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使用 LangChain、Milvus、OpenAI GPT-4 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。
  • OpenAI GPT-4: GPT-4 是 OpenAI 的先进语言模型，旨在实现全面理解和上下文感知的文本生成。它在创意写作、复杂问题解决和细致对话方面表现出色，适用于内容创作、辅导和交互式人工智能等应用。其强大的能力使其能以深度和连贯性处理各种主题。
  • 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 OpenAI GPT-4

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.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("gpt-4", model_provider="openai")

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。

OpenAI GPT-4 优化建议

GPT-4 是一个强大的 RAG 应用模型，但优化检索和提示效率是降低成本和提高响应质量的关键。使用基于嵌入的检索，以确保包含高度相关的上下文，同时避免不必要的令牌使用。简洁地构建提示，清晰地以排名格式展示检索到的文档，以引导模型的关注。针对基于事实的任务微调温度（0.1-0.3），并调整 top-p 和 top-k 采样以控制响应的变异性。对频繁查询的信息实现缓存，以减少冗余的 API 调用并提高延迟。如果在高流量应用中使用 GPT-4，请批量请求以最小化开销并优化吞吐量。利用 OpenAI 的函数调用功能以编程方式构建响应，避免过多的幻觉。在实时应用中使用响应流以改善感知性能，同时保持高效的令牌使用。

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

""" 在这个关于构建前沿检索增强生成（RAG）系统的教程中，我们共同踏上了一段令人难以置信的旅程！您已经学习了集成诸如强大框架、高效的向量数据库、最先进的大语言模型（LLM）以及强大的嵌入模型等关键组件的方方面面。每一个元素在创建一个无缝且高效的检索增强生成系统中都扮演着重要角色。框架作为粘合剂，协调所有部分，而向量数据库则驱动快速搜索，确保您在眨眼之间获得正确的信息。我们还利用了LLM的出色能力，它为您的应用注入了对话智能，让交互感觉自然且引人入胜。还有不可忽视的嵌入模型，它创建了丰富的语义表示，帮助您轻松地从结构化和非结构化数据中提取意义。

正如我们所探索的，优化您的RAG系统充满了兴奋和回报。还记得我们的实用成本计算器吗？这是一个便捷的工具，可以在创新的同时保持项目预算友好！因此，当您站在可能性的边缘时，我真诚地鼓励您勇敢迈出这一步。开始构建、优化和创造您自己的RAG应用程序吧！深入其中，进行实验，让您的创造力闪耀。智能应用的世界就在您的触手可及之处—去吧，留下您的印记！ """

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