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使用 LangChain、pgvector、Mistral AI Ministral 8B 和 Ollama bge-m3 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 8B: 该模型旨在满足高性能生成任务，拥有80亿个参数，提供效率与能力的平衡。它在文档生成、对话人工智能和创意内容制作方面表现出色。非常适合寻求强大但易于管理的复杂语言应用模型的开发者，同时又无需更大架构所需的资源。
  • Ollama bge-m3: Ollama bge-m3 是一个强大的语言模型，旨在处理复杂的自然语言理解和生成任务。它在提供上下文回应方面表现出色，因此非常适合用于聊天机器人、内容创作和数字助手等应用，在这些应用中，交谈的流畅性和连贯性至关重要。

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 8B

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-8b-latest", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 Ollama bge-m3

pip install -qU langchain-ollama

from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

embeddings = OllamaEmbeddings(model="bge-m3")

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 8B 优化建议

Ministral 8B在效率和推理能力之间提供了良好的平衡，使其成为RAG应用的一个不错的中档选择。通过利用混合搜索（结合向量搜索和关键词搜索）来优化检索，以提高准确性。使用提示工程技术，如结构化输入格式和上下文的逻辑排序，以增强响应质量。调整温度（0.1-0.3）和top-k值，以平衡事实准确性与创造性灵活性。实现响应缓存，以改善对常见查询的延迟。如果进行大规模部署，使用模型并行性在多个GPU或节点之间有效分配工作负载。通过使用半精度（FP16）或量化模型来优化内存管理，以提高吞吐量。细化检索粒度，确保每个查询中仅包含最相关和简洁的上下文。

Ollama bge-m3 优化建议

为了优化在检索增强生成设置中的Ollama bge-m3组件，建议实施一个明确定义的缓存策略以存储经常访问的数据，这将显著减少响应时间并提升整体延迟。此外，通过调整检索模型的参数来提升查询相关性，以最大化质量，利用嵌入进行上下文增强。批量处理查询可以进一步提高吞吐量。最后，持续监控性能指标，以识别瓶颈并进行基于数据的调整，确保在生产环境中具有强大的可扩展性和响应能力。

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

通过深入学习本教程，你已经解锁了从零开始构建RAG系统的魔力！你了解到，LangChain如何作为胶水，无缝连接你的管道，通过协调组件之间的工作流程。使用pgvector，你见识到基于PostgreSQL的向量数据库如何在规模上存储和检索嵌入，为你的数据提供了坚实的支撑。通过Ollama本地运行的Mistral AI Mixtral 8B模型，成为了你生成富有洞察力、类人响应的强大动力，而bge-m3嵌入模型则将原始文本转换为丰富的数值表示，确保你的系统深入理解上下文。这些工具共同构成了一个高效且可定制的动态RAG管道—非常适合聊天机器人、研究助手或知识库等应用。

等等，还有更多！你还掌握了优化性能的专业技巧，比如调整嵌入的块大小，在检索过程中平衡速度与准确性。教程中介绍的免费的RAG成本计算器帮助你提前估算费用，让你可以在不破产的情况下大胆尝试。现在，你已经看到这些部分如何相互契合—以及如何调整它们以获得最大效果—天空才是极限。无论你是在增强现有项目，还是构思全新的AI驱动工具，你都已准备好进行创新。所以，继续吧：启动你的代码编辑器，尝试不同的模型或数据库，让你的创造力尽情发挥。智能应用的未来由你来构建—今天就开始创造一些令人惊叹的作品吧！🚀

欢迎反馈！

我们很期待听到你的使用心得与建议！ 🌟 你可以：

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