使用 LangChain、pgvector、Mistral AI Mistral Nemo 和 nomic-embed-text-v1.5 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 Nemo: 该模型旨在进行高性能自然语言处理，强调可解释性和适应性。它在文本生成、对话系统和内容创作等任务中表现出色。非常适合营销和娱乐等行业，Mistral Nemo 能够提供丰富、连贯的叙事，同时允许针对特定领域需求进行微调。
• nomic-embed-text-v1.5: 该模型专注于生成高质量的文本嵌入，捕捉语义意义和上下文细微差别。其优势在于促进高效的相似性搜索和信息检索任务。非常适合在推荐系统、语义搜索和自然语言理解等应用中，提高各种NLP项目的性能。

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 Nemo

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-nemo", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 nomic-embed-text-v1.5

pip install -qU langchain-nomic

import getpass
import os

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

from langchain_nomic import NomicEmbeddings

embeddings = NomicEmbeddings(model="nomic-embed-text-v1.5")

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 Nemo 优化建议

Mistral Nemo旨在进行领域特定的知识检索和响应生成，使检索效率成为首要任务。通过微调检索管道来优化性能，以确保在相似性搜索中使用与领域相关的嵌入。使用排名层优先选择最相关的上下文段落，然后将其传递给模型，从而减少令牌浪费。调整温度设定（0.1–0.3）以保持一致、结构化的响应。在延迟敏感的应用中，使用令牌流传输逐步响应，而不是等待完全完成。如果在生产环境中运行Nemo，请考虑使用分布式推理技术以有效管理大规模工作负载。持续监控检索准确性，并定期微调嵌入，以保持响应与领域特定更新的一致性。

nomic-embed-text-v1.5 优化建议

nomic-embed-text-v1.5 是一个全面的嵌入模型，在各种文本检索场景中表现出色。在进行嵌入之前，优化文本预处理，去除停用词和冗余信息，以提高存储效率。使用层级索引结构管理大规模数据集中的嵌入，提高检索速度。利用余弦相似度过滤在查询后细化搜索结果。为了实现经济高效的扩展，一次对多个文档进行批量嵌入，并将嵌入存储在像 Milvus 或 FAISS 这样的分布式向量数据库中。如果处理快速变化的数据，实施增量索引而不是完全重新处理，以节省计算时间。定期通过与基准数据集验证，监测嵌入质量以确保相关性。

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

通过深入这个教程，你已经解锁了从零开始构建RAG系统的魔力，使用了先进的工具！你了解到LangChain如何作为粘合剂，无缝连接你的工作流程——协调组件之间的数据流，处理提示，并管理上下文。借助pgvector作为你的向量数据库，你发现如何高效地存储和检索嵌入，充分利用PostgreSQL的可靠性，同时利用相似性搜索的强大能力，以闪电般的速度找到相关信息。Mistral AI的Mistral Nemo作为你的LLM强大支柱，生成自然且信息丰富的人类般的响应，而nomic-embed-text-v1.5嵌入模型则将原始文本转化为丰富的语义向量，确保你的系统深刻理解上下文。这些工具共同形成了一个稳健的管道，智能地获取、处理和综合信息。

但等等，还有更多！你还学习了一些优化性能的专业技巧，比如调整嵌入的块大小，或在检索中平衡速度和准确性。我们更不能忘记教程中介绍的免费RAG成本计算器，这是估算开支和智能扩展项目的游戏规则改变者。现在，凭借这些知识，你准备好创建几乎活着的RAG应用了。想象一下你可以构建的聊天机器人、研究工具或个性化助手！所以继续——实验、迭代，突破边界。以AI驱动的解决方案的未来掌握在你手中，这个教程仅仅是个开始。开始构建，勇敢优化，看看你的想法如何变成非凡的事物。世界需要你的创新——让我们实现它吧！🚀

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