RAG是什么：从理论到LangChain实践

检索增强生成（RAG）是一种创新的技术，通过结合生成模型和检索模块，为大语言模型（LLM）提供额外的外部知识支持。这种方法旨在提升生成模型的精确性和上下文相关性，同时减少误导性信息的可能性。在本文中，我们将深入探讨RAG的理论背景、实现方法以及在Python中的具体应用。通过结合OpenAI、Weaviate和LangChain，我们将展示如何构建一个完整的RAG流程。

理解RAG的基本概念

检索增强生成（RAG）作为一种新兴的技术，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的外部知识支持，以生成更为精确和上下文相关的回答。传统的大语言模型通常依赖于训练数据的广泛性和多样性，但在处理特定领域或实时更新的信息时可能会遇到困难。RAG通过引入外部知识源来弥补这一不足。

RAG的起源

RAG技术最早由Lewis等人在2020年的论文《知识密集型NLP任务的检索增强生成》中提出。该研究通过结合生成模型和检索模块，能够从易于更新的外部知识源中获取额外信息，从而提升生成模型的性能。RAG的核心在于将事实性知识与模型的推理能力相分离，这一点类似于开卷考试中学生可以查阅资料的方式。

RAG的工作流程详解

在RAG的工作流程中，用户的查询经过向量数据库的检索，再通过填充提示，最终生成回答。具体步骤如下：

检索步骤

在第一步，系统将用户的查询通过嵌入模型转换为向量，并在向量数据库中进行比对。通过相似性搜索，系统可以找到数据库中最匹配的前k个数据。这一过程确保了查询与外部知识源的相关性。

增强步骤

在检索到相关信息后，系统将用户的查询和检索到的额外信息一起嵌入到一个预设的提示模板中。这一过程被称为增强，旨在为生成模型提供更为完整的上下文信息。

生成步骤

最后，经过检索增强的提示内容会被输入到大语言模型中，以生成最终的输出。通过这一流程，生成模型能够结合外部知识源，实现更高效的回答生成。

基于LangChain的RAG实现

在这部分中，我们将展示如何利用Python结合OpenAI的大语言模型、Weaviate的向量数据库以及LangChain进行RAG流程的实现。LangChain作为一个强大的编排工具，可以帮助我们协调各个组件的工作。

准备工作

在开始之前，请确保您的系统中已安装以下Python包：

langchain —— 用于整体编排
openai —— 提供嵌入模型和大语言模型
weaviate-client —— 用于操作向量数据库

#!pip install langchain openai weaviate-client

在项目的根目录下设置OpenAI的API密钥，确保能够访问相关服务。

OPENAI_API_KEY=""

数据准备和加载

首先，我们需要建立一个向量数据库，作为外部知识源，包含所有必要的额外信息。以下步骤将指导您如何收集、分块和嵌入数据。

收集和加载数据

在这个示例中，我们使用2022年拜登总统的国情咨文作为背景材料。文本数据可以通过LangChain的DocumentLoader加载。

import requests
from langchain.document_loaders import TextLoader

url = "https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/langchain/master/docs/docs/modules/state_of_the_union.txt"
res = requests.get(url)
with open("state_of_the_union.txt", "w") as f:
    f.write(res.text)

loader = TextLoader('./state_of_the_union.txt')
documents = loader.load()

文本分块

由于文档的原始大小超出了LLM的处理能力，我们需要将其切割成更小的片段。使用LangChain的CharacterTextSplitter进行分块。

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

嵌入和存储

为了实现对文本块的语义搜索，需要为每个块生成向量嵌入，并将它们存储在Weaviate向量数据库中。

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Weaviate
import weaviate
from weaviate.embedded import EmbeddedOptions

client = weaviate.Client(
  embedded_options = EmbeddedOptions()
)

vectorstore = Weaviate.from_documents(
    client = client,
    documents = chunks,
    embedding = OpenAIEmbeddings(),
    by_text = False
)

构建RAG流程

一旦向量数据库准备好，我们就可以将它设定为检索组件，通过语义相似度检索出额外的上下文信息。

检索

retriever = vectorstore.as_retriever()

增强

准备一个提示模板，以便用额外的上下文信息来增强原始的提示。

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

template = """You are an assistant for question-answering tasks.

Use the following pieces of retrieved context to answer the question.

If you don't know the answer, just say that you don't know.

Use three sentences maximum and keep the answer concise.

Question: {question}

Context: {context}

Answer:

"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

print(prompt)

生成

在RAG管道的构建过程中，通过将检索器、提示模板与大语言模型结合来形成一个序列。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough
from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser

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

rag_chain = (
    {"context": retriever,  "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

query = "What did the president say about Justice Breyer"
rag_chain.invoke(query)