如何实现查询重写优化RAG的LangChain应用

最新推荐文章于 2025-05-16 14:49:58 发布

GEAWfaacc

最新推荐文章于 2025-05-16 14:49:58 发布

阅读量440

点赞数 4

文章标签： langchain python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/GEAWfaacc/article/details/145291752

版权

在增强型检索的大型语言模型中，查询重写是一种优化RAG（Retrieval-Augmented Generation）的方法，本文将为您详细介绍如何设置和使用一个名为rewrite_retrieve_read的模板。

技术背景介绍

在自然语言处理和信息检索领域，查询重写（query transformation）是一种通过修改用户输入的查询来提高检索效果和生成准确性的技术。它在大型语言模型（如OpenAI模型）中尤为重要，特别是在RAG场景中，通过重写查询可以更好地利用外部知识库。

核心原理解析

rewrite_retrieve_read模板通过改写查询的方式，使模型更高效地进行信息检索和生成。基于LangChain框架的实现，它将复杂的查询转化为易于模型理解和处理的形式，从而提高模型的准确性和效率。

代码实现演示

以下是如何在项目中设置并使用rewrite_retrieve_read模板的详细步骤：

环境设置

确保您已设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问OpenAI模型。

安装LangChain CLI

pip install -U langchain-cli

创建新项目或添加到现有项

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

GEAWfaacc

关注关注

4
点赞
踩
9

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

RAG 技术实战：LangChain4j 的文档处理与检索增强生成

洛阳泰山的博客

04-15

1331

**文章摘要**：本文深入解析 LangChain4j 中的 RAG（检索增强生成）技术，详细阐述其核心原理与应用场景。RAG 通过检索相关信息并注入提示，显著提升 LLM 的回答准确性，减少幻觉。文章从简单 RAG、基本 RAG 到高级 RAG 的实现路径逐步展开，涵盖文档加载、嵌入存储、内容检索等关键环节，并提供 LangChain4j 的 API 使用指南。通过优化查询转换、多源检索与内容聚合，RAG 技术在问答系统、知识库检索等领域展现出强大的实用性。本文为开发者提供从入门到精通的完整实践路径

LLMs之RAG：深度剖析基于大语言模型的RAG系统中优化技巧总结—“用户查询”阶段优化策略经验—Query重写、Query分解、Query增强技术思路分析与代码实验结果对比之详细攻略

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

07-12

4666

LLMs之RAG：深度剖析基于大语言模型的RAG系统中优化技巧总结—“用户查询”阶段优化策略经验—Query重写、Query分解、Query增强技术思路分析与代码实验结果对比之详细攻略目录相关参考内容深度剖析基于大语言模型的RAG系统中优化技巧总结—“用户查询”阶段优化策略经验—Query重写、Query分解、Query增强技术思路分析与代码实验结果对比之详细攻略 # 1、定义嵌入模型和LLM # 2、加载数据并预处理：加载网页、文本分割、索引构建 # 3、R

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

[优化RAG体验：通过LangChain实现查询重写与检索]

tt_jishu的博客

11-15

298

通过本文，您可以在LangChain中高效应用来优化RAG的查询重写过程。更多信息可参阅LangChain的官方文档和LangSmith平台。

高级RAG检索中的五种查询重写策略_用于检索增强的大型语言模型的查询重写

python12222_的博客

07-08

1235

检索增强生成 (RAG) 作为人工智能 (AI) 领域的一项重要技术，近年来得到了飞速发展。它将基于检索模型和基于生成的模型相结合，利用海量外部数据，生成更具信息量、更准确、更具语境相关性的回复。检索策略是 RAG 系统的关键组成部分，它直接影响着系统的性能和效率。在各种检索策略中，查询重写凭借其能够优化和改进检索过程，确保 AI 系统获取最相关信息的优势，成为了研究的热点。本文将深入探讨查询重写的机制、优势、挑战以及未来发展趋势，以期为相关研究和应用提供参考。

使用LangChain实现重写-检索-读取查询优化

adfyvatbia的博客

10-04

862

本文介绍了如何使用LangChain实现重写-检索-读取查询优化的方法。通过详细的环境配置和代码示例，相信你已经能够顺利上手。LangChain官方文档OpenAI API文档FastAPI文档。

基于LangChain 实现 Advanced RAG-后检索优化(上)-Reranker

wend的博客

05-03

999

Advanced RAG 的后检索优化，是指在检索环节完成后、最终响应生成前，通过一系列策略与技术对检索结果进行深度处理，旨在显著提升生成内容的相关性与质量。在这些优化手段中，重排序优化（Reranker）作为核心技术之一，凭借其对检索结果的二次筛选与优先级调整能力，成为提升 RAG 系统性能的关键。以下将围绕重排序优化（Reranker）的理论基础、算法原理及实践应用展开详细阐述。

RAG工程-基于LangChain 实现 Naive RAG

wend的博客

04-19

1397

本篇文章以实现简单的第一范式 RAG-Naive RAG为目标，并最终创建并实现一个基于RAG的论文分析器的项目。

高级RAG检索中的五种查询重写策略

FrenzyTechAI的博客

05-22

7148

本文深入探讨了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索策略中的高级查询重写技术。其中重点介绍了子问题查询、HyDE 查询转换、Query2doc、回溯提示和迭代检索生成等五种查询重写策略。这些策略的目的是通过重新构造查询来更准确地定位相关信息，从而提高 RAG 系统的检索效率和答案的精确度。通过 LlamaIndex 提供的代码示例，文章展示了如何实现这些策略，并分享了一些实用技巧。在实际应用中，选择合适的查询重写方法需要根据具体问题和性能要求来权衡。

LangChain - 构建知识图谱提升RAG

AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记

05-22

2519

一、使用 Neo4j 和 LangChain 在 RAG 应用程序中构建和检索知识图谱信息的实用指南二、创建知识图谱 Neo4j 环境设置三、数据摄取四、RAG 的混合检索非结构化数据检索器图检索器最后的retriever 五、定义RAG链六、总结

使用LangChain和Llama-Index实现多重检索RAG

csdn1561168266的博客

04-18

3017

大家好，在信息检索的世界里，查询扩展技术正引领着一场效率革命。本文将介绍这一技术的核心多查询检索，以及其是如何在LangChain和Llama-Index中得到应用的。

GraphRAG：知识图谱+大模型 LangChain实现

最新发布

qq_48873240的博客

05-16

363

在使用YOLOv7进行训练和预测时，发现模型仅能预测出两个类别（LFM和SFM），而实际应有四个类别。经过检查，特征图大小和anchors设置均与YOLOv3一致，且YOLOv3表现正常。最终发现问题可能出在detect.py中的conf-thres参数设置过高，将其从0.5调整为0.1后，问题得到解决。此外，还需注意在NMS操作时不使用classes参数，并在train.py中根据实际类别数和图片大小调整hyp['cls']和hyp['obj']的缩放比例。这些调整有助于确保模型能够正确预测所有类别。

Python 基础语法与数据类型(八) - 函数参数：位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数 (*args, **kwargs)

晨的技术博客

05-13

688

本篇博客详细介绍了 Python 函数参数的四种主要类型：位置参数、关键字参数、默认参数和可变参数 (*args, **kwargs)。位置参数要求实参按顺序传递，关键字参数则通过参数名指定值，提高了代码的可读性。默认参数允许为参数提供默认值，但需注意避免使用可变对象作为默认值。可变参数 *args 和 **kwargs 分别用于接收任意数量的位置参数和关键字参数，增强了函数的灵活性。通过合理使用这些参数类型，可以编写出更通用和易维护的函数。

maxtext开源程序是一个简单、高性能和可扩展的 Jax LLM！

struggle2025的博客

05-12

1386

MaxText 是一种高性能、高度可扩展的开源软件，以纯 Python/Jax LLM 编写，以 Google Cloud TPU 和 GPU 为目标，用于训练和推理。借助 Jax 和 XLA 编译器的强大功能，MaxText 实现了高 MFU 并从单个主机扩展到超大型集群，同时保持简单和“无优化”

【AI】“CUDA” 到底是什么？（AI 计算民主化，第二部分）

u011808788的博客

05-14

919

似乎每个人都在去年开始谈论CUDA ：它是深度学习的支柱，是新型硬件难以竞争的原因，也是NVIDIA 护城河和飙升市值的核心。DeepSeek的出现，让我们获得了一个惊人的发现：它的突破是通过“绕过” CUDA，直接进入 PTX 层实现的……但这究竟意味着什么？似乎每个人都想打破这种锁定，但在制定计划之前，我们必须了解我们面临的是什么。本文是 Modular “ AI 计算民主化”系列文章的第二部分。更多信息，请参阅：第一部分：DeepSeek 对 AI 的影响第二部分：“CUDA”到底是什么？

Python 数据分析与可视化：开启数据洞察之旅（5/10）

小相探索IT世界

05-09

2202

在当今数字化时代，数据就像一座蕴藏无限价值的宝藏，等待着我们去挖掘和探索。而 Python，作为数据科学领域的明星语言，凭借其丰富的库和强大的功能，成为了开启这座宝藏的关键钥匙，在数据分析和可视化领域占据着举足轻重的地位。在进行 Python 数据分析与可视化的旅程中，选择合适的开发工具至关重要。它们就像是工匠手中的精良工具，能够极大地提升我们的工作效率和开发体验。下面将为大家介绍两款在 Python 数据分析领域广泛使用的开发工具：Jupyter Notebook 和 VSCode。

Java零基础学习Day12——集合ArrayList

m0_68932052的博客

05-13

564

集合只存引用数据类型；长度可变数组可存基本数据类型、引用数据类型；长度固定。

rag多轮会话

04-29

<think>好的，用户现在想了解RAG在多轮对话中的应用和注意事项，以及实现与优化技巧。根据之前的对话历史，我之前已经详细介绍了LangChain文本切割的注意事项，现在需要结合用户提供的四个引用内容来回答这个问题。首先，我需要回顾用户提供的四个引用内容。引用1提到控制对话长度和调整参数来优化多轮对话质量，这对RAG的应用非常重要，因为多轮对话容易导致上下文过长，超出模型限制。引用2讨论了RAG的基础概念和扩展知识，比如向量数据库和混合检索，这可能在实现RAG系统时需要涉及。引用3提到了IncarnaMind的两个优化技巧，即滑块遍历反向查找和独立查询，这可能对提高召回率有帮助。引用4则详细分析了用户查询阶段的优化策略，如Query重写和分解，以及处理不同用户知识水平带来的问题。接下来，我需要将这些引用内容整合到RAG多轮对话的实现和优化中。用户的问题包括应用场景、实现步骤、注意事项和优化技巧。根据引用1，控制对话历史和调整参数是关键点。引用3中的优化技巧可以用于提升召回率，而引用4的Query处理策略可以优化检索阶段。引用2提到的向量数据库和混合检索也是实现RAG的基础部分。在组织回答时，需要结构清晰，分点说明。应用场景部分可以包括客服、教育等需要连贯上下文的场景。实现步骤应包括对话管理、检索优化和生成调整。注意事项要强调上下文管理和错误处理，引用1中的定期清理对话历史就是例子。优化技巧部分需要整合引用中的内容，比如Query重写（引用4）、混合检索（引用2）、独立查询（引用3）等。同时，要确保回答符合用户之前提到的系统级指令，比如使用正确的中文回答、生成相关问题，以及引用标记。还需要检查是否有遗漏的关键点，比如引用3中的滑块遍历反向查找是否需要详细解释，或者引用4中的如何处理用户知识差异。最后，生成的相关问题要围绕用户可能的后续疑问，比如如何评估RAG系统性能，或者处理不同用户水平的具体方法，这样能帮助用户进一步探索主题。</think>以下是关于RAG（检索增强生成）在多轮对话中应用与优化的系统化分析，结合引用内容和实践经验整理： --- ### 一、RAG多轮对话的核心挑战 1. **上下文连贯性维护** 需通过对话历史管理保持语义连续性，引用[1]建议通过定期清理无关对话片段（如保留最近3-5轮）控制`messages`列表长度，避免超出模型上下文窗口（如GPT-4的8k/32k限制）。 2. **检索质量动态适配** 用户知识水平差异导致检索需求变化（引用[4]），需根据对话阶段动态调整检索策略，例如： - 初级用户：增加知识库基础概念召回 - 专家用户：侧重细节参数和关联分析 --- ### 二、关键技术实现方案 #### （1）对话状态管理架构 ```python class DialogueState: def __init__(self): self.history = [] # 存储格式：[{"role": "user", "content":...},...] self.context_window = 4096 # 根据模型调整 def prune_history(self): # 动态裁剪策略：保留最近N轮+关键实体相关对话 current_tokens = calculate_tokens(self.history) while current_tokens > self.context_window * 0.7: # 预留30%空间给新内容 self.history.pop(0) current_tokens = calculate_tokens(self.history) ``` #### （2）检索增强优化技巧 1. **Query重写技术**（引用[4]）使用LLM对用户当前query进行上下文扩展： ```python def rewrite_query(history): prompt = f"根据对话历史优化当前查询:\n历史:{history[-3:]}\n当前:{history[-1]}" return llm.generate(prompt, temperature=0.2) ``` 2. **混合检索策略**（引用[2][3]）结合向量检索与关键词搜索（BM25），数学表达为： $$ Score_{final} = \alpha \cdot Score_{vector} + (1-\alpha) \cdot Score_{keyword} $$ 其中$\alpha$根据对话轮次动态调整（初始阶段$\alpha=0.7$，深入讨论时$\alpha=0.3$） --- ### 三、关键注意事项 1. **知识更新机制** 对长期对话需实时更新检索库，例如检测到新术语时自动触发知识入库流程（引用[3]的"独立查询"技术） 2. **幻觉抑制方法** 引用[4]提出的双重验证机制： - **置信度过滤**：对生成内容附加置信度分数$p_{conf} = f_{llm}(response, retrieved\_docs)$ - **溯源标注**：关键声明必须关联检索文档位置，如"根据文档A第5节…" 3. **性能平衡点选择** | 指标 | 优化策略 | 风险控制 | |---------------|-----------------------------------|---------------------------------| | 响应延迟 | 预检索缓存热点问题 | 设置最大等待阈值（如3秒） | | 召回率 | 使用IncarnaMind的滑块遍历反向查找[^3] | 限制检索文档数量（如Top50） | | 计算资源 | 异步处理非关键检索任务 | 监控GPU内存使用率 | --- ### 四、进阶优化技巧 1. **多粒度分割检索**（引用[3]扩展）对知识库实施三级分割策略： - 粗粒度：文档级（快速定位相关领域） - 中粒度：段落级（默认检索单元） - 细粒度：句子级（用于精确验证） 2. **动态温度调控**（引用[1][4]结合）根据检索结果质量调整生成参数： ```python def dynamic_temperature(retrieved_docs): relevance_score = calculate_relevance(retrieved_docs) if relevance_score > 0.8: return 0.3 # 高相关性时降低随机性 else: return 0.7 # 低相关性时增加创造性 ``` 3. **会话状态感知检索** 使用有限状态机（FSM）管理对话阶段： ```mermaid graph LR A[初始查询] -->|基础问题| B[知识检索] B -->|明确需求| C[深度分析] C -->|需要数据| D[表格检索] D -->|验证完成| A ``` --- ### 五、典型应用场景 1. **技术客服对话** - 特征：需精准定位错误代码文档 - 方案：使用引用[3]的独立查询技术分离代码段与自然语言描述 2. **教育领域QA** - 特征：需维护概念演进路径 - 方案：基于引用[2]的向量检索构建知识图谱导航 3. **医疗咨询系统** - 特征：高准确性要求 - 方案：引用[4]的溯源标注+双重验证机制 ---