使用 LangChain、pgvector、Mistral AI Mixtral 8x7B 和 Nomic Nomic Embed 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。
• Nomic Nomic Embed: Nomic Embed 是一个先进的 AI 模型，旨在生成高维嵌入，用于捕捉文本数据中的语义关系。它的优势在于提供强大的文本表示，从而在自然语言理解任务中实现卓越的性能，例如信息检索、情感分析和推荐系统。Nomic Embed 非常适合于内容个性化和知识发现等应用，简化了从大型数据集中提取洞察的过程。

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 Nomic Nomic Embed

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")

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。

Nomic Nomic Embed 优化建议

为了优化在检索增强生成（RAG）设置中的 Nomic Nomic Embed 组件，重点是使用特定领域的数据微调您的嵌入模型，以增强上下文相关性。实施高效的索引策略，如使用 FAISS 或 Annoy，以加快检索速度而不影响准确性。尝试使用降维技术，如 PCA 或 t-SNE，来减少计算负担，同时保留重要的语义信息。定期清理和预处理您的语料库，以消除噪声并提高嵌入质量。最后，监测嵌入漂移情况，并定期更新您的嵌入，以确保它们反映目标领域的最新知识。

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

通过深入学习这个教程，你已经解锁了从零开始构建现代 RAG 系统的魔力！你已经看到 LangChain 如何充当粘合剂，轻松连接你的管道组件，同时处理工作流编排。使用 pgvector 作为你的向量数据库，你学会了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 Mixtral 8x7B 模型作为你的强大 LLM，通过将检索到的上下文与创造性风格相结合，生成类人响应。我们也不能忘记 Nomic 的嵌入模型，它将文本转化为丰富的数值表示，确保你的系统深刻理解语义关系。这些工具共同构建了一个动态循环：数据从嵌入流向向量存储，然后通过 LLM 的推理得到增强——这一切都由 LangChain 平滑地协调。你甚至掌握了优化性能的专业技巧，比如调整块大小和实验混合搜索策略，还有一个很方便的免费 RAG 成本计算器，帮助你的项目保持预算友好！

现在你已经看到这些部分如何结合在一起，是时候运用你新获得的技能了！无论你是在构建一个更智能的聊天机器人、一个研究助手，还是一个定制的知识中心，你都有工具来实现这一切。尝试不同的模型，微调你的检索逻辑，或者添加缓存等层以提高速度。最棒的是？你不再只是消费 AI——你正在塑造它。你做的每一个调整，探索的每一个数据集，都推动着可能性的边界。所以启动你的 IDE，拥抱试错的乐趣，开始构建甚至让你自己感到惊讶的 RAG 应用。智能应用的未来不仅即将到来——它是你创造的。让我们出发吧！🚀

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