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第四章：检索增强生成（RAG）

2025年2月25日
分类:LangChain入门及最佳实践

在这一章，楠姐将带大家深入探讨检索增强生成（RAG）技术，它是构建智能问答系统的核心。在数据海量的今天，我们往往需要从众多文档中精确地获取信息，以支持用户的查询需求。RAG结合了信息检索与生成模型，通过有效的文档处理与向量检索技术，使得系统不仅能够“理解”问题，还能给出准确且相关的答案。接下来，我们将逐步掌握文档加载、文本分块、向量存储以及如何构建一个基于自有文档的问答系统。

4.1 文档加载与处理

在研究RAG之前，我们需要首先掌握文档的加载与处理。LangChain为我们提供了许多强大的工具来处理各种格式的文档，包括纯文本、PDF、Word文档等。为了从这些文档中提取有价值的信息，我们可以利用LangChain中的DocumentLoader类。

例如，对于PDF文档的处理，我们可以使用以下代码：

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader

# 加载PDF文档
loader = PyPDFLoader("example.pdf")
documents = loader.load()

通过这种方式，我们便能够将文档内容转化为可处理的格式。在这一过程中，楠姐鼓励大家对不同类型的文档进行尝试，比如Word文档和Markdown文件等，了解如何有效地提取内容，以便为后续的检索和生成做好准备。

4.2 文本分块策略

文本的分块策略对检索效果有重要的影响。当我们从文档中提取信息时，如何将长文本拆分成若干小块，对模型的理解能力以及后续的检索性能都至关重要。常用的分块策略包括固定长度分块、按段落分块和主题分块。

以固定长度分块为例：

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

text splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

采用这样的策略，可以确保每个文本块有足够的上下文信息，同时又不会因过长而导致模型的理解能力下降。楠姐建议大家根据具体应用场景，选择合适的分块策略，以提高问答系统的检索质量。

4.3 向量存储与检索

有了处理好的文档后，我们需要将文档转换为向量表示，这样才能在检索时迅速找到相关信息。LangChain支持多种向量数据库，如FAISS、Pinecone等。在这一节，我们将重点了解如何将文档嵌入到向量数据库中。

以下是一个使用FAISS的基本示例：

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

# 创建嵌入实例
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 将文档分块转化为向量
vector_store = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)

通过这种方式，文档被嵌入为向量后，能够快速响应用户的查询。向量存储和检索不仅提高了系统的响应速度，还提升了检索的准确性。楠姐强烈建议大家熟悉使用向量数据库的相关操作，以便在未来的应用中得心应手。

4.4 构建问答系统

最后，通过前面的步骤，我们可以将所有组件结合起来，构建一个完整的问答系统。这里，我们将实现一个基于自有文档的问答系统，利用RAG技术为用户提供准确的答案。

以下是搭建问答系统的基本流程：

  1. 文档加载：加载所需的文档，并进行处理。
  2. 文本分块：根据选择的策略分块文档，使信息易于检索。
  3. 向量存储：将文档分块转化为向量，并存储在数据库中。
  4. 用户查询：接收用户的询问，并通过向量检索找到相关文本块。
  5. 生成答案：利用LLM生成自然语言的回答。

以下是代码示例：

def answer_question(query):
    # 检索相关文档
    relevant_docs = vector_store.similarity_search(query)
    
    # 生成回答
    answer = model.generate(relevant_docs)
    return answer

随着实时问答系统的设计完成，楠姐希望大家能够亲自动手，进一步探索如何使自己的问答系统更加智能。你可以尝试引入更多的文档类型或使用不同的语言模型来提升问答的质量和用户体验。

通过这一章节的学习，你已经掌握了LangChain中RAG技术的基础，包括文档的加载与处理、文本的分块策略、向量存储与检索，以及构建问答系统的完整流程。希望这些内容对你今后的开发工作有所帮助，接下来，我们将继续深入学习代理（Agents）开发的相关内容。

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