我们将构建一个后端系统，将大型语言模型（LLM）的强大功能与向量数据库的精确性结合在一起，使用LangChain。结果呢？一个能够理解上下文、检索相关信息并即时生成类人响应的API。这不仅仅是智能，它是令人惊叹的智能。

RAG革命：为什么你应该关心？

在我们动手编写代码之前，让我们先来看看为什么RAG在AI世界中引起了如此大的轰动：

  • 上下文为王：RAG系统比传统的基于关键词的搜索更好地理解和利用上下文。
  • 新鲜且相关：与静态LLM不同，RAG可以访问和使用最新的信息。
  • 减少幻觉：通过在检索到的数据中扎根，RAG有助于减少那些讨厌的AI幻觉。
  • 可扩展性：随着数据的增长，AI的知识也会增长，而无需不断重新训练。

技术栈：我们的选择武器

我们不是空手上阵。以下是我们的武器库：

  • LangChain：我们用于LLM操作的瑞士军刀（哦，我承诺不再用这个短语，对吧？）
  • 向量数据库：我们将使用Pinecone，但你可以选择你喜欢的
  • LLM：OpenAI的GPT-3.5或GPT-4（或任何你喜欢的LLM）
  • FastAPI：用于构建我们快速的API端点
  • Python：因为，嗯，这是Python

设置环境

首先，让我们准备好我们的环境。打开终端，安装必要的软件包：

pip install langchain pinecone-client openai fastapi uvicorn

现在，让我们创建一个基本的FastAPI应用结构：


from fastapi import FastAPI
from langchain import OpenAI, VectorDBQA
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Pinecone
import pinecone
import os

app = FastAPI()

# 初始化Pinecone
pinecone.init(api_key=os.getenv("PINECONE_API_KEY"), environment=os.getenv("PINECONE_ENV"))

# 初始化OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0.7)

# 初始化嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 初始化Pinecone向量存储
index_name = "your-pinecone-index-name"
vectorstore = Pinecone.from_existing_index(index_name, embeddings)

# 初始化QA链
qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", vectorstore=vectorstore)

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "欢迎来到RAG驱动的API！"}

@app.get("/query")
async def query(q: str):
    result = qa.run(q)
    return {"result": result}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

解析：这里发生了什么？

让我们像在高中生物课上解剖青蛙一样解析这段代码（但更令人兴奋）：

  1. 我们将FastAPI设置为我们的Web框架。
  2. LangChain的OpenAI类是我们访问LLM的入口。
  3. VectorDBQA是将我们的向量数据库与LLM结合用于问答的魔法棒。
  4. 我们使用Pinecone作为我们的向量数据库，但你可以替换为Weaviate或Milvus等替代品。
  5. /query端点是RAG魔法发生的地方。它接收一个问题，通过我们的QA链运行，并返回结果。

RAG流程：它实际上是如何工作的

现在我们有了代码，让我们分解RAG过程：

  1. 查询嵌入：你的API接收到一个问题，然后将其转换为向量嵌入。
  2. 向量搜索：使用此嵌入在Pinecone索引中搜索相似的向量（即相关信息）。
  3. 上下文检索：从Pinecone中检索最相关的文档或片段。
  4. LLM魔法：将原始问题和检索到的上下文发送到LLM。
  5. 响应生成：LLM根据问题和检索到的上下文生成响应。
  6. API返回：你的API返回这个智能的、上下文感知的响应。

增强你的RAG：高级技术

准备好将你的RAG系统从“相当酷”提升到“哇，太惊人了”吗？试试这些高级技术：

1. 混合搜索

结合向量搜索和传统关键词搜索以获得更好的结果：


from langchain.retrievers import PineconeHybridSearchRetriever

hybrid_retriever = PineconeHybridSearchRetriever(
    embeddings=embeddings,
    index=vectorstore.pinecone_index
)

qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=hybrid_retriever)

2. 重新排序

实施重新排序步骤以微调检索到的文档：


from langchain.retrievers import RePhraseQueryRetriever

rephraser = RePhraseQueryRetriever.from_llm(
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
    llm=llm
)

qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=rephraser)

3. 流式响应

为了更具互动性，流式传输你的API响应：


from fastapi import FastAPI, Response
from fastapi.responses import StreamingResponse

@app.get("/stream")
async def stream_query(q: str):
    async def event_generator():
        for token in qa.run(q):
            yield f"data: {token}\n\n"
    
    return StreamingResponse(event_generator(), media_type="text/event-stream")

潜在陷阱：小心行事！

尽管RAG很棒，但它并非没有缺陷。以下是一些需要注意的事项：

  • 上下文窗口限制：LLM有最大上下文大小。确保检索到的文档不超过此限制。
  • 相关性与多样性：平衡相关结果与多样信息可能很棘手。尝试调整你的检索参数。
  • 幻觉尚未消失：虽然RAG减少了幻觉，但并未消除它们。始终实施安全措施和事实核查机制。
  • API成本：记住，每个查询可能涉及多个API调用（嵌入、向量搜索、LLM）。注意这些费用！

总结：为什么这很重要

在你的后端实现RAG不仅仅是为了走在技术前沿（尽管这也是一个不错的奖励）。它是为了创建更智能、上下文感知的应用程序，能够以以前不可能的方式理解和响应用户查询。

通过将LLM的广泛知识与向量数据库中的特定、最新信息结合起来，你正在创建一个大于其各部分总和的系统。这就像给你的API赋予了一种超能力——能够基于实时数据理解、推理和生成类人响应。

“未来已经到来——只是分布不均。” - 威廉·吉布森

好吧，现在你是那些拥有未来一部分的幸运儿之一。去创造惊人的东西吧！

思考的食粮

在你的项目中实现RAG时，考虑以下问题：

  • 你如何确保RAG系统中使用的数据的隐私和安全？
  • 在部署AI驱动的API时，会涉及哪些伦理考虑？
  • 随着LLM和向量数据库的不断进步，RAG系统可能会如何演变？

这些问题的答案将塑造AI驱动应用程序的未来。而现在，你正站在这场革命的前沿。编码愉快！