使用 LangChain、pgvector、Mistral AI Ministral 3B 和 NVIDIA nv-embed-v1 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。
• NVIDIA nv-embed-v1: 这个模型专注于为各种应用生成高质量的嵌入，如图像和文本处理。它的优势在于高效捕捉语义相似性和上下文信息。非常适合语义搜索、推荐系统和自然语言理解等任务，它为各个行业的先进人工智能解决方案提供了支持。

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 NVIDIA nv-embed-v1

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-embed-v1")

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。

NVIDIA nv-embed-v1 优化建议

为了在检索增强生成（RAG）设置中优化 NVIDIA nv-embed-v1，请确保使用特定领域的数据对您的模型进行微调，以提高相关性和准确性。利用混合精度训练来加快训练时间并减少内存使用。实施高效的批处理技术以处理更大的数据集，从而最大化吞吐量。利用 NVIDIA 的 TensorRT 进行推理优化，以实现更快的检索响应时间。最后，监测 GPU 利用率，并尝试各种超参数，例如学习率和 dropout 率，以实现针对您的应用需求的最佳性能。

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

通过阅读本教程，你已解锁从零开始构建 RAG 系统的魔力——将强大的工具连接在一起，创造出真正智能的东西！你了解了 LangChain 如何充当粘合剂，轻松地协调组件之间的数据流。通过将 pgvector 集成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，将非结构化文本转化为可搜索的知识。Mistral AI 的 Mixtral 3B 作为你的 LLM 强劲动力，生成基于从 pgvector 获取的上下文的类人响应，而 NVIDIA 的 nv-embed-v1 嵌入模型则将原始文本转化为丰富的数值表示，确保你的系统理解语言的细微差别。这些组件共同形成一个无缝的流程：数据获取、嵌入、存储、检索相关上下文和生成答案——始终保持灵活性和可扩展性。

但乐趣并未止步于此！你还学习到了一些优化 RAG 流程的专业技巧，如微调检索阈值和在速度与准确性之间取得平衡。教程中的免费 RAG 成本计算器使你能够估算费用并做出明智决策，帮助你扩展规模。现在，你已经看到这些工具如何协调工作，想象一下可能性——定制聊天机器人、研究助手，甚至是 AI 增强的客户支持。基础就在你手中构建。因此，拿起你的代码编辑器，尝试新的数据集，并调整那些参数！每一次迭代都将你引向创造非凡事物的更近一步。智能应用的未来掌握在你手中——去实现它吧！🚀

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