基于 Gopher 的 RAG 系统

随着大型语言模型 (LLM) 技术的快速发展，越来越多的开发人员开始探索将其集成到应用程序中的可能性。尤其是在构建检索增强生成（RAG）系统时，Go语言因其高效并发处理能力和简洁的语法，成为构建此类系统的理想选择。在本文中，我们将深入探讨如何使用 Go 语言构建基于大型语言模型的 RAG 系统，并提供详细的实现步骤和相关工具的介绍。

什么是 RAG 系统

RAG，即检索增强生成，是一种结合检索和生成的技术，旨在通过从特定领域的知识库中检索信息来增强生成模型的输出。这样的系统通常用于问答应用，其中用户的问题会被转化为向量形式，通过向量数据库进行相似性搜索，从而找到相关的文档并生成准确的答案。

RAG 系统的核心在于其能够在庞大的知识库中高效地检索相关信息，并通过大型语言模型生成上下文相关的回答。这种方法不仅提高了生成内容的准确性，还能适应不同领域的需求。

使用 Go 构建 RAG 系统的优势

Go 语言以其简洁的语法和强大的并发处理能力而著称，这使其成为构建 RAG 系统的理想选择。以下是使用 Go 构建 RAG 系统的一些优势：

并发处理： Go 的 goroutine 使得并发处理变得简单且高效，能够轻松处理大量并发请求，这是 RAG 系统必备的特性。
网络服务支持： Go 原生支持 HTTP、RPC 等网络协议，使得构建网络服务及其相关的 API 变得非常便捷。
社区支持： 丰富的第三方库和框架可供选择，例如用于 LLM 的接口和向量数据库的集成工具。

使用 Gemini API 和 Weaviate

在构建基于 LLM 的 RAG 系统时，选择合适的 API 和数据库至关重要。Gemini API 提供了强大的 LLM 和嵌入模型支持，而 Weaviate 是一个开源的向量数据库，能够高效地存储和检索嵌入。

代码实现

以下是使用 Go 语言实现的 RAG 服务器的基本结构：

mux := http.NewServeMux()
mux.HandleFunc("POST /add/", server.addDocumentsHandler)
mux.HandleFunc("POST /query/", server.queryHandler)

通过初始化 Gemini 和 Weaviate 的客户端库，我们可以轻松地将文档添加到知识库中，并处理用户的查询请求。

使用 LangChainGo

LangChainGo 是 LangChain 的 Go 版本，它提供了模块化的组件支持，使得开发者可以轻松地构建基于 LLM 的应用程序。

接口定义

LangChainGo 提供了统一的接口，使得开发者可以轻松地切换不同的向量数据库和 LLM 提供商：

type VectorStore interface {
    AddDocuments(ctx context.Context, docs []schema.Document, options ...Option) ([]string, error)
    SimilaritySearch(ctx context.Context, query string, numDocuments int, options ...Option) ([]schema.Document, error)
}

通过这样的接口定义，可以在不更改核心逻辑的情况下，快速切换到不同的服务提供商。