使用 LangChain、pgvector、Cohere Command 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。
• 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。)
• Cohere Command: Cohere Command是一种强大的语言模型，专为面向任务的应用设计，强调效率和可扩展性。它在生成上下文响应方面表现出色，能够执行自然语言处理任务，如文本生成、摘要和查询回答。非常适合希望增强客户互动和自动化工作流程的企业，通过准确和相关的输出来提高效率。
• 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 Cohere Command

pip install -qU "langchain[cohere]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("COHERE_API_KEY"):
  os.environ["COHERE_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for Cohere: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("command", model_provider="cohere")

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 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。

Cohere Command 优化建议

Cohere Command 是一款通用语言模型，可以通过提示工程、有效检索和结构化响应控制来优化 RAG 工作流程。为了提高准确性，使用 Cohere 的重新排序功能在将检索到的文档传入模型之前进行筛选和优先排序。保持输入提示简洁且结构化，减少标记开销，同时确保模型有明确的上下文。通过调整温度（0.1–0.3 以确保事实准确性）和 top-p 采样等参数来优化响应质量，以控制创造力水平。通过结合密集和稀疏检索方法实施混合搜索技术，以提高召回率和精准度。为了成本效益的扩展，缓存频繁查询的响应，并为常见知识领域预计算嵌入。在需要实时生成的场景中流式传输响应，尽量减少延迟，同时确保用户参与度。通过 Cohere 的分析工具监控 API 使用情况和延迟，以根据性能趋势微调检索策略。

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

现在，你已经解锁了从零开始构建 RAG 系统 的能力，将最前沿的工具结合起来，创造出真正智能的东西！你学习了 LangChain 如何充当粘合剂，协调工作流程，顺畅连接各个组件。通过 pgvector，你将 PostgreSQL 转变为高性能的向量数据库，有效存储嵌入，并实现闪电般快速的相似性搜索。Cohere Command 的魔力让你的 LLM 复活，生成自然且上下文感知的人类响应，而 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 则将原始文本转化为丰富的数值表示，以传统方法无法匹敌的方式捕捉意义。这些工具共同构成了一个管道，从中提取相关信息，进行综合，并提供既准确又有洞察力的答案——再也不是泛泛的回应！

但等等，还有更多！你还学习了优化你的 RAG 系统的专业技巧，比如微调检索阈值和平衡成本与性能。同时，别忘了 免费 RAG 成本计算器——这是你估算开支和明智扩展的秘密武器。想象一下你现在可以构建什么：能够 真正 理解上下文的聊天机器人，更深入探讨的研究助手，或解决小众问题的定制工具。你获得的技能不仅仅是理论；它们是现实世界创新的发射台。快拿起你的代码编辑器，启动那些 API，开始实验吧！调整参数，探索新数据集，或者甚至更换不同的模型——可能性是无限的。你已经拥有了蓝图；现在去构建一些惊人的东西吧。人工智能驱动的应用的未来掌握在 你 的手中——让我们使之难以忘怀！🚀

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