【LangChain系列】实战案例5：用LangChain实现灵活的Agents+RAG，该查时查，不该查时就别查

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目前为止，我们实现的RAG练习中，答案都是全部来源于检索到的文本内容。而检索过程可能在某些情况下是不需要的。

如何优化这个过程，让我们的RAG程序在必要时才去检索，不必要时，直接使用大模型原有数据来回答呢？本文我们一起来学习下。

本文我们将使用 LangChain 的 Agents 模块来将 Retriever 当作工具，让大模型在有必要时才去使用它。

0. 实现 Retriever

首先我们得现有一个Retrivever，才能在有需要时能够进行查询。搭建Retriever的过程就不展开了，前面我们已经做了非常多的练习，具体可以参考这篇文章：【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例4：再战RAG问答，提取在线网页数据，并返回生成答案的来源。

import bs4
from langchain import hub
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# Load, chunk and index the contents of the blog.
loader = WebBaseLoader(
    web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",),
    bs_kwargs=dict(
        parse_only=bs4.SoupStrainer(
            class_=("post-content", "post-title", "post-header")
        )
    ),
)
docs = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

# Retrieve and generate using the relevant snippets of the blog.
retriever = vectorstore.as_retriever()

1. 实现 Retriever Tool

通过 LangChain 自带的 create_retriever_tool 来将 Retriever 封装成一个可供 Agents 模块调用的 Tool。

create_retriever_tool 在使用过程中，最重要的是第三个参数，这是你这个工具的描述，这个描述相当于一个Prompt，将决定大模型是否会调用这个工具。

from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool

tool = create_retriever_tool(
    retriever,
    "search_agents_answer",
    "Searches and returns context from LLM Powered Autonomous Agents. Answering questions about the agents.",
)
tools = [tool]

关于LangChain中 Agents 模块如何定义Tool，详细教程可参考： 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】5. 实战LangChain的智能体Agents模块

2. Prompt模板和模型加载

from langchain import hub

prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent")

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0)

这块没有特别注意的，就是将需要的元素都创建好，供后面创建 Agent 使用。

看一眼加载的Prompt模板内容：

• 小Tips：打印Prompt模板内容，可以使用 prompt.pretty_print() 函数，将打印成上图中比较美观的样子。

3. 创建 Agent 和 Agent 执行器

准备好 llm、tools、prompt之后，创建Agent 和 AgentExecutor

from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent

agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

其中 create_openai_tools_agent，是 LangChain 对于使用 OpenAI 工具的Agent的封装：

def create_openai_tools_agent(
    llm: BaseLanguageModel, tools: Sequence[BaseTool], prompt: ChatPromptTemplate
) -> Runnable:
    """Create an agent that uses OpenAI tools.

    Args:
        llm: LLM to use as the agent.
        tools: Tools this agent has access to.
        prompt: The prompt to use. See Prompt section below for more on the expected
            input variables.

其实现原理，就是将 tools 首先转换成OpenAI格式的工具描述，然后与 OpenAI 大模型进行绑定（源码中的这一句：llm_with_tools = llm.bind(tools=[convert_to_openai_tool(tool) for tool in tools])）。这是 Function Calling 部分的知识，不了解的可以补一下：【AI大模型应用开发】2.1 Function Calling连接外部世界 - 入门与实战（1）

4. 完整代码及运行结果

4.1 运行代码

调用 invoke 接口即可运行。

result = agent_executor.invoke({"input": "hi, 我是【同学小张】"})
print(result["output"])

result = agent_executor.invoke(
    {
        "input": "What is Task Decomposition?"
    }
)
print("output2: ", result["output"])

4.2 完整代码

import bs4
from langchain import hub
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# Load, chunk and index the contents of the blog.
loader = WebBaseLoader(
    web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",),
    bs_kwargs=dict(
        parse_only=bs4.SoupStrainer(
            class_=("post-content", "post-title", "post-header")
        )
    ),
)
docs = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

# Retrieve and generate using the relevant snippets of the blog.
retriever = vectorstore.as_retriever()

from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool

tool = create_retriever_tool(
    retriever,
    "search_agents_answer",
    "Searches and returns context from LLM Powered Autonomous Agents. Answering questions about the agents.",
)
tools = [tool]

from langchain import hub

prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent")

prompt.pretty_print()

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0)

from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent

agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

result = agent_executor.invoke({"input": "hi, 我是【同学小张】"})

print(result["output"])

result = agent_executor.invoke(
    {
        "input": "What is Task Decomposition?"
    }
)

print("output2: ", result["output"])

4.2 运行结果与解释

第一个问题，简单打个招呼，这时候不需要也不能去查文本，应该直接使用大模型自身的能力来回复。

第二个问题，涉及 Agents 相关知识，需要调用 Retriever 去查询相关资料，利用资料去回复。

本文参考教程：python.langchain.com/docs/use_ca...
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