使用 LangChain、pgvector、Mistral AI Mistral Large 和 voyage-code-2 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 Mistral Large: 该模型为多种自然语言处理任务提供高性能的解决方案。它专注于大规模文本生成和理解，擅长处理复杂查询并生成细致的响应。非常适用于内容创作、对话代理和研究分析等应用，Mistral Large 将多功能性与高效率结合在一起。
• Voyage Code 2: 这个 AI 模型专注于代码生成和编程辅助，旨在提高开发者的生产力。它在不同编程语言中提供强有力的支持，包括编写、调试和优化代码。非常适合软件开发项目，它简化了编码工作流程，并为初学者和经验丰富的程序员提供快速原型设计和学习的便利。

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 Large

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("mistral-large-latest", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 voyage-code-2

pip install -qU langchain-voyageai

import getpass
import os

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

from langchain-voyageai import VoyageAIEmbeddings

embeddings = VoyageAIEmbeddings(model="voyage-code-2")

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 Large 优化建议

Mistral Large 是一款高容量模型，适用于 RAG 应用中的复杂推理和深度检索任务。为提高效率，使用先进的重新排名模型来优先考虑高质量的检索结果，确保只有最相关的信息被包含在上下文窗口中。通过逻辑地分割和结构化输入提示来优化令牌效率，避免过多的上下文导致推理速度变慢。微调温度（针对事实查询为 0.1–0.2，针对创造性推理可达 0.5）和采样参数，以保持响应质量。使用动态检索策略——对模糊查询检索更广泛的上下文，对明确的问题缩小范围。部署缓存和异步处理，以高效处理高吞吐量的工作负载。如果在云环境中运行 Mistral Large，动态分配资源以平衡性能和成本。

voyage-code-2 优化建议

voyage-code-2 对于与代码相关的 RAG 任务提供了出色的性能，但需要仔细优化检索，以确保高效和准确的结果。使用结构化嵌入来提高代码片段搜索和检索的精度。以清晰的结构格式化提示，包括具体的指令、函数签名和约束，以提升输出质量。对确定性任务保持低温度（0.1–0.2）以确保准确性，同时对于探索性编码任务允许轻微变化。启用缓存以优化效率，处理经常请求的编程模式。使用并行执行和请求批处理来有效处理大规模查询。在多模型部署中，将 voyage-code-2 分配给标准代码完成功能，同时利用更高级的模型进行更深入的分析和架构推荐。

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

通过深入学习该教程，您已经解锁了从零开始构建 RAG 系统的力量——结合尖端工具，创造出真正智能的东西！您了解到 LangChain 如何作为润滑剂，协调工作流程，像专业人士一样无缝连接各个组件。凭借 pgvector，您把 PostgreSQL 转变为高性能的向量数据库，掌握了如何高效存储和检索嵌入，以实现闪电般快速的相似性搜索。接下来是 Mistral AI’s Mistral Large，这个强大的 LLM 为您的系统注入了生命，通过精确合成检索到的数据生成类似人类的响应。我们还不能忘记 voyage-code-2，这个嵌入模型将原始文本转化为丰富的数字表示，确保您的 RAG 管道前所未有地理解上下文。在此过程中，您发现了一些优化技巧——例如调整块大小或调整索引策略，以充分挖掘您设置中的每一分性能。此外，那款免费的 RAG 成本计算器呢？在您扩展时，它是平衡质量与预算的游戏规则改变者！

现在，想象一下可能性：像专家一样回答的聊天机器人、在几秒钟内提取见解的研究工具，或者激发新想法的创意助手。您已经拥有了蓝图——是时候大展身手了！尝试不同的模型，完善您的检索逻辑，或为管道添加自己的独特元素。无论您是优化速度、准确性，还是成本，您都具备了创新的能力。所以启动您的 IDE，调整那些参数，开始构建吧。智能应用的未来掌握在您手中，您可以创造的没有限制。让我们开始创造奇迹吧！🚀

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