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使用 LangChain、Milvus、Mistral AI Mistral 7B 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。
  • 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。
  • Mistral AI's Mistral 7B: 一个高效且强大的语言模型，拥有70亿个参数。它旨在为广泛的自然语言处理任务提供强大的性能，能够生成高质量的响应，同时在速度和计算资源使用之间保持平衡。其架构经过优化，兼顾了灵活性和可扩展性，适用于人工智能应用。
  • 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 Mistral AI Mistral 7B

pip install -qU "langchain[mistralai]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("MISTRAL_API_KEY"):
  os.environ["MISTRAL_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for Mistral AI: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("open-mistral-7b", model_provider="mistralai")

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 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。

Mistral AI Mistral 7B 优化建议

Mistral 7B 是一个基于密集变压器的模型，经过优化以提高效率，是资源受限的 RAG 应用中的强有力选择。通过使用高质量的嵌入和重排名策略来提升检索效果，以确保仅将最相关的文档包含在上下文窗口中。通过简洁地构建输入提示来优化token使用，消除冗余细节，同时保留关键信息。使用温度（0.1–0.3）以确保一致的事实准确性，并根据所需的响应多样性调整采样技术。通过利用量化技术（如4位或8位精度）在可扩展的基础设施中部署 Mistral 7B，从而提高推理速度而不显著影响准确性。实施批处理以有效处理多个查询，减少整体计算负载。在实时应用中，考虑响应缓存以最小化冗余 API 调用。

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

你学到了什么？

恭喜你完成了本教程！你现在已经掌握了将框架、向量数据库、大语言模型（LLM）和嵌入模型整合到最前沿的检索增强生成（RAG）系统中的知识。这可不是一件小事！通过这段旅程，你见识到了像 LangChain 这样的框架是如何作为支柱，轻松地将所有组件连接成一个统一且功能齐全的系统。这使你能够构建强大的应用程序，从而处理现代数据检索和处理的复杂性。

你发现向量数据库 Milvus 能够提供极其快速的搜索能力，使得在需要时获取信息变得比以往更容易。使用 Mistral AI 的 Mistral 7B 模型，你现在拥有一个智能的对话伙伴，可以有意义地与用户互动，提供相关的实时见解。我们还不能忘记来自谷歌 Vertex AI 的强大嵌入模型，它生成丰富的语义表示，增强了你理解和解释数据上下文的能力。

在教程的过程中，你还获得了优化技巧，甚至是一个免费的成本计算器，确保你可以有效管理资源，同时构建这个强大的系统。现在轮到你了！运用这些知识和创造力，开始构建、优化和创新你自己的 RAG 应用程序。可能性真的是无限的，而你下一个具有突破性的项目也许就在不远处。快来吧——深入探索，让你的想象力尽情发挥！

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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