使用 LangChain、pgvector、Anthropic Claude 3 Sonnet 和 Ollama snowflake-arctic-embed 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。
Pgvector: 一个面向 PostgreSQL 的开源扩展，可高效存储和查询高维向量数据，适用于机器学习和 AI 应用。该扩展专为处理嵌入数据而设计，支持使用 HNSW 和 IVFFlat 等算法进行快速的近似最近邻（ANN）搜索。但由于它只是传统搜索的向量搜索附加组件，而非专门构建的向量数据库，因此在可扩展性、可用性以及其他企业级应用所需的高级功能方面存在不足。因此，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。
Ollama Snowflake-Arctic-Embed: 该模型专注于为结构化和非结构化数据生成高维嵌入，利用先进的深度学习技术。它的优势包括高效处理大型数据集和生成上下文表示，使其非常适合用于推荐系统、语义搜索和个性化内容传递等应用。

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 Ollama snowflake-arctic-embed

pip install -qU langchain-ollama

from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

embeddings = OllamaEmbeddings(model="snowflake-arctic-embed")

第 4 步：安装并配置 pgvector

pip install -qU langchain-postgres

from langchain_postgres import PGVector

vector_store = PGVector(
    embeddings=embeddings,
    collection_name="my_docs",
    connection="postgresql+psycopg://...",
)

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。

pgvector 优化建议

为了优化 pgvector 在检索增强生成（RAG）设置中的表现，可以考虑使用 GiST 或 IVFFlat 索引向量，以显著加快搜索查询并提高检索性能。确保在查询执行过程中利用并行化，使得多个查询能够同时处理，尤其是在处理大数据集时。通过调整向量存储大小并在可能的情况下使用压缩嵌入来优化内存使用。为了进一步提升查询速度，可以实现预过滤技术，在查询之前缩小搜索空间。定期重建索引，以确保其与新数据保持同步。通过微调向量化模型来减少维度，同时不牺牲准确性，从而提升存储效率和检索时间。最后，仔细管理资源分配，利用水平扩展处理更大的数据集，并将计算密集型操作卸载到专用处理单元，以保持在高流量期间的响应能力。

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。

Ollama snowflake-arctic-embed 优化建议

为了优化您在检索增强生成设置中的Ollama snowflake-arctic-embed组件，请确保在特定领域的数据上对嵌入模型进行微调，以提高相关性和准确性。利用缓存机制来存储频繁访问的嵌入，以减少计算时间。尝试不同的嵌入维度，以平衡性能和资源使用，并实施向量量化技术，在不显著影响质量的情况下节省内存空间。此外，定期监控性能指标，并相应地调整超参数，以在您的检索任务中获得最佳效果。

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

通过这个教程，你亲眼见证了将像 LangChain、pgvector、Anthropic Claude 3 Sonnet 和 Ollama 的 Snowflake-Arctic-Embed 这样最前沿的工具结合在一起，形成一个无缝的 RAG 管道是多么强大！你了解了 LangChain 如何作为粘合剂，协调不同组件之间的数据流——无论是从 pgvector 的向量数据库中检索上下文，还是利用 Snowflake-Arctic-Embed 的精准性生成丰富的嵌入，亦或是利用 Claude 3 Sonnet 的高级推理能力来撰写类似人类的回答。本教程不仅展示了如何实现，还阐明了 为什么：pgvector 的可扩展性确保你的系统能够随着数据的增长而扩大，而 Ollama 的轻量级嵌入模型则在不牺牲准确性的前提下保持高效。此外，我们还分享了一些专业小贴士——例如优化块大小以保持上下文，或使用元数据过滤来精确检索——这些方法将一个基本的 RAG 设置转变为高性能的强大工具。此外，你探索的免费 RAG 成本计算器让你可以自信地实验而不至于破产，使得做出聪明的优化决策变得比以往更容易。

接下来呢？你现在已经具备了构建理解上下文、适应用户需求并提供深度和细微差别答案的系统的能力。想象一下这些应用场景：让人感觉活跃的聊天机器人、在几秒钟内提取见解的研究工具，或是能够不断学习的个性化助手。这些工具已经齐全，路线图也非常清晰，而可能性则是无限的。那么，尽管去调整那些参数，测试新的数据集，让 Claude 3 Sonnet 的创造力带给你惊喜。记住，每一次迭代都将你带向突破性的进展。智能应用的未来掌握在你的手中。开始构建，持续优化，最重要的是，尽情享受打造下一代 AI 驱动解决方案的乐趣。你一定能做到！🚀

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内容

大规模向量数据库

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