使用 LangChain、pgvector、OpenAI GPT-4o 和 mistral-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。)
• OpenAI GPT-4o: 这款来自OpenAI的先进模型专注于生成高度连贯和上下文相关的文本。它对细微语言的理解得到了提升，在创意写作、对话代理和教育内容方面表现出色。GPT-4o非常适合需要深入回应和创造力的应用，具有跨行业的多样性。
• Mistral-Embed: Mistral-Embed 是一个最先进的嵌入模型，旨在实现高维文本表示。它在语义搜索、相似度测量和推荐系统等任务中表现出色，提供准确的上下文嵌入。非常适合增强自然语言处理应用，它在性能与可扩展性之间达到了良好的平衡，使其适用于研究和实际应用。

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 OpenAI GPT-4o

pip install -qU "langchain[openai]"

import getpass
import os

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

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("gpt-4o", model_provider="openai")

第 3 步：安装并配置 mistral-embed

pip install -qU langchain-mistralai

import getpass
import os

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

from langchain_mistralai import MistralAIEmbeddings

embeddings = MistralAIEmbeddings(model="mistral-embed")

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。

OpenAI GPT-4o 优化建议

GPT-4o针对速度和效率进行了优化，使其成为高性能RAG应用的绝佳选择。通过优化检索策略来最大化效率——使用重新排名的方法来优先考虑与模型相关性最高的文档。在保持检索上下文简洁的同时，减少令牌消耗，并确保提示遵循结构化格式。将温度调整至（0.1-0.2）以获得精确、基于事实的响应，同时在创意或探索性任务中略微提高温度。利用OpenAI API的流媒体功能来优化响应速度，减少实时应用的延迟。实施提示模板以标准化输入并减少响应中的变异性。使用混合搜索（结合关键词搜索和向量搜索）以实现更准确和上下文相关的检索。定期监控API延迟和响应一致性，动态调整检索参数以实现最佳性能。

mistral-embed 优化建议

mistral-embed 是一个多功能的嵌入模型，适用于多种基于文本的 RAG 应用。为了增强检索能力，通过在特定领域数据上进行微调来优化嵌入质量，以捕捉细微的语义关系。使用高效的向量搜索技术，如 FAISS 或 HNSW，以快速识别大数据集中的相关文档。为了更好的存储管理，在不牺牲准确性的前提下压缩嵌入，例如通过量化或降维。为了最大化吞吐量，批量处理嵌入请求，并使用多线程来并行计算。定期用新数据更新嵌入存储，以确保检索的时效性和准确性。通过调整超参数，如温度和 top-k，来优化模型性能，以平衡检索结果的精确性和多样性。”

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，您解锁了将最新工具结合在一起的能力，创建一个既智能又高效的RAG 管道！您了解了LangChain如何作为黏合剂，轻松协调组件之间的数据流，同时简化诸如检索和生成等复杂工作流程。使用pgvector作为您的向量数据库，您亲眼见证了如何在大规模存储和查询嵌入，将非结构化数据转化为可搜索的知识。mistral-embed模型则负责将文本转化为丰富而有意义的向量，确保您的系统理解上下文和细微差别。随后，OpenAI 的 GPT-4o使一切生动起来，生成自然且富有洞察力的类人响应。这些工具共同形成了一个动态管道，在检索与生成之间交汇——让您能够构建应用，回答问题、总结内容，甚至进行头脑风暴，准确性令人瞩目。

但等等，还有更多！教程中还分享了优化的专业技巧，例如调整块大小以提升检索效果，或微调pgvector中的元数据过滤器以提高性能。借助免费的 RAG 成本计算器，您可以估算费用并聪明地扩展项目。现在您已经看到这些部分是如何结合在一起的，真正的魔力开始了：轮到您来实验了。调整参数、替换模型或添加新数据源——每一次迭代都使您更接近一个独特的系统。无论您是在构建聊天机器人、研究助手，还是AI驱动的知识库，您都拥有完成这一切所需的工具和知识。那么，尽管去吧——启动您的IDE，释放您的创意，让您的RAG应用大放异彩。智能系统的未来掌握在您手中，而且比以往任何时候都更光明！🚀

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