基于 GLM-4 的 RAG 系统开发指南

RAG 系统概述

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是利用外部数据进行自然语言处理任务的一种强大方法。RAG 系统在处理用户提出的问题时，通过检索相关数据并使用这些数据作为上下文，生成更准确的回答。GLM-4 模型在 RAG 系统中扮演了核心角色，它提供了强大的语义理解能力，用于处理复杂的自然语言输入。

RAG 系统示意图

文档加载器

文档加载器是 RAG 系统中的重要组件。它负责从各种格式的文档中提取数据。LangChain 提供了超过 100 种不同的文档加载器，支持 CSV、HTML、PDF、DOC 等格式。这些加载器能够快速解析文档内容，使得 RAG 系统可以高效地获取所需信息。

from langchain_community.document_loaders.csv_loader import CSVLoader

loader = CSVLoader(file_path='ordersample.csv')
data = loader.load()

通过上述代码，我们可以轻松加载 CSV 文件中的数据。这些数据随后可以用于进一步的处理和分析。

文本分割器

在处理长文档时，需要将其分割为较小的块，以便更好地适应语言模型的上下文窗口。LangChain 提供了多种文本分割器，例如递归分割器、HTML 分割器和 Markdown 分割器等。使用这些分割器可以确保文本块具有适当的大小和结构。

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000, chunk_overlap=200, add_start_index=True
)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)

通过上面的代码，我们可以将文档分割为多个块，以便在后续步骤中进行处理。

嵌入模型

嵌入模型是将文本转换为数值向量的工具，使得计算机可以更好地理解和处理自然语言。GLM-4 支持多种嵌入模型，这些模型能够捕捉文本的语义特征，并用于相似度计算和信息检索。

LangChain 提供了超过 25 种嵌入模型的集成，可以根据需要选择合适的模型。例如，使用 Hugging Face 提供的嵌入模型可以实现高效的文本向量化。

向量数据库

向量数据库用于存储和检索嵌入向量。LangChain 与多种向量数据库集成，包括 Milvus 和 FAISS。使用向量数据库可以快速检索与查询相似的文档片段，从而提高 RAG 系统的响应速度和准确性。

from langchain_community.vectorstores import FAISS

vector = FAISS.from_documents(all_splits, bgeEmbeddings)

通过将分割后的文档向量化并存储在向量数据库中，RAG 系统可以更高效地进行数据检索。

RAG 开发案例

创建 GLM4 大模型对象

在开发 RAG 系统时，首先需要创建 GLM4 模型对象。该模型提供了强大的自然语言处理能力，是 RAG 系统的核心组件。

ZHIPUAI_API_KEY = "..."
llm = ChatZhipuAI(
    temperature=0.1,
    api_key=ZHIPUAI_API_KEY,
    model_name="glm-4",
)

加载文档

接下来，使用文档加载器加载用户特定领域的数据，如 ordersample.csv 文件。此数据将用于回答用户的特定问题。

文本分割

使用文本分割器对加载的文档进行分割，以适应模型的上下文窗口限制。分割后的文本块可以更好地与模型交互。

向量化存储

使用嵌入模型对分割后的文档进行向量化，然后存储在向量数据库中。这样可以在需要时快速检索相关信息。

向量库检索

通过向量库进行检索，找到与用户查询最相关的文档片段。然后将这些片段传递给 GLM4 模型，生成更准确的回答。

生成问答结果

使用检索链将向量库检索和 GLM4 模型结合，根据用户的问题生成相应的答案。通过这种方式，RAG 系统能够高效地处理复杂的自然语言查询。

总结

RAG 系统结合了文档检索和生成技术，能够提供更精准的自然语言处理能力。通过使用 GLM-4 和相关工具，开发者可以构建强大的智能问答系统。在实际应用中，语料的结构化和向量化处理是至关重要的，能够显著提高系统的性能和准确性。

FAQ

问：RAG 系统的主要优势是什么？
- 答：RAG 系统能够结合外部数据进行自然语言处理，提供更精准的答案。
问：如何选择合适的嵌入模型？
- 答：选择嵌入模型时，应考虑模型的语言支持、性能和开源性等因素。
问：向量数据库在 RAG 系统中有哪些应用？
- 答：向量数据库用于存储和检索嵌入向量，帮助系统快速找到相关文档。