如何高效地获取和处理信息成为了一个重要的课题。AI大模型虽然能够处理广泛主题的文本生成，但其知识却仅限于训练时使用的公开数据。为了构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的AI应用，我们需要用特定的信息来增强模型的知识。这就是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术的魅力所在！✨

在本文中，我们将深入探讨如何使用LangChain开发一个简单的RAG问答应用。我们将逐步介绍典型的问答架构，讨论相关的LangChain组件，并展示如何跟踪和理解我们的应用。无论你是AI领域的新手还是经验丰富的开发者，这篇文章都将为你提供宝贵的见解和实用的教程。

RAG的基本概念

RAG是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。RAG的基本流程如下：

1. 用户输入：用户提出一个问题或话题，作为输入。
2. 信息检索：RAG从一个数据源中检索出与用户输入相关的文本片段，这些片段称为上下文（context）。上下文可以来自网页、文档或数据库记录。
3. 拼接输入：RAG将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如GPT。
4. 生成输出：大模型处理拼接后的输入，生成相应的输出，RAG从中提取或格式化所需的信息，最终返回给用户。

这种方法的优势在于，它不仅依赖于模型的训练数据，还能实时利用外部信息，从而提高回答的准确性和相关性。

LangChain与RAG的结合

LangChain是一个专注于大模型应用开发的平台，它提供了一系列的组件和工具，帮助你轻松地构建RAG应用。以下是LangChain提供的关键组件：

1. 数据加载器（DocumentLoader）

数据加载器负责从数据源加载数据并将其转换为文档对象。文档对象包含两个主要属性：

• page_content：文档的文本内容。
• metadata：文档的元数据，例如标题、作者、日期等。

数据加载器的选择取决于数据源的类型，例如网页、数据库或文件系统。

2. 文本分割器（DocumentSplitter）

文本分割器用于将文档对象分割成多个较小的文档对象。这是为了方便后续的检索和生成，因为大模型的输入窗口是有限的，较短的文本更容易找到相关的信息。常见的分割策略包括按段落、句子或特定字符进行分割。

3. 文本嵌入器（Embeddings）

文本嵌入器将文本转换为高维向量（embedding），这些向量用于衡量文本之间的相似度。通过计算文本的嵌入向量，可以实现高效的相似度检索。

4. 向量存储器（VectorStore）

向量存储器用于存储和查询嵌入。它通常使用一些索引技术（如Faiss或Annoy）来加速嵌入的检索。向量存储器能够快速找到与用户查询最相似的文档。

5. 检索器（Retriever）

检索器根据用户的文本查询返回相关的文档对象。向量存储器检索器（VectorStoreRetriever）是常见的实现，它利用向量存储器的相似度搜索功能来实现高效检索。

6. 聊天模型（ChatModel）

聊天模型根据输入序列生成输出消息。它通常基于大模型（如GPT-3）来实现文本生成的功能。聊天模型的选择会影响生成的质量和响应速度。

使用LangChain构建RAG应用的一般流程

构建RAG应用的流程可以分为以下几个步骤：

1. 加载数据：使用数据加载器从指定的数据源加载数据。
2. 分割文档：使用文本分割器将加载的文档对象分割成较小的文档对象，以便于后续的检索。
3. 生成嵌入：将分割后的文档对象转换为嵌入，并存储到向量存储器中。
4. 创建检索器：根据用户输入创建检索器，以便根据查询检索相关的文档对象。
5. 生成输出：使用聊天模型生成输出消息，将用户输入与检索到的文档对象结合，生成最终的回答。

示例代码

以下是一个使用LangChain构建RAG应用的示例代码：

from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.retrievers import VectorStoreRetriever
from langchain.chat_models import OpenAIChatModel

# 加载数据
loader = WebBaseLoader("https://example.com")
documents = loader.load()

# 分割文档
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter()
split_docs = splitter.split_documents(documents)

# 生成嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_store = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings)

# 创建检索器
retriever = VectorStoreRetriever(vector_store=vector_store, embeddings=embeddings)

# 创建聊天模型
chat_model = OpenAIChatModel()

# 处理用户输入
user_input = "请告诉我关于AI的最新研究进展。"
context = retriever.retrieve(user_input)
response = chat_model.generate(user_input + context)
print(response)

LangChain与RAG的优势和应用场景

优势

• 灵活性：根据需求和数据源选择不同的组件和参数，定制RAG应用。
• 可扩展性：使用LangChain的云服务和分布式计算功能，轻松部署和运行RAG应用。
• 可视化：使用LangSmith可视化RAG应用的工作流程，调试和优化应用。

应用场景

• 专业问答：构建医疗、法律或金融领域的问答应用，帮助用户获取专业信息。
• 文本摘要：生成新闻摘要或论文摘要，帮助用户快速获取信息。
• 文本生成：生成诗歌、故事等创意文本，激发灵感。

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结论

在本文中，我们详细介绍了如何使用LangChain开发一个简单的RAG问答应用，深入探讨了RAG的基本概念和优势，讨论了相关的LangChain组件。希望本文能够帮助你了解LangChain和RAG结合的潜力和价值。