使用 LangChain、pgvector、Anthropic Claude 3.5 Haiku 和 Ollama granite-embedding 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 3.5 Haiku: 这个模型在Claude 3的基础上增强了对细腻语言的理解和生成能力。它在创意写作、对话式人工智能和复杂查询处理方面表现卓越。最适合那些对回应的清晰度和深度要求较高的任务，Claude 3.5在效率与深刻见解之间取得了良好的平衡。
• Ollama Granite-Embedding: 这个AI模型专注于为各种数据类型生成高质量的嵌入，提升搜索和推荐系统的效果。它的优势在于能够捕捉数据中复杂的关系，使其非常适合用于语义搜索、自然语言处理或数字平台中的个性化应用。

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 3.5 Haiku

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-3-5-haiku-latest", model_provider="anthropic")

第 3 步：安装并配置 Ollama granite-embedding

pip install -qU langchain-ollama

from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

embeddings = OllamaEmbeddings(model="granite-embedding")

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 3.5 Haiku 优化建议

Claude 3.5 Haiku 相较于其前身，提供了更高的效率和准确性，使其非常适合对延迟敏感的 RAG 工作流程。通过利用结构化提示，优化以减少标记浪费，同时保持清晰度。使用自适应检索策略，使得更简单的查询接收到更少的上下文文档，避免过度计算。实现基于嵌入的重新排名，确保只有最相关的信息传递给模型，从而提高速度和响应质量。通过缓存高流量查询并采用响应摘要技术，减少 API 调用，以简化输出。调整温度和核采样，确保响应保持事实准确并结构良好，通常将温度保持在 0.1-0.2 以确保严格准确。优化大规模检索任务的批处理，降低多个单独查询的开销。将 Claude 3.5 Haiku 与更高端模型战略性结合使用，以实现生产 RAG 系统中成本效益的扩展。

Ollama granite-embedding 优化建议

为了优化您的检索增强生成（RAG）设置中的Ollama石材嵌入组件，请确保对文本数据进行预处理，以去除噪声和无关信息，从而提升嵌入的质量。利用批处理来批量创建嵌入，这可以显著提高吞吐量并减少计算开销。尝试不同的嵌入维度，以找到您特定用例中准确性与性能之间的最佳折衷。此外，考虑在领域特定数据上对嵌入模型进行微调，以增强在检索任务中的反应能力和相关性。最后，定期监控和评估性能指标，以识别瓶颈并迭代优化您的方法。

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

通过深入本教程，你已经解锁了结合尖端工具从零开始构建RAG系统的力量！你了解了LangChain如何作为粘合剂，利用其灵活的框架在组件之间协调工作流程。使用pgvector作为你的向量数据库，你亲眼见证了如何高效地存储和检索嵌入，将非结构化数据转化为可搜索的知识。Anthropic Claude 3.5 Haiku的集成让你的系统焕发生机，能够生成细腻且具上下文意识的回应，几乎堪比人类。通过利用Ollama的granite-embedding模型，你将原始文本转化为丰富的数值表示，架起了单词与可操作见解之间的桥梁。这些工具共同形成了一个管道，提取相关信息、综合分析，并生成既准确又深刻的信息—对聊天机器人、研究助手或任何渴望真实世界知识的应用而言，都是一场游戏的改变者！

但本教程不仅局限于基础知识。你还发现了优化性能的专业技巧，比如为嵌入调整块大小以及在检索中平衡速度与准确性。免费的RAG成本计算器还为你提供了一种实用的方法来估算费用，确保你的项目保持在预算范围内。现在你已经看到这些组件是如何无缝结合的，真正的魔法开始了：你的创造力。无论你是在增强客户支持、构建个性化学习工具还是实验基于AI的分析，你都拥有了创新的基础。因此，启动你的代码编辑器，实验新的数据集，调整那些参数—你的下一个突破只需几个提示。智能应用的未来掌握在你手中。让我们一起构建一些惊人的东西吧！🚀

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