LangChain应用开发指南-大模型的知识外挂RAG

AI大模型能够处理广泛主题的文本生成，但模型知识只能基于它们训练时使用的公开数据。如果你想构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的AI应用，你需要用特定的信息来增强模型的知识。将相关信息检索并插入到模型的输入中，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。

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在本文中，我们将介绍如何使用LangChain开发一个简单的RAG问答应用。我们将依次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。

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：

首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（context）。
然后，RAG会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。这个输入通常会包含一些提示（prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。
最后，RAG会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。

LangChain和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。LangChain提供了以下的组件来帮助你构建RAG应用：

数据加载器（DocumentLoader）：数据加载器是一个对象，可以从一个数据源加载数据，并将其转换为文档（Document）对象。一个文档对象包含两个属性：page_content（str）和metadata（dict）。page_content是文档的文本内容，metadata是文档的元数据，例如标题、作者、日期等。
文本分割器（DocumentSplitter）：文本分割器是一个对象，可以将一个文档对象分割成多个较小的文档对象。这样做的目的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，而且在较短的文本中更容易找到相关的信息。
文本嵌入器（Embeddings）：文本嵌入器是一个对象，可以将文本转换为嵌入（Embedding），即一个高维的向量。文本嵌入可以用来衡量文本之间的相似度，从而实现检索的功能。
向量存储器（VectorStore）：向量存储器是一个对象，可以存储和查询嵌入。向量存储器通常使用一些索引技术，例如Faiss或Annoy，来加速嵌入的检索。
检索器（Retriever）：检索器是一个对象，可以根据一个文本查询返回相关的文档对象。检索器的一种常见实现是向量存储器检索器（VectorStoreRetriever），它使用向量存储器的相似度搜索功能来实现检索。
聊天模型（ChatModel）：聊天模型是一个对象，可以根据一个输入序列生成一个输出消息。聊天模型通常基于大模型，例如GPT-3，来实现文本生成的功能。

使用LangChain构建RAG应用的一般流程如下：

首先，我们需要加载我们的数据。我们可以使用数据加载器来实现这一步，根据数据源的类型选择合适的数据加载器。例如，如果我们的数据源是一个网页，我们可以使用WebBaseLoader，它可以使用urllib和BeautifulSoup来加载和解析网页，返回一个文档对象。
然后，我们需要将我们的文档对象分割成较小的文档对象。我们可以使用文本分割器来实现这一步，根据文本的特点选择合适的文本分割器。例如，如果我们的文本是一个博客文章，我们可以使用RecursiveCharacterTextSplitter，它可以递归地使用常见的分隔符（如换行符）来分割文本，直到每个文档对象的大小符合要求。
接下来，我们需要将我们的文档对象转换为嵌入，并存储到向量存储器中。我们可以使用文本嵌入器和向量存储器来实现这一步，根据嵌入的质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器。例如，如果我们想要使用OpenAI的嵌入模型和Chroma的向量存储器，我们可以使用OpenAIEmbeddings和ChromaVectorStore。
然后，我们需要创建一个检索器，用于根据用户的输入检索相关的文档对象。我们可以使用向量存储器检索器来实现这一步，- 传递一个向量存储器对象和一个文本嵌入器对象作为参数，创建一个向量存储器检索器对象。
最后，我们需要创建一个聊天模型，用于根据用户的输入和检索到的文档对象生成一个输出消息。我们可以使用LangChain提供的聊天模型来实现这一步，根据模型的性能和成本选择合适的聊天模型。例如，如果我们想要使用OpenAI的GPT-3模型，我们可以使用OpenAIChatModel。

下面是一个使用LangChain构建RAG应用的示例代码：

python 复制代码

# 导入LangChain的库
from langchain import *

# 加载数据源
loader = WebBaseLoader()
doc = loader.load("https://xxx.html")

# 分割文档对象
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(max_length=512)
docs = splitter.split(doc)

# 转换文档对象为嵌入，并存储到向量存储器中
embedder = OpenAIEmbeddings()
vector_store = ChromaVectorStore()
for doc in docs:
    embedding = embedder.embed(doc.page_content)
    vector_store.add(embedding, doc)

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

# 创建聊天模型
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# 创建一个问答应用
def format_docs(docs):
    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)


rag_chain = (
    {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

# 启动应用
rag_chain.invoke("What is main purpose of xxx.html?")

LangChain和RAG的优势和应用场景

LangChain和RAG的结合可以带来以下的优势：

灵活性：你可以根据你的需求和数据源选择不同的组件和参数，定制你的RAG应用。你也可以使用自定义的组件，只要它们遵循LangChain的接口规范。
可扩展性：你可以使用LangChain的云服务来部署和运行你的RAG应用，无需担心资源和性能的限制。你也可以使用LangChain的分布式计算功能来加速你的RAG应用，利用多个节点的并行处理能力。
可视化：你可以使用LangSmith来可视化你的RAG应用的工作流程，查看每个步骤的输入和输出，以及每个组件的性能和状态。你也可以使用LangSmith来调试和优化你的RAG应用，发现和解决潜在的问题和瓶颈。

LangChain和RAG的结合可以应用于多种场景，例如：

专业问答（Professional Question Answering）：你可以使用LangChain和RAG来构建一个专业领域的问答应用，例如医疗、法律或金融。你可以从专业领域的数据源中检索相关的信息，帮助大模型回答用户的问题。例如，你可以从医学文献中检索疾病的诊断和治疗方案，帮助大模型回答医疗相关的问题。
文本摘要（Text Summarization）：你可以使用LangChain和RAG来构建一个文本摘要应用，例如新闻摘要或论文摘要。你可以从多个数据源中检索相关的文本，帮助大模型生成一个综合的摘要。例如，你可以从多个新闻网站中检索关于同一事件的报道，帮助大模型生成一个全面的摘要。
文本生成（Text Generation）：你可以使用LangChain和RAG来构建一个文本生成应用，例如诗歌生成或故事生成。你可以从不同的数据源中检索灵感，帮助大模型生成更有趣和更有创意的文本。例如，你可以从诗歌、歌词或小说中检索相关的文本，帮助大模型生成一首诗、一首歌或一个故事。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用LangChain开发一个简单的问答应用。我们介绍了RAG的基本概念和优势，讨论了相关的LangChain组件。我们还介绍了LangChain和RAG的结合的优势和应用场景。

我们希望本文能够帮助你了解LangChain和RAG的结合的潜力和价值，鼓励你尝试使用LangChain和RAG开发自己的应用。如果你有任何问题或建议，欢迎联系我们，我们期待与你的交流和合作。

参考资料：

[1] LangSmith. LangSmith Documentation. docs.langsmith.com/
[2] LangChain. LangChain Documentation. docs.langchain.com/
[3] Chroma. Chroma Vector Store. chroma.ai/vector-stor...