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原文作者：Unknown
检索增强生成（RAG）和LangChain是当前人工智能领域的热点技术。RAG通过整合外部知识源来提高大型语言模型（LLM）生成内容的准确性和相关性，有效减轻了LLM的“幻觉”问题。LangChain则是一个强大的框架，旨在简化LLM应用的开发流程。
本文将指导您如何使用LangChain构建一个高级的RAG系统，该系统能够从特定知识库中检索信息，并利用LLM生成基于检索结果的回答。
1. RAG系统的核心组件
一个典型的RAG系统主要包含以下几个关键阶段：
- 数据加载 (Data Loading)：将外部文档（如PDF、网页、数据库记录等）导入系统。
- 文本分割 (Text Splitting)：将长文档分割成更小的、易于管理的块（Chunks）。
- 嵌入生成 (Embedding Generation)：使用嵌入模型将文本块转换为高维向量。
- 向量存储 (Vector Store)：存储这些向量，并提供高效的相似性搜索能力。
- 检索与生成 (Retrieval & Generation)：根据用户查询检索相关文档块，并将它们作为上下文喂给LLM以生成最终答案。
2. 使用LangChain进行数据处理
LangChain提供了一套统一的接口来处理这些复杂步骤。
2.1 加载文档
首先，我们需要加载我们的数据源。LangChain支持多种数据加载器（Document Loaders）。
from langchain.document_loaders import TextLoader
loader = TextLoader("./my_knowledge_base.txt")
documents = loader.load()
2.2 文本分割
为了提高检索的精确性，我们需要合理地分割文档。RecursiveCharacterTextSplitter 是一种常用的、能保持上下文逻辑的分割器。
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
2.3 向量化与存储
接下来，将文本块转换为向量并存储起来。我们将使用Sentence Transformers模型进行嵌入，并将向量存储在FAISS（Facebook AI Similarity Search）中。
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
# 初始化嵌入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
# 创建向量存储
vector_store = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
注意： 在实际应用中，您可能需要使用更强大的嵌入模型，并考虑使用如Pinecone、ChromaDB或Weaviate等云原生向量数据库。
3. 构建检索链 (Retrieval Chain)
LangChain的RetrievalQA链或create_retrieval_chain是实现RAG逻辑的核心工具。
3.1 定义检索器 (Retriever)
将向量存储转换为一个检索器对象，该对象负责执行相似性搜索。
retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={'k': 3})
# k=3 表示每次检索返回最相似的3个文档块
3.2 整合LLM和提示词 (Prompt)
我们需要定义一个提示词模板，告诉LLM如何使用检索到的上下文来回答问题。
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
# 示例提示词模板
prompt_template = """
你是一个专业的知识问答助手。请仅根据以下提供的上下文信息来回答用户的问题。
上下文：{context}
问题：{question}
答案：
"""
PROMPT = ChatPromptTemplate.from_template(prompt_template)
3.3 创建最终链
现在，我们将检索器和提示词组合起来，形成完整的RAG链。
from langchain.chains import create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
# 步骤1: 创建文档组合链 (Stuffing documents into prompt)
document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, PROMPT)
# 步骤2: 创建最终检索链
retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)
4. 执行查询
系统搭建完毕后，执行查询非常直接。
response = retrieval_chain.invoke({"input": "LangChain中RAG系统的核心优势是什么？"})
print(response["answer"])
LangChain极大地简化了RAG系统的开发，它将复杂的文档处理、向量化、检索和LLM交互封装在了统一的模块和链式结构中。这种模块化设计使得开发者可以轻松地替换组件（如更换向量数据库或LLM模型），实现快速迭代和性能优化。
总结
通过遵循上述步骤，我们成功地使用LangChain构建了一个基于RAG的高级知识检索系统。RAG架构通过引入外部知识，确保了AI回答的事实准确性和可追溯性，这是构建企业级LLM应用的关键一步。未来，可以进一步优化嵌入模型的选择、调整检索的k值，并探索更复杂的上下文压缩技术以提升整体性能。
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