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使用 LangChain、pgvector、Mistral AI Mixtral 8x7B 和 Google Vertex AI text-embedding-004 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 Mixtral 8x7B: 一个前沿的多模型架构，旨在提高性能和效率。它结合了8个较小的模型，每个模型拥有70亿个参数，从而实现更专业的能力和更好的可扩展性。这一创新设计旨在提供更快、更准确的人工智能响应，同时保持资源的高效利用。
  • Google Vertex AI text-embedding-004: 该模型专注于为多种自然语言处理任务创建高质量的文本嵌入。它的优势在于有效捕捉语义意义和关系，适用于语义搜索、聚类和推荐系统等应用。非常适合希望从文本数据中增强AI驱动洞察的开发者。

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 Mixtral 8x7B

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-mixtral-8x7b", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 Google Vertex AI text-embedding-004

pip install -qU langchain-google-vertexai

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings

embeddings = VertexAIEmbeddings(model="text-embedding-004")

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 Mixtral 8x7B 优化建议

Mixtral 8x7B 是一种专家混合模型 (MoE)，这意味着每个查询仅使用其参数的一个子集，从而优化效率并保持高性能。为了最大化检索增强生成 (RAG) 的效率，确保检索管道返回高度相关的上下文，以避免不必要的令牌使用。使用自适应分块提供结构化和简明的信息，防止检索过多或冗余的数据。通过调整路由策略来优化推理速度，确保有效利用正确的专家路径。微调温度 (0.1–0.3 用于事实任务) 和 top-p 设置，以保持响应的一致性。如果在自托管或基于 API 的环境中运行 Mixtral，请利用批处理和并行处理来高效处理高吞吐量的请求。在多层系统中将 Mixtral 与其他模型结合时，对推理密集型查询进行选择性使用，同时将简单任务委派给较小的模型。

Google Vertex AI text-embedding-004 优化建议

Google Vertex AI text-embedding-004 提供高质量的嵌入，适用于广泛的 RAG 应用。为了提高检索效率，通过预处理数据并关注关键概念和相关上下文来减少输入文本中的冗余。对于大规模部署，利用批处理以并行生成嵌入，从而减少延迟。通过实施混合搜索策略（将传统关键词匹配与稠密向量相似性结合）来优化搜索性能。微调温度设置，以在创意和精准之间取得平衡，并调整模型的 top-k 和 top-p 参数，以控制结果的可变性。缓存高需求查询的嵌入，以减少不必要的处理，并定期刷新嵌入，以保持新数据引入时的相关性。

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

通过深入本教程，你解锁了从零开始构建RAG系统的魔力，使用了尖端工具！你了解了LangChain如何作为支柱，无缝地协调工作流程，将你的数据、模型和逻辑连接起来。通过将pgvector集成作为你的向量数据库，你看到了如何高效地存储和检索嵌入，将非结构化数据转换为可搜索的知识。而本次教程的明星Mistral AI的Mixtral 8x7B展示了其多语言能力和闪电般的推理速度，通过利用检索到的数据生成精确且具上下文意识的回答。我们还不能忘记Google Vertex AI的text-embedding-004，它将文本转换为丰富的数字表示，确保你的语义搜索每次都能命中目标。在这个过程中，你掌握了一些优化技巧，比如分块策略和索引最佳实践，以提升性能——甚至发现了一种免费的RAG成本计算器，帮助你的项目保持预算友好！

现在，凭借这些工具包，你已准备好彻底改变信息的访问和使用方式。无论你是在构建聊天机器人、研究助手，还是定制AI解决方案，你都有能力让系统变得更智能、更快速、更直观。AI驱动的应用程序的未来掌握在你手中。所以，启动你的IDE，尝试新的数据集，调整那些参数，让你的创造力奔放。你所写的每一行代码都让我们更靠近更智能、更以人为本的技术。RAG宇宙广阔——去探索它，优化它，让它成为你自己的。你的下一个突破只需一个提示就能实现！🚀

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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