使用 LangChain、pgvector、Mistral AI Mistral 7B 和 IBM granite-embedding-278m-multilingual 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's Mistral 7B: 一个高效且强大的语言模型，拥有70亿个参数。它旨在为广泛的自然语言处理任务提供强大的性能，能够生成高质量的响应，同时在速度和计算资源使用之间保持平衡。其架构经过优化，兼顾了灵活性和可扩展性，适用于人工智能应用。
• IBM granite-embedding-278m-multilingual: 这款先进的AI模型专注于生成多语言文本嵌入，因此在跨语言信息检索和翻译等任务中非常高效。凭借其理解多种语言的能力，它在涉及全球数据集和多语言客户互动的应用中表现出色。

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 Mistral 7B

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-mistral-7b", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 IBM granite-embedding-278m-multilingual

pip install -qU langchain-ibm

import getpass
import os

if not os.environ.get("WATSONX_APIKEY"):
  os.environ["WATSONX_APIKEY"] = getpass.getpass("Enter API key for IBM watsonx: ")

from langchain_ibm import WatsonxEmbeddings

embeddings = WatsonxEmbeddings(
    model_id="ibm/granite-embedding-278m-multilingual",
    url="https://us-south.ml.cloud.ibm.com",
    project_id="<WATSONX PROJECT_ID>",
)

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 Mistral 7B 优化建议

Mistral 7B 是一个基于密集变压器的模型，经过优化以提高效率，是资源受限的 RAG 应用中的强有力选择。通过使用高质量的嵌入和重排名策略来提升检索效果，以确保仅将最相关的文档包含在上下文窗口中。通过简洁地构建输入提示来优化token使用，消除冗余细节，同时保留关键信息。使用温度（0.1–0.3）以确保一致的事实准确性，并根据所需的响应多样性调整采样技术。通过利用量化技术（如4位或8位精度）在可扩展的基础设施中部署 Mistral 7B，从而提高推理速度而不显著影响准确性。实施批处理以有效处理多个查询，减少整体计算负载。在实时应用中，考虑响应缓存以最小化冗余 API 调用。

IBM granite-embedding-278m-multilingual 优化建议

为了优化IBM granite-embedding-278m-multilingual以适应您的检索增强生成（RAG）设置，考虑对与您的用例相关的特定领域数据进行微调，这有助于提高嵌入的准确性。在处理查询时使用小批量，以平衡内存效率和速度，确保充分利用GPU加速。为经常访问的文档实施缓存机制，以减少检索延迟，并尝试使用不同的相似度度量，以找到最适合您数据的度量。定期监测性能，并迭代学习率和嵌入维度等超参数，以进一步增强您的检索能力。

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。

立即使用 RAG 成本计算器

Calculate your RAG cost

收获与总结

通过深入本教程，您解锁了将尖端工具结合起来，从零开始构建动态 RAG 系统的强大能力！您了解到 LangChain 如何像粘合剂一样，轻松地协调组件之间的工作流。通过将 pgvector 集成作为您的向量数据库，您亲眼见证了如何高效地存储和检索嵌入，将非结构化数据转化为可搜索的知识。Mistral AI 的 Mistral 7B 作为您的 LLM 强大后盾，通过综合检索到的信息生成类似人类的响应，而 IBM 的多语言花岗岩嵌入模型则确保您的系统能够理解和处理多种语言的文本，使您的应用程序在全球范围内可访问。这些组件共同构成了一条无缝的管道，LangChain 路由查询，pgvector 获取上下文，嵌入增强语言深度，Mistral 7B 制作答案——证明了这些工具在构建智能、上下文感知应用时既模块化又相互关联的特性。

但这还不止于此！您还学到了优化 RAG 系统的专业技巧——例如调节检索阈值，以及在速度和准确性之间取得平衡——甚至发现了一个免费的 RAG 成本计算器，以帮助您在扩展时估算费用。本教程不仅仅是关于按步骤操作；更是关于赋予您实验、迭代和创新的能力。想象一下这些可能性：多语言聊天机器人、研究助手，或特定领域的知识中心——这些都在您的触手可及之内。那么，接下来是什么？利用这个基础，继续前行！调整参数、替换模型或添加新的数据源。工具在您手中，路线图清晰，人工智能领域充满了机遇。去创造一些惊人的东西——您的下一个突破只是几行代码之遥。🚀

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！💖