第四章：基于langchain构造一个完整RAG系统

引言

随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）领域的应用越来越多样化。其中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索与生成式模型的技术架构。它通过在生成过程中引入外部知识库的检索内容，显著提升了模型在特定领域或任务中的表现。本文将详细介绍如何构建一个完整的RAG系统，并再之前给出的文章语言模型构建、文本加载、文本向量化和文本检索，以及结合检索内容实现模型生成。构建一个实际代码示例，逐步解析其设计和实现过程。

一、RAG的基本原理

1.1 什么是RAG？

RAG是一种结合了检索（Retrieval）与生成（Generation）的混合模型架构。传统的大规模语言模型（LLM）虽然具备强大的生成能力，但在处理特定领域的复杂问题时，往往缺乏准确性，产生模型幻想。而RAG通过引入外部知识库，利用检索模块获取相关上下文信息，再将其输入生成模块，从而弥补了这一不足。
核心流程如下：

1. 检索阶段：根据用户输入的问题，从外部知识库中检索最相关的文档片段。
2. 生成阶段：将检索到的内容与用户问题一起输入生成模型，生成最终的答案。

这种架构的优势在于：

• 增强准确性：通过引入外部知识，避免了模型因训练数据过时或不足而导致的错误。
• 提高可解释性：检索到的相关文档可以作为生成结果的依据，增强了模型的透明度。
• 灵活性强：可以根据不同场景动态调整知识库，适应多领域需求。

1.2 RAG的应用场景

RAG系统适用于各种需要高精度文本理解和生成的任务，包括但不限于智能客服、法律咨询、医疗诊断等。特别是在那些需要依赖大量背景知识的专业领域，RAG的表现尤为突出。

二、RAG系统的构建步骤

2.1 环境准备

在开始构建RAG系统之前，需要确保以下环境已经配置好：

• Python 3.8及以上版本
• 安装必要的依赖库，如langchain、transformers、sentence-transformers等
• 下载并加载预训练的语言模型（LLM）和嵌入模型（Embedding Model）

pip install langchain transformers sentence-transformers

此外，还需准备好用于构建知识库的文档数据集。例如，可以使用.docx文件存储领域相关的文档。

2.2 加载和处理文档

2.2.1 文档加载

我们使用ParseDocuments模块中的load_word_document函数来加载Word文档。该函数会将文档内容解析为结构化的文本数据。

from ParseDocuments import load_word_documentword_file_path = "/path/to/your/document.docx"
documents = load_word_document(word_file_path)

2.2.2 文本分割

为了便于后续向量化和检索，通常需要对文档内容进行分割。例如，可以按照段落或固定长度的块进行切分。

def split_text(documents, chunk_size=500):chunks = []for doc in documents:text = doc.page_contentfor i in range(0, len(text), chunk_size):chunks.append(text[i:i + chunk_size])return chunks

2.3 构建嵌入模型

嵌入模型的作用是将文本转换为高维向量表示，以便进行相似度计算。我们可以选择使用开源的嵌入模型（如all-MiniLM-L6-v2）或者加载本地部署的模型。

from EmbedModelOpenAI import load_embed_model_localembeddings_model = load_embed_model_local()

2.4 创建向量存储与检索器

向量存储是RAG系统的核心组件之一。它负责存储文档的向量表示，并提供高效的相似度搜索功能。常见的工具包括FAISS、Annoy等。

from ParseDocuments import create_vector_store_and_retrieverretriever = create_vector_store_and_retriever(documents, embeddings_model)

2.5 检索与生成

2.5.1 检索相关文档

当用户提出一个问题时，首先通过检索器获取最相关的文档片段。

def retriever_query(retriever, query):"""执行检索操作"""results = retriever.get_relevant_documents(query)return results

2.5.2 生成答案

将检索到的文档片段与用户问题拼接成提示词（Prompt），然后输入语言模型生成最终答案。

def generate_answer(llm_model, query, retrieved_content):"""生成最终答案"""prompt = f"{query}\n根据以下内容回答：\n\n{retrieved_content}"answer = llm_model(prompt)return answer

三、完整代码示例

以下是基于上述步骤的一个完整RAG系统实现：

from LanguageModel import get_language_model
from EmbedModelOpenAI import load_embed_model_local
from ParseDocuments import load_word_document, create_vector_store_and_retrieverdef get_retriever(word_path, embeddings_model):"""加载文档并创建检索器"""documents = load_word_document(word_path)retriever = create_vector_store_and_retriever(documents, embeddings_model)return retrieverdef retriever_query(retriever, query):"""执行检索操作"""results = retriever.get_relevant_documents(query)return resultsdef generate_answer(llm_model, query, retrieved_content):"""生成最终答案"""prompt = f"{query}\n根据以下内容回答：\n\n{retrieved_content}"answer = llm_model(prompt)return answerif __name__ == '__main__':# 加载语言模型和嵌入模型llm_model = get_language_model()embeddings_model = load_embed_model_local()# 配置文档路径word_file_path = "/path/to/your/document.docx"# 构建检索器retriever = get_retriever(word_file_path, embeddings_model)# 用户提问query = "文档主要内容是什么？"retrieved_results = retriever_query(retriever, query)# 将检索结果拼接成字符串retrieved_content = "\n\n".join([a.page_content for a in retrieved_results])# 生成答案answer = generate_answer(llm_model, query, retrieved_content)print("生成的答案：", answer)

四、嵌入模型的选择与优化

4.1 嵌入模型简介

嵌入模型是RAG系统中至关重要的组成部分。它负责将文本转换为向量表示，以便进行相似度计算。目前市面上有许多优秀的预训练嵌入模型可供选择，如Sentence-BERT、Universal Sentence Encoder等。这些模型在不同的任务上表现各异，选择合适的模型对于提升检索效果至关重要。

4.2 模型选择策略

• 领域适应性：如果您的应用场景集中在特定领域（例如法律、医学），那么选择经过该领域微调的嵌入模型会获得更好的性能。
• 性能考量：考虑到效率问题，在大规模数据集上运行时，轻量级的嵌入模型（如all-MiniLM-L6-v2）可能是更好的选择。
• 多语言支持：如果您需要处理非英语文本，确保所选模型支持目标语言，并且具有良好的跨语言表示能力。

6.3 模型优化技巧

• 微调：根据具体需求对嵌入模型进行微调，可以显著提高其在特定任务上的表现。
• 集成学习：结合多个嵌入模型的结果，采用加权平均或投票机制决定最终结果，以提高检索准确性。

五、语言模型的定制化调整

5.1 大规模语言模型的基础知识

大型语言模型（LLM）如GPT系列、Bloom等，因其强大的生成能力和广泛的知识覆盖范围而被广泛应用。然而，在某些专业领域内，直接使用这些通用模型可能无法达到最佳效果。

5.2 定制化调整方法

• 指令微调（Instruction Tuning）：通过提供特定领域的指令样本来微调模型，使其更好地理解和回答相关问题。
• 持续学习（Continuous Learning）：随着新信息的出现，不断更新模型的知识库，保持其时效性和准确性。
• 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）：相比全模型微调，这种方法仅需调整少量参数，降低了资源消耗的同时也能实现不错的性能提升。