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使用 JavaScript 构建 RAG（检索增强生成）库：原理与实现

news 2025/8/31 12:08:15

在这篇文章中，我们将探索如何用 JavaScript 构建一个 RAG 库。该库将集成检索、向量存储、以及生成模型等组件，提供一个完整的解决方案，用于处理基于查询的文本生成。

1. 什么是 RAG（检索增强生成）？

RAG 是一种将大语言模型与外部信息检索相结合的技术。具体来说，它将用户查询通过检索引擎与外部知识库中的文档匹配，获得相关的信息片段，然后将这些信息与用户问题一同输入生成模型，生成更为准确的答案。

RAG 技术的优势在于：

提升生成质量：通过引入外部文档信息，能够帮助语言模型避免“幻觉”现象（即模型生成不准确或不相关的内容）。
降低模型复杂度：不需要预先训练一个巨大的语言模型来记住所有知识，模型只需要生成相关信息的解释或答案。
提高上下文准确性：在对话或查询场景下，能基于特定文档回答问题，提供更具上下文的答案。

2. 构建 RAG 库的基础组件

为了实现一个简单的 JavaScript RAG 库，我们需要构建以下几个基础组件：

2.1 向量检索（Retriever）

向量检索的目标是将文本数据转换为向量，并通过向量空间中的相似度来找到与用户查询最相关的文档。这通常需要一个嵌入（embedding）模型，如 OpenAI 的文本嵌入（text-embedding）模型。

2.2 文本切分与向量化（Embedding）

为了将文档转化为可以用于检索的向量，我们需要对文本进行切分，并将每个文本片段转化为向量。这通常通过嵌入模型来完成。

2.3 生成模型（Generator）

生成模型（如 GPT-4、BERT 等）负责根据检索到的文档与用户输入生成合适的答案。生成模型会结合查询和相关文档信息，生成自然语言文本。

3. 代码实现：JavaScript RAG 库

以下是实现 RAG 库的核心代码，涉及向量检索、文本切分、向量化和生成模型的集成。

3.1 向量存储与检索（VectorStore）

首先，我们需要创建一个简化版的 MemoryVectorStore，用于存储文档的向量化信息并进行检索。

// vectorStore.js
class MemoryVectorStore {constructor() {this.documents = [];this.vectors = [];}// 向向量库添加文档与其向量表示addDocument(doc, vector) {this.documents.push(doc);this.vectors.push(vector);}// 基于向量与查询进行相似度检索async search(queryVector, topK = 3) {const scores = this.vectors.map((vector, idx) => {// 计算向量的余弦相似度const dotProduct = vector.reduce((sum, val, i) => sum + val * queryVector[i], 0);const magnitudeA = Math.sqrt(vector.reduce((sum, val) => sum + val * val, 0));const magnitudeB = Math.sqrt(queryVector.reduce((sum, val) => sum + val * val, 0));return dotProduct / (magnitudeA * magnitudeB);});// 获取 topK 相似度最高的文档const topDocs = scores.map((score, idx) => ({ score, doc: this.documents[idx] })).sort((a, b) => b.score - a.score).slice(0, topK).map((entry) => entry.doc);return topDocs;}
}module.exports = MemoryVectorStore;

3.2 文本切分与向量化（Embedding）

接下来，我们需要将文档文本转化为向量表示。在实际应用中，可以通过 API（如 OpenAI API）或本地模型生成文本的向量。这里我们假设用简单的随机数生成器模拟向量。

// embedding.js
const MemoryVectorStore = require('./vectorStore');// 模拟生成嵌入向量
function embedText(text) {return Array.from({ length: 128 }, () => Math.random());  // 假设向量维度为 128
}async function embedDocuments(documents) {const vectorStore = new MemoryVectorStore();documents.forEach((doc) => {const vector = embedText(doc);vectorStore.addDocument(doc, vector);});return vectorStore;
}module.exports = embedDocuments;

3.3 生成模型（Generator）

接下来，我们可以创建一个简单的生成模型接口，用于生成回答。在实际情况中，你可以使用 OpenAI API 或其他语言模型生成回答。

// generator.js
const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");async function generateAnswer(question, context) {const configuration = new Configuration({apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,});const openai = new OpenAIApi(configuration);const prompt = `Q: ${question}\n\nContext:\n${context}\n\nAnswer:`;const response = await openai.createCompletion({model: "text-davinci-003",prompt,max_tokens: 150,});return response.data.choices[0].text.trim();
}module.exports = generateAnswer;

3.4 结合所有组件实现 RAG

最终，我们将所有组件结合起来，构建一个完整的 RAG 流程。

// rag.js
const embedDocuments = require('./embedding');
const generateAnswer = require('./generator');
const MemoryVectorStore = require('./vectorStore');async function runRAG(query, documents) {const vectorStore = await embedDocuments(documents);// 将查询转换为向量（此处我们简化为随机数生成）const queryVector = Array.from({ length: 128 }, () => Math.random());// 检索相关文档const topDocs = await vectorStore.search(queryVector);// 将检索到的文档组合成上下文const context = topDocs.join("\n");// 使用生成模型生成答案const answer = await generateAnswer(query, context);return answer;
}// 示例使用
const documents = ["LangChain 是一个用于构建大规模自然语言处理应用的框架。","RAG（检索增强生成）通过结合生成模型和检索来提高答案的准确性。","OpenAI 提供强大的 API 用于文本生成和嵌入。"
];const query = "什么是 LangChain？";runRAG(query, documents).then((answer) => {console.log("Generated Answer:", answer);
});

4. 性能优化与扩展

为了提高 RAG 系统的性能和可扩展性，以下是一些优化建议：

向量存储的持久化：可以使用像 Pinecone、Weaviate 或 Qdrant 等外部向量数据库来替代内存存储，支持更大规模的数据检索。
批量向量化：通过批量化处理文档向量化，提高效率。
缓存机制：对常见查询结果进行缓存，避免重复计算。
并行化处理：对于大型文档库，可以通过并行化处理检索与生成步骤，提高响应速度。