使用 LangChain、pgvector、Mistral AI Codestral Mamba 和 NVIDIA nv-embedqa-e5-v5 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。)
• Mistral AI Codestral Mamba: Codestral Mamba是一款高性能的编码助手，旨在提升软件开发效率。它在生成和调试多种编程语言的代码方面表现出色。凭借对编程环境和常用库的深刻理解，它非常适合寻求快速原型开发、代码优化和重构支持的开发者。
• NVIDIA nv-embedqa-e5-v5: 这个模型结合了先进的自然语言处理和深度学习，实现了高效的问题回答。它在理解上下文和从嵌入的知识源中提供准确的响应方面表现出色。非常适合于客户支持、聊天机器人和互动学习环境等应用，通过直观的互动增强用户参与度。

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 Mistral AI Codestral Mamba

pip install -qU "langchain[mistralai]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("MISTRAL_API_KEY"):
  os.environ["MISTRAL_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for Mistral AI: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("open-codestral-mamba", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 NVIDIA nv-embedqa-e5-v5

pip install -qU langchain-nvidia-ai-endpoints

import getpass
import os

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

from langchain_nvidia_ai_endpoints import NVIDIAEmbeddings

embeddings = NVIDIAEmbeddings(model="nvidia/nv-embedqa-e5-v5")

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。

Mistral AI Codestral Mamba 优化建议

Codestral Mamba 针对代码生成和补全进行了优化，非常适合涉及结构化编程查询的 RAG 应用。通过使用在代码数据集上训练的嵌入，提高检索质量，以确保检索到的上下文与编程语言和任务良好对齐。为了增强响应的准确性，确保输入提示格式清晰，包含函数定义、文档字符串和注释。动态调整温度值——较低的值（0.1–0.2）用于确定性代码生成，较高的值（0.3–0.5）用于探索性建议。使用缓存来存储常见的编程模式和频繁查询的代码片段，以减少延迟。如果在 IDE 或交互式编码环境中部署，请启用流式传输，以提供实时反馈和建议。在处理多个同时的代码查询时，利用并行推理技术来优化性能。

NVIDIA nv-embedqa-e5-v5 优化建议

为了在检索增强生成（RAG）设置中优化 NVIDIA nv-embedqa-e5-v5，首先确保您的模型经过多样化的训练数据集正确微调，以提高检索准确性。利用混合精度训练来提高计算效率并减少内存使用。对查询和响应实施批处理，以利用并行处理能力。定期监控并调整学习率和其他超参数，以获得最佳训练性能。最后，结合缓存机制以存储频繁访问的嵌入和结果，从而显著加快检索速度。

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

通过深入学习本教程，你已经解锁了结合尖端工具的力量，从零开始构建一个完整的RAG系统！你了解到，LangChain作为将所有内容联系在一起的粘合剂，协调工作流程并简化向量数据库、嵌入模型和LLM的集成。借助pgvector，你现在拥有了一种强大且可扩展的方式来存储和查询向量嵌入，将PostgreSQL转变为高性能的相似性搜索引擎。Mistral AI的Codestral Mamba作为你的LLM强大引擎，通过利用检索到的上下文生成类似人类的响应，而NVIDIA的nv-embedqa-e5-v5嵌入模型将文本转化为丰富的数值表示，确保你的RAG系统理解并检索最相关的信息。这些工具共同创建了一个无缝的数据检索与生成智能融合的管道——想象一下，构建一个可以精确回答问题的聊天机器人，或一个能够从海量数据集中提取见解的研究助手！

但这还不是全部！你还掌握了优化RAG系统的专业技巧，例如微调检索参数和在速度与准确性之间取得平衡。教程中介绍的免费的RAG成本计算器使你能够提前估算费用，让你可以无畏地进行实验而不至于超支。现在你已经了解了这些组件是如何协调工作的，你已准备好更大梦想。更换组件、调整提示，或将系统扩展以处理新的领域——可能性是无穷无尽的。智能应用的未来掌握在你手中。启动你的IDE，自信地进行迭代，开始构建让用户惊叹并突破界限的RAG解决方案。你的下一个突破只需几行代码——让我们一起实现它吧！🚀

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