22 基于LangChain开发RAG个人知识库

下面是使用 LangChain 构建 RAG（检索增强生成） 知识库的步骤。

1. 安装依赖

首先，确保你安装了必要的库。

你需要 LangChain，一个向量数据库，如 Pinecone、FAISS 或 Chroma 和 OpenAI API。

pip install langchain openai pinecone-client

2. 设置 API 密钥

设置你的 OpenAI API 密钥，并初始化 LangChain 的 OpenAI 集成：

import openai
from langchain.llms import OpenAI

openai.api_key = "your-api-key"
llm = OpenAI(temperature=0.5)  # 根据需要调整 temperature

3. 加载文档

你需要准备知识库的文档，这些文档可以是 PDF、文本文件或其他结构化的格式。通常，你需要对这些文档进行预处理（例如：将文档拆分成较小的块）以便存储到检索系统中。

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# 加载并拆分文档
loader = TextLoader('your_document.txt')
documents = loader.load()

text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

4. 设置向量存储

选择一个向量数据库来存储你的文档。以下是使用 Pinecone 的例子：

import pinecone
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 初始化 Pinecone 客户端
pinecone.init(api_key="your-pinecone-api-key", environment="us-west1-gcp")
index = pinecone.Index("your-index-name")

# 将文档转换为嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Pinecone.from_documents(chunks, embeddings, index_name="your-index-name")

5. 设置检索链

LangChain 提供了 RetrievalQA 链，它结合了检索系统和语言模型。retriever 组件负责检索相关文档，LLM 使用这些文档生成答案。

from langchain.chains import RetrievalQA

# 设置检索链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",  # 可以选择 'stuff' 或 'map_reduce'，后者适用于更复杂的操作
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

6. 查询 RAG 系统

现在，你可以向系统发出查询。RAG 模型会首先检索相关文档，然后根据检索到的上下文生成答案。

query = "文档的主要主题是什么？"
response = qa_chain.run(query)
print(response)

7. 测试和优化

使用不同的查询测试系统，查看它如何检索和生成答案。你可以调整参数，例如 OpenAI 模型的 temperature，或者调整文档拆分的块大小，以优化性能。

---

额外考虑：

• 向量存储选择： 如果你更喜欢使用其他向量数据库，可以将 Pinecone 替换为 FAISS 或 Chroma，LangChain 的集成方式类似。
• 扩展性： 如果知识库文档量较大，可以将文档拆分成更细粒度的块，并优化检索过程的性能。
• 微调： 根据你的具体需求，可能需要对生成模型进行微调，或者为检索系统增加更复杂的过滤或排序策略。

通过结合检索和生成，使用 LangChain 构建的 RAG 系统能够创建更强大、上下文感知的 AI 应用。