使用 LangChain、pgvector、Mistral AI Mistral Small 和 HuggingFace all-mpnet-base-v2 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 Small: 这个轻量级的变换器模型在减少内存占用的同时提供了竞争力的性能，使其适合资源受限的环境。它在文本生成和分类等任务中表现出色，提供了高效性而不牺牲质量。非常适合需要快速响应和低延迟的应用，例如聊天机器人和实时分析。
• HuggingFace all-mpnet-base-v2: 这个模型是 MPNet 的一个变体，旨在用于通用的 NLP 任务，提供在句子嵌入和语义相似性方面的卓越性能。它擅长理解上下文的细微差别，因而非常适合搜索、推荐系统以及任何需要强大文本理解和匹配能力的应用。

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 Small

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-small-latest", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 HuggingFace all-mpnet-base-v2

pip install -qU langchain-huggingface

from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2")

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 Small 优化建议

Mistral Small 是一个紧凑、高效的模型，最适合低延迟和成本效益高的 RAG 应用。通过确保检索管道返回高度针对性和简洁的上下文来优化令牌使用，从而减少不必要的模型计算。使用轻量级的提示压缩技术来简化输入格式，避免冗余细节。将温度调整到 0.1–0.2，以保持事实一致性，同时保持采样技术的最小化，以防止响应的可变性。对于实时应用，实施常见查询的缓存以进一步提高速度。如果进行大规模部署，可以利用量化版本的模型（例如，4 位或 8 位精度）来减少内存占用。使用批量推断技术以最大化吞吐量，同时最小化 API 调用开销。

HuggingFace all-mpnet-base-v2 优化建议

HuggingFace all-mpnet-base-v2 是一个强大且高效的嵌入模型，在 RAG 任务的语义理解方面表现出色。通过在嵌入之前减少文本噪声来优化检索，确保只有有意义的内容被处理。使用近似最近邻 (ANN) 搜索与 FAISS 或类似框架结合，加速查询解析而不降低质量。实施降维技术以节省内存并减少计算开销。利用缓存策略针对频繁查询的文本嵌入，以最小化 API 调用并改善延迟。针对特定任务的数据微调嵌入模型，以提高搜索结果的准确性和相关性。在扩展时，对大型数据集使用并行处理和批量嵌入操作，以优化吞吐量。

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

恭喜你！通过深入学习本教程，你已经掌握了从零开始构建复杂RAG系统的能力。你了解到LangChain如何作为胶水将所有内容连接在一起，协调工作流程以无缝连接你的数据、模型和用户查询。通过将pgvector作为你的向量数据库，你现在明白了如何高效地存储和检索嵌入，利用其与PostgreSQL的兼容性，打造可扩展、适合生产环境的解决方案。Mistral AI Mistral Small模型作为你的LLM强大引擎，以速度和精确度生成类人反应，而HuggingFace all-mpnet-base-v2嵌入模型则将文本转换为丰富的语义向量，捕捉超越简单关键字匹配的深层含义。所有这些工具共同形成一个动态管道，提取相关上下文并构建智能答案——就像给你的AI一个超强大脑和敏锐创造力的记忆！

但你并没有止步于此！你还获得了一些优化性能的专业提示，例如调整检索参数，平衡速度与准确性。加入免费的RAG成本计算器为你提供了一个实际的方法来估算开支并负责任地扩展。现在你已经看到这些组件如何契合在一起，想象一下接下来会发生什么：为细分领域微调模型，实验混合搜索策略，甚至构建聊天机器人、研究助手或个性化推荐引擎。工具掌握在你手中，可能性是无穷无尽的。那么，继续吧——开始实验，勇敢迭代，将你的想法变为现实。你已经掌握了技能；现在是构建、创新甚至惊喜自己创造的时刻。让我们一起创造一些魔法吧！🚀

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！💖