检索增强生成（RAG）：从理论到 LangChain 实践 [译]

从学术论文的理论到利用 OpenAI、Weaviate 和 LangChain 的 Python 应用实现

检索增强生成的工作流程

自从发现可以利用自有数据来增强大语言模型（LLM）的能力以来，如何将 LLM 的通用知识与个人数据有效结合一直是热门话题。关于使用微调（fine-tuning）还是检索增强生成（RAG）来实现这一目标的讨论持续不断（剧透：两种方法都很关键）。

这篇文章首先探讨 RAG 的理念，并对其理论基础进行阐释。接着，文章展示了如何结合 LangChain 进行操作管理、OpenAI 语言模型和 Weaviate 向量数据库，来实现一个简易的 RAG 流程。

什么是检索增强生成？

检索增强生成（RAG）是一个概念，它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。这样，LLM 在生成更精确、更贴合上下文的答案的同时，也能有效减少产生误导性信息的可能。

问题

当下领先的大语言模型 (LLMs) 是基于大量数据训练的，目的是让它们掌握广泛的普遍知识，这些知识被储存在它们神经网络的权重（也就是参数记忆）里。但是，如果我们要求 LLM 生成的回答涉及到它训练数据之外的知识——比如最新的、专有的或某个特定领域的信息——这时就可能出现事实上的错误（我们称之为“幻觉”），以下截图就是一个典型案例：

这是 ChatGPT 回答“总统对布雷耶法官有何看法？”这个问题的情况。

因此，弥合 LLM 的常识与任何额外语境之间的差距非常重要，这样才能帮助 LLM 生成更准确、更符合语境的补全，同时减少幻觉。

解决方案

传统上，要让神经网络适应特定领域或私有信息，人们通常会对模型进行微调。这种方法确实有效，但同时也耗费大量计算资源、成本高昂，且需要丰富的技术知识，因此在快速适应信息变化方面并不灵活。

2020 年，Lewis 等人在论文《知识密集型 NLP 任务的检索增强生成》(Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks) [1] 中，提出了一种更为灵活的技术——检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）。该研究将生成模型与检索模块结合起来，能够从易于更新的外部知识源中获取额外信息。

用一个简单的比喻来说， RAG 对大语言模型（Large Language Model，LLM）的作用，就像开卷考试对学生一样。在开卷考试中，学生可以带着参考资料进场，比如教科书或笔记，用来查找解答问题所需的相关信息。开卷考试的核心在于考察学生的推理能力，而非对具体信息的记忆能力。

同样地，在 RAG 中，事实性知识与 LLM 的推理能力相分离，被存储在容易访问和及时更新的外部知识源中，具体分为两种：

• 参数化知识（Parametric knowledge）： 模型在训练过程中学习得到的，隐式地储存在神经网络的权重中。
• 非参数化知识（Non-parametric knowledge）： 存储在外部知识源，例如向量数据库中。

（顺便提一下，这个贴切的比喻并非我首创，最早是在 Kaggle 的 LLM 科学考试竞赛中，由 JJ 提出的。）

下面是 RAG 工作流程的示意图：

检索增强生成的工作流程

1. 检索： 此过程涉及利用用户的查询内容，从外部知识源获取相关信息。具体来说，就是将用户的查询通过嵌入模型转化为向量，以便与向量数据库中的其他上下文信息进行比对。通过这种相似性搜索，可以找到向量数据库中最匹配的前 k 个数据。
2. 增强： 接着，将用户的查询和检索到的额外信息一起嵌入到一个预设的提示模板中。
3. 生成： 最后，这个经过检索增强的提示内容会被输入到大语言模型 (LLM) 中，以生成所需的输出。

基于 LangChain 实现的检索增强生成方法

在这一部分，我们将展示如何利用 Python 结合 OpenAI 的大语言模型 (LLM)、Weaviate 的向量数据库以及 OpenAI 的嵌入模型来实现一个检索增强生成（RAG）流程。在这个过程中，我们将使用 LangChain 来进行整体编排。

如果你还不太了解 LangChain 或 Weaviate，以下两篇入门文章可能会对你有所帮助：

• LangChain 入门：一篇适合初学者的指南，教你如何构建由大语言模型 (LLM) 驱动的应用程序

• Weaviate 入门：向量数据库搜索的初学者指南

准备工作

在开始之前，请确保你的系统中已安装以下 Python 包：

• langchain —— 用于整体编排
• openai —— 提供嵌入模型和大语言模型 (LLM)
• weaviate-client —— 用于操作向量数据库

#!pip install langchain openai weaviate-client

另外，你需要在项目的根目录下的 .env 文件中设置相关的环境变量。要获取 OpenAI 的 API 密钥，你需要注册 OpenAI 账户，并在 API 密钥 页面中选择“创建新的密钥”。

OPENAI_API_KEY="<YOUR_OPENAI_API_KEY>"

完成这些设置后，运行下面的命令来加载你所设置的环境变量。

import dotenv
dotenv.load_dotenv()

准备步骤

首先，你需要建立一个向量数据库，这个数据库作为一个外部知识源，包含了所有必要的额外信息。填充这个数据库需要遵循以下步骤：

1. 收集数据并将其加载进系统
2. 将你的文档进行分块处理
3. 对分块内容进行嵌入，并存储这些块

首先，你需要收集并加载数据 — 在这个示例中，你将使用 2022 年拜登总统的国情咨文 作为附加的背景材料。这篇原始文本可以在 LangChain 的 GitHub 仓库 中找到。为了加载这些数据，你可以利用 LangChain 提供的众多 DocumentLoader 之一。Document 是一个包含文本和元数据的字典。为了加载文本，你会使用 LangChain 的 TextLoader。

import requests
from langchain.document_loaders import TextLoader

url = "https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/langchain/master/docs/docs/modules/state_of_the_union.txt"
res = requests.get(url)
with open("state_of_the_union.txt", "w") as f:
    f.write(res.text)

loader = TextLoader('./state_of_the_union.txt')
documents = loader.load()

其次，需要对文档进行分块 — 由于 Document 的原始大小超出了 LLM 处理窗口的限制，因此需要将其切割成更小的片段。LangChain 提供了许多文本分割工具，对于这个简单的示例，你可以使用 CharacterTextSplitter，设置 chunk_size 大约为 500，并且设置 chunk_overlap 为 50，以确保文本块之间的连贯性。

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

最后一步是嵌入并存储这些文本块 — 为了实现对文本块的语义搜索，你需要为每个块生成向量嵌入，并将它们存储起来。生成向量嵌入时，你可以使用 OpenAI 的嵌入模型；而存储它们，则可以使用 Weaviate 向量数据库。通过执行 .from_documents() 操作，就可以自动将这些块填充进向量数据库中。

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Weaviate
import weaviate
from weaviate.embedded import EmbeddedOptions

client = weaviate.Client(
  embedded_options = EmbeddedOptions()
)

vectorstore = Weaviate.from_documents(
    client = client,
    documents = chunks,
    embedding = OpenAIEmbeddings(),
    by_text = False
)

第一步：检索

一旦向量数据库准备好，你就可以将它设定为检索组件，这个组件能够根据用户查询与已嵌入的文本块之间的语义相似度，来检索出额外的上下文信息。

retriever = vectorstore.as_retriever()

第二步：增强

接下来，你需要准备一个提示模板，以便用额外的上下文信息来增强原始的提示。你可以根据下面显示的示例，轻松地定制这样一个提示模板。

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

template = """You are an assistant for question-answering tasks.
Use the following pieces of retrieved context to answer the question.
If you don't know the answer, just say that you don't know.
Use three sentences maximum and keep the answer concise.
Question: {question}
Context: {context}
Answer:
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

print(prompt)

第 3 步：生成

在 RAG (检索增强生成) 管道的构建过程中，可以通过将检索器、提示模板与大语言模型 (LLM) 相结合来形成一个序列。定义好 RAG 序列之后，就可以开始执行它。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough
from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser

llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

rag_chain = (
    {"context": retriever,  "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

query = "What did the president say about Justice Breyer"
rag_chain.invoke(query)

"总统对布雷耶法官 (Justice Breyer) 的服务表示感谢，并赞扬了他对国家的贡献。"
"总统还提到，他提名了法官 Ketanji Brown Jackson 来接替布雷耶法官，以延续后者的卓越遗产。"

下面展示了这一特定例子的 RAG 管道如何工作的图解：

检索增强生成工作流程图

总结

本文详细介绍了 RAG，这是一种在 2020 年发表的论文 面向知识密集型 NLP 任务的检索增强生成 [1] 中提出的新概念。在讲解了其背后的理论基础，包括动机和解决方案之后，本文展示了如何用 Python 实现 RAG。实现过程中，结合了 OpenAI 的大语言模型 (LLM)、Weaviate 的向量数据库以及 OpenAI 的嵌入模型，利用 LangChain 进行整体协调。