使用 LangChain、pgvector、Mistral AI Ministral 3B 和 Azure 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。)
• Mistral AI Ministral 3B: 该模型是一款紧凑而强大的变换器，旨在高效处理自然语言处理任务。它注重速度和较低的计算成本，在文本生成、摘要和分类方面表现出色。非常适合需要在资源受限的环境中获得高性能或要求快速响应时间的应用程序开发者。
• Azure text-embedding-ada-002: 这个模型专注于生成高质量的文本嵌入，能够有效地进行语义搜索和自然语言理解。它的强项在于生成具有丰富上下文的表示，从而增强文本分类、聚类和推荐系统等任务，使其非常适合于内容发现和个性化用户体验等应用。

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 Mistral AI Ministral 3B

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("ministral-3b-latest", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 Azure text-embedding-ada-002

pip install -qU langchain-openai

import getpass
import os

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

from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"],
    azure_deployment=os.environ["AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME"],
    openai_api_version=os.environ["AZURE_OPENAI_API_VERSION"],
)

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 Ministral 3B 优化建议

Ministral 3B 是一个轻量级模型，非常适合低延迟、具有成本效益的 RAG 应用。通过限制检索文档的数量来优化检索，确保只有最相关的内容被处理，以保持效率。使用激进的提示压缩技术，例如去除不必要的元数据和以层次结构组织上下文，以最大化信息密度。在进行事实查询时，保持低温度（0.1-0.2），以获得精确且确定的输出。如果同时处理多个请求，请使用高效的批处理机制以减少 API 调用开销。利用量化技术进一步减少内存占用并提高推理速度。对于频繁访问的查询，利用缓存来最小化冗余处理，并在高吞吐量环境中增强响应时间。

Azure text-embedding-ada-002 优化建议

为了优化您在检索增强生成（RAG）设置中的 Azure text-embedding-ada-002 组件，请确保有效地批量处理请求，以减少延迟并最大化吞吐量；如果可能，尝试将每个请求分组至多 1000 个标记。预处理您的输入数据，以去除不必要的噪声和停用词，这可以提高嵌入质量。调整模型的参数以适应您的特定用例，专注于输入序列的长度并保持标记限制。利用缓存机制加速频繁查询的输入，并定期使用特定领域的数据微调您的嵌入，以增强相关性。最后，持续监控和分析性能指标，以进行迭代调整，满足数据模式或检索需求的任何变化。

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。

立即使用 RAG 成本计算器

Calculate your RAG cost

收获与总结

到现在为止，你已经看到了将 LangChain、pgvector、Mistral AI 的 Mixtral 3B 和 Azure 的 text-embedding-ada-002 组合在一起的魔力，创建了一个强大的 RAG 系统，感觉就像是一种超能力！你了解了 LangChain 如何作为粘合剂，协调工作流程以无缝获取和处理数据。教程带你使用 Azure 的嵌入模型将文本转换为丰富的数值表示，pgvector 然后有效地存储这些表示，利用其 PostgreSQL 集成进行快速相似性搜索。Mistral 的轻量且强大的 3B 参数模型充当了大脑，通过合成检索到的数据生成准确的上下文感知答案，同时平衡速度和准确性。在这个过程中，你学到了一些优化技巧，例如调节嵌入的块大小和 pgvector 中的索引策略，以降低延迟，还有那个方便的 免费 RAG 成本计算器，帮助你以不牺牲性能为前提，保持项目在预算范围内。

真正令人兴奋的是，这些工具使你能够构建更智能、更具响应性的 AI 应用程序。你不仅仅是在按照步骤操作——你在设计能够理解和推理数据的系统，这在几年前听起来就像是未来科技。无论你是在增强聊天机器人、分析文档还是个性化用户体验，你都拥有了创新的基础。那么，接下来呢？利用这些知识，调整参数，尝试混合搜索策略，或者替换不同的模型，看看它们的表现。可能性是无穷无尽的，工具掌握在你手中。去创造一些惊人的东西吧——并且记住，每次迭代都让你更接近 AI 的前沿。让我们把这些想法变为现实！ 🚀

欢迎反馈！

我们很期待听到你的使用心得与建议！ 🌟 你可以：

• 在下方留言；
• 加入 Milvus Discord 社区，与全球 AI 爱好者一起交流。 如果你觉得本教程对你有帮助，别忘了给 Milvus GitHub 仓库点个 ⭐，这将激励我们不断创作！💖