langchain核心解析：使用RAG技术增强大模型能力，实现与各种文档的对话

思维导图

📚 引言

大型语言模型（如ChatGPT）虽然功能强大，但它们存在一些明显的局限性。这些模型的知识库更新较慢，无法实时学习最新内容，而且对私有数据或特定领域的专业知识了解有限。例如，ChatGPT的知识截止到特定时间点，无法感知用户本地电脑或内网中的数据。这就是为什么当我们询问非常具体或专业的内容时，它的回答可能显得泛泛而谈。

那么，如何让大模型变得更"聪明"，能够获取最新知识并回答更专业的问题呢？这就是本文要介绍的RAG（检索增强生成）技术。

🔍 RAG技术概述

什么是RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成两种技术的方法，旨在帮助计算机更好地理解和回答问题。简单来说，它让AI模型能够在回答问题前先"查阅资料"，从而提供更准确、更专业的回答。

RAG的基本流程

RAG技术的典型流程包括：

1. 加载数据（Loader）：从各种来源加载文档数据
2. 处理文档（Transform）：对文档进行切割、整理等处理
3. 向量化（Embedding）：将文本转换为向量表示
4. 存储（Store）：将向量数据存储在向量数据库中
5. 检索（Retrieve）：根据问题检索相关文档片段
6. 生成回答（Generate）：基于检索结果生成答案

🔧 LangChain中的RAG实现

Loader：让大模型具备实时学习的能力

LangChain包装了各种Loader，使大模型能够加载各种格式的文档：

• CSV Loader：加载表格数据
• Directory Loader：加载整个目录的文件
• HTML Loader：加载网页内容
• JSON Loader：加载JSON格式数据
• Markdown Loader：加载Markdown文档
• PDF Loader：加载PDF文件

除此之外，LangChain还支持超过100种不同的数据源接口，包括B站、YouTube、GitHub等平台的数据。

# 加载Markdown文件示例
from langchain.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader

loader = UnstructuredMarkdownLoader("path/to/file.md")
data = loader.load()

# 加载CSV文件示例
from langchain.document_loaders import CSVLoader

loader = CSVLoader("path/to/file.csv")
data = loader.load()

# 加载目录中的文件
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader

loader = DirectoryLoader("path/to/directory", glob="**/*.pdf")
data = loader.load()

文档转换：切割、总结和翻译

加载文档后，通常需要对其进行处理，以便更好地利用文档内容：

文档切割

文档切割的目的是：

1. 降低成本，适应大模型的上下文窗口限制
2. 将文档转换为结构化数据，便于查询

LangChain提供了多种切割器：

# 字符串分割
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

text_splitter = CharacterTextSplitter(
    separator="\n\n",
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200,
    length_function=len
)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 按代码分割
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

python_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language(
    language="python",
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200
)

文档总结、精炼和翻译

LangChain还提供了文档总结、精炼和翻译的功能：

# 文档总结
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0)
chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="map_reduce")
summary = chain.run(docs)

# 文档翻译
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

template = """Translate the following text from {source_language} to {target_language}:
{text}"""

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["source_language", "target_language", "text"],
    template=template
)

chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
translated = chain.run(source_language="English", target_language="C