四、使用langchain搭建RAG:金融问答机器人--构建web应用，问答链，带记忆功能

ai_lian_shuo2024-12-25 5:06

经过前面3节完成金融问答机器人基本流程，这章将使用Gradio构建web应用，同时加入memory令提示模板带有记忆的，使用LCEL构建问答链。

加载向量数据库

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from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
import os

# 定义 Embeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="m3e-base")

# 向量数据库持久化路径
persist_directory = 'data_base/chroma'

# 加载数据库
vectordb = Chroma(
    persist_directory=persist_directory, 
    embedding_function=embeddings
)
retriever=vectordb.as_retriever()

加载LLM

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import os
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = 'sk-***'

from langchain_community.llms import Tongyi
llm = Tongyi()

创建memory

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from langchain.memory import ConversationBufferMemory
memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="chat_history",  # 与 prompt 的输入变量保持一致。
    return_messages=True  # 将以消息列表的形式返回聊天记录，而不是单个字符串
)

构建新的问答链，使用带有记忆的提示模板

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# 构建新的问答链，使用带有记忆的提示模板
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
def chatqwen_chat(message, history):
     #构建对话问答链
     qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
		llm,
		retriever=retriever,
		memory=memory,
		verbose=True,
	 )
     result = qa({"question": message})
     return result['answer']

定义gradio web app

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import gradio as gr
def launch_gradio():

    iface = gr.ChatInterface(
        fn=chatqwen_chat,
        title="金融RAG问答机器人",
        chatbot=gr.Chatbot(height=400),
    )
    iface.launch(share=True, server_name="0.0.0.0")

启动 Gradio 服务

python 复制代码

# 启动 Gradio 服务
launch_gradio()

测试

Gradio 服务启动成功后，可以使用浏览器f访问web应用： http://127.0.0.1:7861/

从上面第二个问题看出，有记忆到之前的问题。

下图是整个访问链条的LOG：

总结

使用Gradio构建web应用已完成，如果想独立部署项目，可以放到py文件中，然后使用下面代码启动

python 复制代码

if __name__ == "__main__": 
    # 启动 Gradio 服务
    launch_gradio()

启动脚本： python ***.py

如果是使用conda 虚拟环境则： **\envs\langchain_qwen\python **.py （带上虚拟环境的目录）

项目源代码： https://gitee.com/ailianshuo/finance-bot