使用 LangChain、pgvector、Anthropic Claude 3.5 Sonnet 和 IBM granite-embedding-278m-multilingual 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 Sonnet: Claude 3系列中的这个先进模型旨在实现深刻理解和创造性的语言生成。凭借增强的提示理解和上下文意识，它在复杂对话、创意写作和高级内容创作中表现卓越。非常适合需要深入参与和高质量输出的应用场景。
• IBM granite-embedding-278m-multilingual: 这款先进的AI模型专注于生成多语言文本嵌入，因此在跨语言信息检索和翻译等任务中非常高效。凭借其理解多种语言的能力，它在涉及全球数据集和多语言客户互动的应用中表现出色。

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

第 3 步：安装并配置 IBM granite-embedding-278m-multilingual

pip install -qU langchain-ibm

import getpass
import os

if not os.environ.get("WATSONX_APIKEY"):
  os.environ["WATSONX_APIKEY"] = getpass.getpass("Enter API key for IBM watsonx: ")

from langchain_ibm import WatsonxEmbeddings

embeddings = WatsonxEmbeddings(
    model_id="ibm/granite-embedding-278m-multilingual",
    url="https://us-south.ml.cloud.ibm.com",
    project_id="<WATSONX PROJECT_ID>",
)

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 Sonnet 优化建议

Claude 3.5 Sonnet 提供了增强的推理能力，同时在速度和复杂性之间保持平衡。通过优化检索管道来优先考虑排名最高的上下文，减少不必要的令牌消耗。使用自适应切块方法提供结构化和简洁的上下文，确保模型只接收最相关的信息。实施动态查询选择方法，将简单的问题路由到 Claude 3.5 Haiku，以提高成本和速度效率，同时将 Sonnet 保留用于更深层次的推理。通过批处理和响应缓存来优化 API 请求处理，以降低延迟。微调温度和采样设置，对于基于检索的任务保持较低，以实现确定性的输出。使用系统指令来指导响应，改善一致性并减少幻觉。如果大规模部署，利用并行查询执行和实时监控，根据系统性能指标动态调整工作负载。

IBM granite-embedding-278m-multilingual 优化建议

为了优化IBM granite-embedding-278m-multilingual以适应您的检索增强生成（RAG）设置，考虑对与您的用例相关的特定领域数据进行微调，这有助于提高嵌入的准确性。在处理查询时使用小批量，以平衡内存效率和速度，确保充分利用GPU加速。为经常访问的文档实施缓存机制，以减少检索延迟，并尝试使用不同的相似度度量，以找到最适合您数据的度量。定期监测性能，并迭代学习率和嵌入维度等超参数，以进一步增强您的检索能力。

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

现在，您已经解锁了结合尖端工具从零开始构建强大RAG系统的魔力！您了解到，LangChain作为粘合剂，协调工作流程，无缝连接数据管道、检索系统和AI模型。借助pgvector，您通过存储由IBM的granite-embedding-278m-multilingual模型生成的向量嵌入，将非结构化数据转化为可搜索的知识——这是一个轻量而强大的工具，能够轻松处理多语言内容。接着是Anthropic的Claude 3.5 Sonnet，您的RAG管道的大脑，将检索到的上下文转化为富有洞察力的类人响应。这些工具共同形成一个动态循环：嵌入支持语义搜索，pgvector提供相关片段，而Claude以令人印象深刻的清晰度合成答案。您甚至发现了一些小窍门，比如优化嵌入的块大小和在检索时平衡速度与准确性——这些小调整带来了巨大的影响！

但等一下，还有更多！本教程为您提供了一个免费的RAG成本计算器，用于估算费用并智能扩展，以及如缓存频繁查询以节省资源等策略。现在，您准备好构建能够说多种语言、适应多样化数据源并提供几乎心灵感应般答案的RAG应用程序。想象一下，创建能够真正理解细微差别的聊天机器人，或是能在几秒钟内连接文件之间点滴的研究工具。这些工具在您手中——尝试、迭代，让您的创造力自由奔放。无论您是在优化企业工作流程，还是在构建下一个AI驱动的副业，您都有了蓝图。那么启动您的IDE，调整那些参数，开始塑造智能应用的未来。RAG革命已经来临——而您正在引领这场变革！🚀

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