使用 RAG Conversation 模板实现对话式检索应用-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Shell726/article/details/145127254

技术背景介绍

在生成式 AI 应用中，对话式检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation for Conversation，简称 RAG Conversation）是一个非常热门的用例。它结合了现有的对话历史与外部检索到的文档内容，通过 LLM（大语言模型）进行综合生成答案。这种方法非常适合用于知识问答、客户支持、文档搜索等场景。

本篇文章将指导你从零开始搭建一个 RAG Conversation 应用，使用 Pinecone 作为向量存储，同时充分利用 LangChain 提供的功能来快速构建和部署应用。

核心原理解析

RAG Conversation 的主要流程如下：

用户输入：用户提出问题，可以是某一上下文的延续。
对话历史处理：将历史对话存储并传入模型，保持状态一致性。
文档检索：通过向量存储（如 Pinecone），从知识库中检索相关文档。
LLM综合生成：将对话历史和检索到的文档作为输入，生成一个上下文相关的回答。

这种方法的关键点在于：

快速检索与输入匹配的文档，提升答案的准确性。
引入上下文对抗 LLM 在长对话中的记忆局限。

代码实现演示

下面，我们将一步步实现一个 RAG Conversation 应用：

1. 环境依赖安装

首先，确保你已安装 langchain-cli：

pip install -U langchain-cli

接着，我们创建一个新项目，并安装 rag-conversation 模板：

langchain app new my-rag-app --package rag-conversation

如果是已有项目，可以直接添加模板：

langchain app add rag-conversation

2. 服务端基础配置

在项目的主入口文件（如 server.py），添加以下代码来初始化 RAG Conversation 的路由：

from rag_conversation import chain as rag_conversation_chain
from langserve import add_routes
from fastapi import FastAPI

# 初始化 FastAPI 应用
app = FastAPI()

# 为 RAG Conversation 模板添加路由
add_routes(app, rag_conversation_chain, path="/rag-conversation")

3. 设置环境变量

为使用 Pinecone 和 OpenAI 的服务，我们需配置以下环境变量：

export PINECONE_API_KEY=<your-pinecone-api-key>
export PINECONE_ENVIRONMENT=<your-pinecone-environment>
export PINECONE_INDEX=<your-pinecone-index>
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

如果需要 LangSmith 进行应用追踪、调试，可额外配置以下内容：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-langsmith-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=my-rag-project

4. 启动服务

在设置完依赖和环境变量后，运行以下命令启动服务：

langchain serve

此时本地将启动一个 FastAPI 服务，默认运行在 http://localhost:8000 上。

5. 模板使用示例

我们通过以下代码，使用 LangChain 提供的客户端来运行远程的 RAG Conversation 模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 初始化远程可运行对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-conversation")

# 输入对话历史与用户问题
conversation_history = [
    {"role": "user", "content": "What is LangChain?"},
    {"role": "assistant", "content": "LangChain is a framework for building LLM-powered applications."},
]
user_input = "Can I use it for document retrieval?"

# 调用 RAG Conversation 模板
response = runnable.invoke({
    "conversation_history": conversation_history,
    "query": user_input
})

# 输出生成结果
print(response)

以上代码运行后，将返回一个上下文相关的答案。

应用场景分析

客户支持：
- 自动回答用户的产品相关问题。
- 根据检索到的文档生成具体解决方法。
知识库查询：
- 对公司文档、手册或技术文档进行智能问答。
- 支持多轮对话，提升用户体验。
教育和学习辅助：
- 基于教材或课程资源，回答学生问题。
- 提供学习建议或上下文相关的知识分解。

实践建议

向量存储优化：
- 确保 Pinecone 的索引中存储的是高质量的文档向量。
- 使用适当的向量生成模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002）。
对话历史管理：
- 限制历史长度，避免传输过多信息导致成本增加。
- 合理裁剪历史内容，例如删除无关或重复的信息。
调试与监控：
- 启用 LangSmith 追踪代码执行情况，快速定位问题。
- 定期检查检索和生成的结果质量，调整相关参数。

结束语：

以上便是基于 LangChain 的 RAG Conversation 模板的完整实现流程。通过这套模板，你可以快速构建一个对话式检索增强生成应用，并根据需求进一步调整。如果遇到问题欢迎在评论区交流。