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检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索机制和生成模型的先进技术，旨在提高自然语言处理系统的准确性和上下文相关性。本文将详细介绍如何从零开始构建一个RAG系统，包括数据处理、检索、生成以及部署等各个环节。
💢RAG系统的核心组件
一个完整的RAG系统通常由以下几个核心组件构成：
- 索引管道：负责数据的摄取和预处理，创建向量嵌入，并将其存储在快速访问的向量数据库中。
- 检索管道：根据用户的查询从已索引的数据库中检索最相关的信息，使用检索策略和重排序方法来优化结果。
- 生成管道：将检索到的数据与用户的查询结合，生成准确、相关且连贯的响应。
💢构建RAG系统的步骤
1. 数据摄取与预处理
在构建RAG系统之前，需要准备好用于训练和检索的数据。这通常包括以下步骤：
- 数据收集：选择合适的数据源，例如文档库、API或数据库，以确保信息的相关性和时效性。
- 数据清洗：去除冗余信息，处理缺失值，并确保数据格式一致，以便后续处理。
- 文本分块：将长文本分割成较小的块，以便于后续的嵌入和检索。
2. 向量嵌入生成
向量嵌入是RAG系统的基础，它将文本数据转换为数值表示，使得计算机能够理解其语义。可以使用以下方法生成嵌入：
- 选择嵌入模型：使用如BERT、SentenceTransformers等预训练模型来生成文本嵌入。根据应用场景，可以对模型进行微调以提高特定领域的准确性。
- 存储向量：将生成的向量存储在高性能向量数据库中，如Pinecone或Weaviate，以支持快速相似性搜索。
3. 检索过程
在用户提交查询后，RAG系统会执行以下步骤：
- 查询预处理：对用户输入进行清洗和标准化，例如去除停用词、词形还原等，以提高检索效果。
- 生成查询嵌入：将预处理后的查询转换为向量表示，以便与数据库中的文档进行比较。
- 执行检索：利用向量数据库执行相似性搜索，从中获取与用户查询最相关的文档片段。
4. 上下文整合与生成响应
一旦获得相关文档，RAG系统将执行以下操作：
- 上下文整合：将检索到的信息与用户查询结合，形成一个丰富的上下文提示，这一步骤对于生成准确响应至关重要。
- 调用生成模型：使用大模型（如GPT系列）来生成最终响应。此时，模型会依据整合后的信息生成更加准确且上下文相关的答案。
💥常用RAG工具
- Haystack
- Haystack是一个强大的开源框架，支持多种文档存储方案（如Elasticsearch、FAISS等），并与多种语言模型无缝集成。
- LangChain
- LangChain提供了一个灵活的框架，允许开发者快速构建和管理链式应用程序，适合用于RAG系统的构建。
- RAGFlow
- RAGFlow是一个用户友好的框架，专注于简化RAG应用程序的开发过程，适合初学者和有经验的开发者。
使用LangChain构建RAG演示
from langchain import hub
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_openai import ChatOpenAI# 加载文档并创建向量存储
loader = WebBaseLoader("https://example.com")
documents = loader.load()
vectorstore = Chroma.from_documents(documents)# 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k": 5})# 创建生成模型
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)# 定义RAG链
def format_docs(docs):return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)rag_chain = ({"context": retriever | format_docs, "question": "What is the role of Microsoft?"}| llm
)
response = rag_chain.invoke("What does Microsoft do?")
print(response)
💫构建一个简单的问答系统
pip install langchain openai创建知识库
创建一个简单的知识库，包含一些常见问题及其对应答案。可以使用Python字典来存储这些信息：
knowledge_base = {"What is LangChain?": "LangChain is an open-source framework for developing applications powered by large language models.","What is the capital of France?": "The capital of France is Paris.","Who is the CEO of OpenAI?": "As of 2023, Sam Altman is the CEO of OpenAI."
}
创建提示模板
接下来，我们创建一个提示模板，用于格式化用户输入并生成查询：
from langchain import PromptTemplatetemplate = "Answer the following question based on the knowledge base: {question}"
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])
创建大型模型实例
import os
from langchain.llms import OpenAIos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "*******" # 替换为自己的API密钥
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")
创建问答链
创建一个问答链，将提示和语言模型结合起来：
from langchain.chains import LLMChain# 创建问答链
qa_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
实现查询功能
def answer_question(question):# 检查知识库中是否有答案if question in knowledge_base:answer = knowledge_base[question]else:answer = "I'm sorry, I don't know the answer to that question."# 使用LLM生成回答result = qa_chain.run(question)return result
🍺测试：
if __name__ == "__main__":user_question = input("Please ask a question: ")response = answer_question(user_question)print(response)