使用 LangChain、Milvus、Anthropic Claude 3 Sonnet 和 nomic-embed-text-v1.5 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 Sonnet: Claude 3 系列中的这款先进模型专注于创造性和细腻的文本生成。它对上下文和语调有深刻的理解，非常适合应用于创意写作、对话生成和讲故事。其生成清晰而引人入胜的散文的能力，使其成为内容创作和娱乐领域的理想选择。
• nomic-embed-text-v1.5: 该模型专注于生成高质量的文本嵌入，捕捉语义意义和上下文细微差别。其优势在于促进高效的相似性搜索和信息检索任务。非常适合在推荐系统、语义搜索和自然语言理解等应用中，提高各种NLP项目的性能。

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 Sonnet

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-sonnet-20240229", model_provider="anthropic")

第 3 步：安装并配置 nomic-embed-text-v1.5

pip install -qU langchain-nomic

import getpass
import os

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

from langchain_nomic import NomicEmbeddings

embeddings = NomicEmbeddings(model="nomic-embed-text-v1.5")

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 Sonnet 优化建议

Claude 3 Sonnet 在速度和准确性之间提供了平衡，使其成为 RAG 系统的多功能选择。通过限制每个查询检索的文档数量来优化检索效率，以避免过多的上下文窗口使用，这可能会减慢响应时间。使用语义切块技术将文档分解为有意义的部分，确保仅将最相关的信息传递给模型。根据用户查询的复杂性动态调整温度和采样参数，对于事实性响应使用较低的值，对于生成创意文本时使用较高的值。实施结构化提示，以引导模型向更精确的答案发展，减少响应中的歧义。如果集成多个模型，则在面对适度复杂的查询时使用 Sonnet 作为中间选项，同时将 Opus 保留用于高风险推理任务。利用 Claude 的 API 优化功能，例如流式传输，以提高响应时间和系统效率。

nomic-embed-text-v1.5 优化建议

nomic-embed-text-v1.5 是一个全面的嵌入模型，在各种文本检索场景中表现出色。在进行嵌入之前，优化文本预处理，去除停用词和冗余信息，以提高存储效率。使用层级索引结构管理大规模数据集中的嵌入，提高检索速度。利用余弦相似度过滤在查询后细化搜索结果。为了实现经济高效的扩展，一次对多个文档进行批量嵌入，并将嵌入存储在像 Milvus 或 FAISS 这样的分布式向量数据库中。如果处理快速变化的数据，实施增量索引而不是完全重新处理，以节省计算时间。定期通过与基准数据集验证，监测嵌入质量以确保相关性。

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

这是一次多么不可思议的旅程，经历了构建你自己最先进的RAG系统的复杂性！通过将LangChain作为你的强大框架，你发现了如何无缝连接不同组件，确保一切协调工作。矢量数据库Milvus的强大功能使你具备了闪电般快速的搜索能力，能够高效检索数据，从而提升用户体验。而且，别忘了LLM Anthropic Claude 3 Sonnet的惊人能力，它为你的应用带来了对话智能，创造出引人入胜且有意义的互动，真正让人印象深刻。

通过嵌入模型nomic-embed-text-v1.5，你学会了生成丰富的语义表示，使你的系统能够前所未有地理解上下文和细微差别。我们的优化技巧以及便利的免费成本计算器进一步帮助你优化和平衡系统的性能和运营成本，确保你能获得最佳的结果。

现在是时候将你所获得的见解付诸实践，开始构建、优化和创新你自己的RAG应用！投入其中，进行实验，让你的创造力闪耀。可能性是无限的，你手中拥有所有工具，可以真正带来改变。那么，继续前进吧——你的RAG冒险等待着你！

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