使用 LangChain、pgvector、Mistral AI Pixtral Large 和 NVIDIA nv-embedqa-e5-v5 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 Pixtral Large: 这个高级模型专为高质量的图像和文本生成而设计。凭借其强大的架构，它在创意内容生成、图像增强和多媒体集成等任务中表现出色。Pixtral Large 理想用于营销、设计和娱乐等应用，能够在保持用户友好体验的同时交付令人印象深刻的成果。
• NVIDIA nv-embedqa-e5-v5: 这个模型结合了先进的自然语言处理和深度学习，实现了高效的问题回答。它在理解上下文和从嵌入的知识源中提供准确的响应方面表现出色。非常适合于客户支持、聊天机器人和互动学习环境等应用，通过直观的互动增强用户参与度。

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 Pixtral 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("pixtral-large-latest", model_provider="mistralai")

第 3 步：安装并配置 NVIDIA nv-embedqa-e5-v5

pip install -qU langchain-nvidia-ai-endpoints

import getpass
import os

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

from langchain_nvidia_ai_endpoints import NVIDIAEmbeddings

embeddings = NVIDIAEmbeddings(model="nvidia/nv-embedqa-e5-v5")

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 Pixtral Large 优化建议

Pixtral Large 是一个高性能的多模态模型，针对文本和图像输入的高级推理进行优化。通过确保高效的文档和图像索引来优化检索，利用混合搜索找到最相关的多模态内容。使用结构化上下文格式化提供检索到的文本和图像之间的清晰关系，防止模型响应中的模糊性。通过动态控制检索深度来调整推理设置——对于复杂的多模态查询获取更广泛的上下文，对于简单查询则专注于更狭窄的、高精度的检索。在将数据传递给模型之前，通过过滤冗余数据来优化令牌效率，以确保推理速度保持高效。对于频繁请求的多模态查询使用缓存，以减少处理开销。如果在生产环境中部署 Pixtral Large，请在多个节点之间分配推理，以有效处理大规模工作负载，同时保持延迟目标。

NVIDIA nv-embedqa-e5-v5 优化建议

为了在检索增强生成（RAG）设置中优化 NVIDIA nv-embedqa-e5-v5，首先确保您的模型经过多样化的训练数据集正确微调，以提高检索准确性。利用混合精度训练来提高计算效率并减少内存使用。对查询和响应实施批处理，以利用并行处理能力。定期监控并调整学习率和其他超参数，以获得最佳训练性能。最后，结合缓存机制以存储频繁访问的嵌入和结果，从而显著加快检索速度。

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

到现在为止，你已经解锁了一个令人惊叹的功能：从零开始构建一个完全功能的 RAG 系统的能力！你亲眼见证了 LangChain 如何作为粘合剂，灵活地 orchestrate 管道的每一个步骤。无论是连接到数据源、管理工作流程，还是调用外部工具，LangChain 简化了集成多个组件的复杂性。然后是 pgvector——PostgreSQL 的向量扩展，它将你的数据库转变为一个极速的语义查询搜索引擎。通过存储 NVIDIA 的 nv-embed-qa-e5-v5 模型生成的嵌入，你学习了如何将非结构化文本转化为捕捉意义的数字表示，从而使检索既精确又可扩展。还有 Mistral 的 Mixtral Large，它是一个 LLM 强大引擎，能够将检索到的上下文合成一致且准确的响应。这些工具共同构成了一个无缝的 RAG 管道：摄取数据、嵌入数据、存储数据、检索最相关的片段，并生成几乎令人惊叹的答案！

但等等，还有更多！你还掌握了优化系统的专业技巧，比如调整切分策略以更好地保留上下文，或在 pgvector 中微调索引以加快搜索速度。你探索的免费 RAG 成本计算器是一个游戏规则改变者，帮助你在不确定的情况下平衡性能和预算。现在想象一下可能性：能深度回答的聊天机器人、能够即时提取见解的研究工具，或是量身定制的助手满足你的特定需求。本教程不仅仅是关于遵循步骤——而是关于赋予你创新的能力。那么接下来呢？开始构建吧！尝试不同的模型，优化你的管道，推动 RAG 的边界。工具掌握在你手中，智能应用的未来由你来打造。让我们开始编码——你下一个突破在等待着你！🚀

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