LangChain从0到1实战：手把手教你实现RAG

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一、引言

在大模型的广阔天地中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）就像是一位神奇的助手，为大模型的应用注入了强大的活力。它有效解决了大模型诸如知识截止、幻觉问题以及数据壁垒等痛点，让大模型能够更加智能、准确地回答各种复杂问题。简单来说，RAG 可以让大模型在回答问题时，从外部知识库中检索相关信息，就像是开卷考试一样，极大地提升了回答的准确性和时效性。如今，RAG 已经成为大模型应用中不可或缺的关键技术，被广泛应用于智能客服、文档问答、智能写作等众多领域。那么，RAG 究竟是如何实现的呢？接下来，就让我们一起深入探索从 0 到 1 学 LangChain 之实现 RAG 的奇妙之旅。

二、什么是 RAG

（一）RAG 的定义

RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种创新性的技术方法，它巧妙地将信息检索与文本生成相结合。在传统的文本生成模型中，模型主要依赖于预先训练的数据来生成内容，这就导致其在面对一些需要最新知识或特定领域信息的问题时，往往显得力不从心。而 RAG 的出现，很好地解决了这一问题。它允许模型在生成文本时，从外部知识库中检索相关信息，并将这些信息融入到生成过程中，从而使生成的文本更加准确、丰富和贴合实际需求。简单来说，RAG 就像是给大模型配备了一个智能搜索引擎，让大模型在回答问题时能够 "查资料"，大大提升了回答的质量。

（二）RAG 的工作原理

RAG 的工作原理可以概括为 "检索 - 生成 - 融合" 三个主要步骤。当用户提出一个问题时，RAG 首先会对问题进行理解和分析，然后利用检索模块从庞大的知识库中搜索与问题相关的文本片段。这个检索过程通常基于向量检索技术，通过将问题和知识库中的文本都转化为向量形式，计算它们之间的相似度，从而找到最匹配的文本。检索到相关文本后，这些文本会与原始问题一起被输入到生成模型中。生成模型基于输入的信息，运用自身的语言理解和生成能力，生成回答内容。在生成过程中，模型会参考检索到的文本，从中获取相关知识和信息，以指导回答的生成。生成的回答可能需要进行一些后处理和融合操作，以确保回答的质量和连贯性。例如，可能会对多个生成的候选回答进行筛选和排序，选择最优的回答返回给用户；或者将生成的回答与检索到的文本进行进一步的融合，使回答更加完整和准确。

（三）RAG 的优势

RAG 的优势显著，它能大幅提升问答的准确性。通过从外部知识库检索相关信息，模型可以基于更丰富、准确的知识来生成回答，避免了单纯依赖预训练数据可能导致的错误或不准确回答。这在处理一些需要最新知识或专业领域知识的问题时尤为重要，比如在医疗领域，医生可以利用 RAG 技术快速检索最新的医学研究成果和临床案例，为患者提供更准确的诊断和治疗建议。RAG 还能有效引入外部知识，拓展模型的知识边界。传统的生成模型知识局限于预训练数据，而 RAG 使得模型能够实时获取和利用外部知识库中的知识，从而能够处理更广泛的任务和问题。比如在智能客服场景中，客服机器人可以借助 RAG 技术，快速从企业的知识库中检索相关信息，为客户提供更专业、更全面的服务，提高客户满意度。

三、LangChain 基础

（一）LangChain 简介

LangChain 是一个大模型开发框架，它为开发者提供了一系列工具和组件，极大地简化了大模型应用的开发过程。就像搭建一座房子，LangChain 提供了各种预制的建筑模块，开发者只需按照需求将这些模块组合起来，就能快速搭建出功能强大的大模型应用。它就像是大模型应用开发的 "脚手架"，让开发者能够更高效地构建出满足不同需求的应用。它支持多种大语言模型，无论是 OpenAI 的 GPT 系列，还是国内的文心一言、通义千问等，都能轻松集成到 LangChain 框架中。这使得开发者可以根据项目的具体需求和预算，灵活选择最合适的模型，而无需担心模型接入的复杂性。

（二）LangChain 核心组件

LangChain 包含多个核心组件，每个组件都有其独特的功能和作用。文档加载器就像是一个勤劳的搬运工，它可以从各种不同的数据源中加载文档，如文本文件、PDF 文件、网页等。无论文档格式如何，文档加载器都能将其准确地读取并转化为可供后续处理的格式。在处理企业内部的大量文档时，文档加载器可以快速将这些文档导入到系统中，为后续的分析和处理做好准备。文本分割器则是一个 "裁剪大师"，它能够将长文档分割成一个个小的文本块。由于大模型在处理文本时，通常有一定的上下文长度限制，文本分割器的作用就是将长文档切割成符合模型处理能力的小块，同时又能保证每个小块的上下文完整性。在处理一篇长篇论文时，文本分割器可以将其分割成多个段落，每个段落作为一个独立的文本块进行处理，这样既能提高处理效率，又能确保模型准确理解文本内容。嵌入模型是将文本转化为向量表示的关键组件。通过嵌入模型，文本被转化为一组数值向量，这些向量能够捕捉文本的语义信息，使得计算机能够更好地理解和处理文本。不同的嵌入模型有不同的特点和优势，开发者可以根据具体需求选择合适的嵌入模型。向量数据库则是用来存储和管理这些文本向量的地方。它就像是一个大型的仓库，能够高效地存储和检索向量数据。当需要查询与某个文本相关的信息时，向量数据库可以快速找到与之最相似的向量，从而检索出相关的文本内容。向量数据库的高效检索能力是 RAG 技术实现的关键之一。

（三）LangChain 与 RAG 的关系

LangChain 与 RAG 的关系密切，它为 RAG 的实现提供了强大的支持和便利。在 RAG 的实现过程中，LangChain 的各个组件都发挥了重要作用。文档加载器负责加载外部知识库中的文档，为 RAG 提供了丰富的知识来源；文本分割器将加载的文档分割成合适的文本块，便于后续的处理和检索；嵌入模型将文本块转化为向量表示，存储到向量数据库中；向量数据库则实现了高效的检索功能，能够快速找到与问题相关的文本块。通过这些组件的协同工作，LangChain 简化了 RAG 的实现过程，使得开发者能够更加轻松地构建基于 RAG 的应用。使用 LangChain 实现 RAG，就像是搭积木一样简单。开发者只需按照 LangChain 提供的接口和方法，将各个组件组合起来，就能快速搭建出一个功能完备的 RAG 系统。相比传统的 RAG 实现方式，使用 LangChain 大大减少了开发工作量，提高了开发效率，同时也降低了出错的概率。

四、实现 RAG 的步骤

（一）准备工作

在开始实现 RAG 之前，需要进行一些准备工作。首先，确保已经安装了 LangChain 库，可以使用pip install langchain命令进行安装。同时，根据实际需求，可能还需要安装其他相关的依赖库，如用于向量存储的chromadb、faiss等。另外，需要获取并准备好用于训练和测试的文档数据。这些文档可以来自各种数据源，如本地文件系统、数据库、网络等。确保文档数据的质量和相关性，这将直接影响 RAG 模型的性能。

（二）文档加载与预处理

使用 LangChain 的文档加载器可以轻松地从各种格式的文件中加载文档，如TextLoader用于加载文本文件，PDFMinerLoader用于加载 PDF 文件，WebBaseLoader用于加载网页内容等。例如，使用TextLoader加载本地文本文件的代码如下：

ini 复制代码

from langchain.document_loaders import TextLoader

loader = TextLoader('example.txt')

documents = loader.load()

加载后的文档通常需要进行预处理，以提高后续处理的效率和准确性。预处理步骤包括文本清洗，去除文档中的噪声信息，如 HTML 标签、特殊字符、多余的空格等，使用正则表达式或专门的文本清洗工具可以实现这一步骤。还需要进行文本分割，由于大模型处理文本的长度有限，需要将长文档分割成较小的文本块，LangChain 提供了多种文本分割器，如RecursiveCharacterTextSplitter、CharacterTextSplitter等。RecursiveCharacterTextSplitter可以根据指定的分隔符递归地分割文本，确保每个文本块的语义完整性。以下是使用RecursiveCharacterTextSplitter进行文本分割的示例代码：

ini 复制代码

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size = 1000, chunk_overlap = 200)

texts = text_splitter.split_documents(documents)

上述代码将文档分割成大小为 1000 个字符的文本块，每个文本块之间有 200 个字符的重叠，以保证上下文的连贯性。

（三）文本嵌入与向量存储

文本嵌入是将文本转换为向量表示的过程，以便计算机能够更好地理解和处理文本。LangChain 支持多种嵌入模型，如OpenAIEmbeddings、HuggingFaceEmbeddings等。以OpenAIEmbeddings为例，使用方法如下：

ini 复制代码

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()

将文本块转换为向量后，需要将这些向量存储到向量数据库中，以便后续的检索操作。常见的向量数据库有Chroma、FAISS、Pinecone等。以Chroma为例，将文本向量存储到Chroma数据库的代码如下：

ini 复制代码

from langchain.vectorstores import Chroma

vectorstore = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

这样，就将文本块及其对应的向量存储到了Chroma向量数据库中，为后续的检索做好了准备。

（四）构建 RAG 模型

在 LangChain 中，可以使用RetrievalQA类来构建 RAG 模型。RetrievalQA类结合了检索器和语言模型，能够实现基于检索的问答功能。首先，需要创建一个检索器，用于从向量数据库中检索相关的文本块。可以使用向量数据库提供的检索方法，如similarity_search（基于相似度搜索）或max_marginal_relevance_search（基于最大边际相关性搜索）。以Chroma向量数据库为例，创建检索器的代码如下：

ini 复制代码

retriever = vectorstore.as_retriever(search_type='similarity', search_kwargs={'k': 3})

上述代码创建了一个基于相似度搜索的检索器，每次检索时返回最相似的 3 个文本块。接下来，需要选择一个语言模型，LangChain 支持多种大语言模型，如OpenAI的ChatOpenAI、Anthropic的Anthropic等。以ChatOpenAI为例，创建语言模型的代码如下：

ini 复制代码

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model_name='gpt-3.5-turbo', temperature = 0)

最后，使用RetrievalQA类将检索器和语言模型组合起来，构建 RAG 模型：

python 复制代码

from langchain.chains import RetrievalQA

qa_chain = RetrievalQA.from_chain\_type(llm = llm, chain\_type='stuff', retriever = retriever)

这里使用了stuff链类型，它将检索到的所有文本块直接作为上下文传递给语言模型，让语言模型基于这些上下文生成回答。

（五）测试与优化

完成 RAG 模型的构建后，需要对其进行测试，以评估模型的性能。可以使用一些测试数据集，向模型提出各种问题，观察模型的回答是否准确、合理。通过人工评估或使用一些自动化的评估指标，如 BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）、ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）等，来量化评估模型的性能。如果发现模型的性能不理想，可以从多个方面进行优化。调整检索器的参数，如改变检索的文本块数量k，或者尝试不同的检索算法，以提高检索的准确性。优化提示模板，通过设计更合理的提示，引导语言模型生成更准确的回答。还可以尝试使用不同的语言模型或嵌入模型，或者对文档数据进行更深入的预处理，以提升模型的整体性能。不断测试和优化，直到 RAG 模型达到满意的性能表现。

五、案例实战

（一）案例背景

假设我们正在为一家科技公司构建一个智能文档问答系统，该公司拥有大量的技术文档、产品手册和常见问题解答（FAQ）。员工在日常工作中经常需要从这些文档中查找相关信息，但由于文档数量众多，手动查找效率低下。我们希望通过 RAG 技术，利用大模型实现智能问答，让员工能够快速准确地获取所需信息。

（二）实现过程

安装依赖：首先，确保安装了 LangChain、OpenAI（用于语言模型和嵌入）、Chroma（向量数据库）等必要的库，可以使用以下命令进行安装：

pip install langchain openai chromadb tiktoken
准备文档数据：将公司的技术文档、产品手册和 FAQ 整理成文本文件，并放置在一个指定的目录下。
文档加载与预处理 ：使用 LangChain 的TextLoader加载文档，并使用RecursiveCharacterTextSplitter进行文本分割。

ini 复制代码

from langchain.document_loaders import TextLoader

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载文档

loader = TextLoader('tech_docs.txt')

documents = loader.load()

# 文本分割

text\_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size = 1000, chunk_overlap = 200)

texts = text\_splitter.split_documents(documents)

文本嵌入与向量存储 ：使用OpenAIEmbeddings进行文本嵌入，并将向量存储到Chroma向量数据库中。

ini 复制代码

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings

from langchain.vectorstores import Chroma

# 文本嵌入

embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 向量存储

vectorstore = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

构建 RAG 模型 ：创建一个RetrievalQA实例，结合检索器和语言模型。

ini 复制代码

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

from langchain.chains import RetrievalQA

# 创建语言模型

llm = ChatOpenAI(model_name='gpt-3.5-turbo', temperature = 0)

# 创建检索器

retriever = vectorstore.as_retriever(search_type='similarity', search_kwargs={'k': 3})

# 构建RAG模型

qa\_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm = llm, chain_type='stuff', retriever = retriever)

测试模型：向模型提出问题，测试其回答效果。

ini 复制代码

question = "如何部署我们的新产品？"

result = qa_chain.run(question)

print(result)

（三）效果展示

经过测试，RAG 模型在这个智能文档问答系统中表现出色。当员工输入问题时，模型能够快速从文档中检索相关信息，并生成准确、详细的回答。比如，当询问 "如何部署我们的新产品？" 时，模型能够准确地返回产品手册中关于部署步骤的相关内容，大大提高了员工获取信息的效率。而且，模型的回答不仅准确，还能够根据问题的语境和需求，提供相关的建议和注意事项，使得回答更加全面和实用。通过实际应用，员工们反馈该系统极大地帮助了他们解决工作中的问题，提高了工作效率，也减少了查找文档的时间成本。