构建一个基于 Retrieval Augmented Generation (RAG) 的智能聊天机器人

最新推荐文章于 2026-01-08 06:22:44 发布

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#机器人 #python #人工智能

技术背景介绍

Retrieval Augmented Generation (RAG) 是一种将信息检索与生成式模型相结合的技术，广泛应用于构建智能聊天机器人。RAG 通过先从大型知识库中检索相关信息，然后利用生成式模型生成响应，从而提高了回答的准确性和相关性。

本文将展示如何使用 RAG 技术构建一个智能聊天机器人，主要包括以下内容：

技术原理解析
代码实现演示
应用场景分析
实践建议

核心原理解析

RAG 的核心思想是将信息检索与生成式模型相结合。具体步骤如下：

信息检索：从知识库中检索与用户查询相关的文档片段。
生成式模型：利用生成式预训练模型（如 GPT-3）生成基于检索到的信息的回答。

这个过程的关键在于如何高效地检索相关信息，并且如何将检索到的信息与生成模型结合起来生成高质量的回答。

代码实现演示

以下是一个使用 OpenAI API 实现 RAG 聊天机器人的示例代码：

import openai

# 使用稳定可靠的API服务
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

def retrieve_documents(query):
    # 伪代码：检索与查询相关的文档片段
    documents = [
        "文档片段1与查询相关内容",
        "文档片段2与查询相关内容",
        ...
    ]
    return documents

def generate_answer(documents, query):
    # 将检索到的文档片段和查询结合在一起
    context = "\n".join(documents)
    prompt = f"根据以下内容回答问题：\n\n{context}\n\n问题：{query}"

    # 使用 OpenAI API 生成回答
    response = client.Completion.create(
        engine="davinci-codex",
        prompt=prompt,
        max_tokens=150
    )
    answer = response.choices[0].text.strip()
    return answer

def chat_with_rag(query):
    # 信息检索
    documents = retrieve_documents(query)

    # 生成回答
    answer = generate_answer(documents, query)
    return answer

# 示例查询
query = "什么是 RAG 技术？"
response = chat_with_rag(query)
print(f"聊天机器人回答：{response}")