要更具扩展性的解决方案，或不想管理自己的基础设施，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。
• Anthropic Claude 3 Opus: Claude 3系列中的这个高级模型旨在处理复杂的推理和细腻的对话。它结合了深刻的理解与伦理考量，使其非常适合客户支持、治疗聊天机器人和内容生成等对上下文和同理心要求极高的敏感应用。
• OpenAI text-embedding-3-small: 该模型专注于为各种自然语言处理任务生成高质量的文本嵌入，提供性能和计算效率之间的平衡。其优势在于语义理解和相似性比较，使其非常适合用于搜索、推荐系统以及快速处理至关重要的聚类任务。

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 Anthropic Claude 3 Opus

pip install -qU "langchain[anthropic]"

import getpass
import os

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

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("claude-3-opus-latest", model_provider="anthropic")

第 3 步：安装并配置 OpenAI text-embedding-3-small

pip install -qU langchain-openai

import getpass
import os

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

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")

第 4 步：安装并配置 Milvus

pip install -qU langchain-milvus

from langchain_milvus import Milvus

vector_store = Milvus(embedding_function=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。

Milvus 优化建议

Milvus 作为一个高效的向量数据库，在 RAG 系统的检索任务中发挥着关键作用。要优化其性能，应确保构建合适的索引，以平衡速度和准确性；对于响应时间至关重要的场景，可考虑使用 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）进行高效的最近邻搜索。根据使用模式对数据进行分区，有助于提升查询性能并减少加载时间，从而提高系统的可扩展性。根据查询频率定期监控并调整缓存设置，以避免数据检索时出现延迟。向量插入时采用批处理模式，可以减少数据库锁争用，提高整体吞吐量。此外，通过调整向量的维度来优化模型参数：更高的维度可以提升检索准确性，但可能增加搜索时间，因此需根据具体用例和硬件条件找到最佳平衡点。

Anthropic Claude 3 Opus 优化建议

Claude 3 Opus 是一个强大的模型，适用于需要深度推理和高质量响应的 RAG 应用。通过有效地构建检索结果来优化性能，确保仅提供最相关的上下文，以避免不必要的令牌使用。在将关键段落发送到模型之前，利用排序算法优先处理这些段落，以防止信息过载并提高响应质量。微调超参数，如温度（对于事实任务，设置为 0.1–0.3）和 top-k 采样，以保持准确性，同时控制响应的变化。如果成本和速度是考虑因素，请选择性地使用 Claude 3 Opus 处理复杂查询，同时对简单任务依赖于较小的模型，如 Claude 3 Haiku。针对重复或高频查询实施缓存，以最小化 API 调用并改善延迟。在适用的情况下，利用 Claude 的并行处理能力有效处理多个文档查询。

OpenAI text-embedding-3-small 优化建议

OpenAI text-embedding-3-small提供了一种轻量级的替代方案，具有更快的处理速度，使其非常适合实时RAG应用。通过微调相似性阈值来减少ANN搜索中的误报，以提高检索性能。在嵌入之前，保持输入文本简洁并去除冗余信息，以最大化嵌入效率。利用缓存来存储频繁查询的文本嵌入，以减少不必要的重新计算。在扩展时，将嵌入生成任务分布到多个工作节点，以优化吞吐量。应用后处理过滤器，例如余弦相似性截止值，来精细化搜索结果。在处理不同查询类型时，考虑混合搜索（密集 + 基于关键词），以改善检索效果。

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

你学到了什么？在整个教程中，你深入探索了构建一个前沿的检索增强生成（RAG）系统的激动人心的领域，通过无缝集成四个强大的组件：一个稳健的框架、一个高性能的向量数据库、一个具有对话能力的语言模型（LLM）以及一个智能设计的嵌入模型。你已经了解了框架如何作为支柱，协调这些元素之间的交互，从而创建一个有机高效的系统。通过向量数据库Milvus，你解锁了快速搜索的能力，使你的应用能够几乎瞬间检索到相关信息。

由Anthropic Claude 3 Opus驱动的LLM为你的系统带来了对话智能，使其能够进行类似人类的互动，从而让你的应用感觉更加个性化和吸引人。同时，OpenAI的text-embedding-3-small模型增强了你输入内容的语义丰富性，确保你能够在互动中捕捉到深刻的意义和背景。我们还探讨了一些有趣的优化技巧，并提供了一个免费的成本计算器，帮助你预算你的精彩RAG项目。

现在你已经建立了这一基础知识，你的想象力就是唯一的限制！所以，尽管去吧——大胆迈出一步，开始构建、优化和创新你自己的RAG应用。未来是光明的，而它等待着你来塑造！祝你编码愉快！

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