使用 LangChain、Milvus、Mistral AI Mistral Large 和 OpenAI text-embedding-ada-002 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 Mistral Large: 该模型为多种自然语言处理任务提供高性能的解决方案。它专注于大规模文本生成和理解，擅长处理复杂查询并生成细致的响应。非常适用于内容创作、对话代理和研究分析等应用，Mistral Large 将多功能性与高效率结合在一起。
• OpenAI text-embedding-ada-002: 这个模型专注于生成高质量的文本嵌入，为各种自然语言处理应用提供强大的工具。它的优势在于语义搜索、聚类和推荐任务。非常适合需要高效且可扩展解决方案的开发者，以理解和处理多种语境中的自然语言数据。

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 Large

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("mistral-large-latest", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 OpenAI text-embedding-ada-002

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-ada-002")

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 Large 优化建议

Mistral Large 是一款高容量模型，适用于 RAG 应用中的复杂推理和深度检索任务。为提高效率，使用先进的重新排名模型来优先考虑高质量的检索结果，确保只有最相关的信息被包含在上下文窗口中。通过逻辑地分割和结构化输入提示来优化令牌效率，避免过多的上下文导致推理速度变慢。微调温度（针对事实查询为 0.1–0.2，针对创造性推理可达 0.5）和采样参数，以保持响应质量。使用动态检索策略——对模糊查询检索更广泛的上下文，对明确的问题缩小范围。部署缓存和异步处理，以高效处理高吞吐量的工作负载。如果在云环境中运行 Mistral Large，动态分配资源以平衡性能和成本。

OpenAI text-embedding-ada-002 优化建议

OpenAI text-embedding-ada-002以其性能和成本效率的平衡而广受欢迎。在嵌入之前，通过将长文档分割成较小且有意义的块来优化检索，以确保与查询的更好上下文对齐。如果处理大规模嵌入，请实施向量量化以减少内存占用。使用多阶段检索，首先进行初始的ANN搜索，然后进行更精确的过滤或重排序步骤。根据数据更新周期调整索引刷新频率，以维持相关性而不增加过多的计算开销。利用批处理进行嵌入操作，以最小化API延迟。考虑在密集搜索可能失败的边缘案例中使用回退机制，例如基于关键词的检索。

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

随着本教程的结束，你学到了什么？你刚刚解锁了一个强大的协同机制，它将像 LangChain 这样的框架、像 Milvus 这样快速的向量数据库、像 Mistral AI Mistral Large 这样的最先进的大语言模型，以及像 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 这样的高级嵌入模型结合在一起。这些组件共同构建了一个充满潜力的前沿检索增强生成（RAG）系统。

你已经看到 LangChain 如何无缝地将所有这些元素串联在一起，为整个应用程序的编排提供了支撑。借助 Milvus，你可以进行超快速的搜索，在眨眼之间检索到相关信息。Mistral AI 模型赋予你对话智能，使你的应用程序能够与用户自然且有意义地互动。而通过 OpenAI 的嵌入模型，你能够生成丰富的语义表示，为用户的查询和响应增加深度。

还记得我们分享的优化建议吗？它们是助力应用程序达到最佳性能的金 nuggets。别忘了试用免费的成本计算器——任何一点都能帮助你使 RAG 之旅更加可控和高效。

那么，是什么阻止你呢？投入到自己的项目中去，构建、优化和创新，创建能够改变游戏规则的 RAG 应用程序。可能性是无穷无尽的，而你的想象力才是唯一的限制。让我们看看你能创造出怎样的惊人作品！

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