用 LangChain 和 Milvus 从零搭建 LLM 应用

如何从零搭建一个 LLM 应用？不妨试试 LangChain + Milvus 的组合拳。

作为开发 LLM 应用的框架，LangChain 内部不仅包含诸多模块，而且支持外部集成；Milvus 同样可以支持诸多 LLM 集成，二者结合除了可以轻松搭建一个 LLM 应用，还可以起到强化 ChatGPT 功能和效率的作用。

本文为解码 LangChain 系列，将深入探讨如何借助 LangChain 与 Milvus 的力量增强 LLM 应用，以及如何构建和优化 AIGC 应用的小秘籍！

01. LangChain + 向量数据库：解决幻觉问题

LangChain

LangChain 是一种用于开发 LLM 应用的框架。LangChain 设计如下：

• Data-aware：连接 LLM 与其他数据源
• Agentic：允许 LLM 与 LangChain 环境交互

LangChain 包括许多模块，例如 Models、Prompts、Memory、Indexes、Chains、Agents 和 Callbacks。对于每个模块，LangChain 都提供标准化的可扩展接口。LangChain 还支持外部集成，甚至可实现端到端。LLM Wrapper 是 LangChain 的核心功能，提供了许多 LLM 模型，例如 OpenAI、Cohere、Hugging Face 等模型。

向量数据库

LangChain 提供一系列有用的大型语言模型（LLMs），可满足多样的用户需求。LangChain 的另一大亮点是其扩展功能——集成各种向量数据库（如 Milvus、Faiss 等），因此可以很好地进行语义搜索。

LangChain 通过 VectorStore Wrapper 提供了标准化的接口，从而简化数据加载和检索的流程。例如，大家可以使用 LangChain 的 Milvus 类，通过from_text方法存储文档的特征向量，然后调用similarity_search 方法获取查询语句的相似向量（也就是在向量空间中找到距离最接近的文档向量），从而轻松实现语义搜索。

通过 ChatGPT-Retrieval-Plugin 项目可以发现，向量数据库在 LLM 应用中起着至关重要的作用，它并不只局限于语义检索的用途，还包括其他用途，比如：

• 存储问答上下文。这是 Auto-GPT 和 BabyAGI 等 LLM 平台提供的有用功能。这种功能可以增强LLM 应用对于上下文的理解和记忆能力。
• 为 GPTCache 等 LLM 平台提供语义缓存，优化性能并节省成本。
• 实现文档知识功能，降低 LLM 应用产生幻觉概率（如：OSSChat）。

如何解决 ChatGPT 的幻觉问题？

人工智能系统经常会产生“幻觉”、捏造事实、返回错误信息，更有甚者把 ChatGPT 形容为“一本正经地说废话“。因此，幻觉问题会降低 ChatGPT 回答的可信度，向量数据库可以有效解决幻觉问题。

其工作流程如下图所示：

首先，在 Milvus 中存储由官方文档转化而来的文本向量。然后，在响应问题时搜索相关文档（如上图中红色箭头流程所示）。ChatGPT 最后根据正确的上下文回答问题，从而产生准确的答案（如上图中绿色箭头流程所示）。

上述事例说明，用户无需标记、训练数据或进行额外开发和微调，只需将文本数据转化为向量并存储在 Milvus 中，即可解决 ChatGPT 的幻觉问题。LangChain + Milvus + ChatGPT 的组合可实现文本存储。ChatGPT 的答案也是基于参考文档库中的内容而返回的，可大大提高其回答的准确性。这样一来，聊天机器人可以基于正确的知识进行问答，减少出现“胡说八道”的可能性。

接下来分享一个 LangChain + Milvus + ChatGPT 的组合一个实际的具体应用场景：

如果我是一名 Milvus 社区管理员，每天需要回答各种社区相关问题，那么可以搭建一套智能应用来大大提高自己的工作效率。首先，可以将所有 Milvus 官方文档存储起来。然后，将这些文档作为必要的上下文知识提供给 ChatGPT。这样一来，如果用户问道：“如何使用 Milvus 搭建聊天机器人？”，构建的聊天机器人可以搜索与用户问题语义相关的官方文档。这种方法无需进行额外的数据训练，但能够大大提升工作效率和回答准确性。

02. LangChain + Milvus ：搭建智能应用

搭建流程

1. 前提条件

• 运行 pip install langchain 命令安装 LangChain。
• 安装向量数据库 Milvus 或注册 Zilliz Cloud ——大家可以选择在本地系统上安装和启动开源向量数据库 Milvus 或者选择全托管向量数据库 Zilliz Cloud 服务，免去运维部署的麻烦。Zilliz Cloud 简单易用，具备高扩展性，提供超强性能，本教程将使用 Zilliz Cloud。

2. 加载知识库数据

首先，需要使用标准格式加载数据。也就是说，我们需要将文本切成小块，从而确保传入 LLM 模型的数据为一段段小的文本片段。

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Milvus
from langchain.document_loaders import TextLoader

loader = TextLoader('state_of_the_union.txt')
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

接下来，我们需要将小块的文本片段转化为向量并存储在向量数据库中。以下示例代码使用 OpenAI 的模型和 Zilliz Cloud 向量数据库。

embeddings = OpenAIEmbeddings()

vector_db = Milvus.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    connection_args={
        "uri": "YOUR_ZILLIZ_CLOUD_URI",
        "user": "YOUR_ZILLIZ_CLOUD_USERNAME",
        "password": "YOUR_ZILLIZ_CLOUD_PASSWORD",
        "secure": True
    }
)

3. 查询数据

加载数据后，可以在问答链（Chain）中使用这些数据，下述代码主要解决上文提到的“幻觉”问题。

使用 similarity_search 方法将查询语句转化为特征向量，然后在 Zilliz Cloud 中搜索相似向量，以及相关的文档内容。

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_db.similarity_search(query)

运行 load_qa_chain获取最终答案。这是一个最通用的用于回答问题的接口，它加载一整个链，可以根据所有数据库中文本进行问答。以下示例代码使用 OpenAI 作为 LLM 模型。在运行时，QA Chain 接收input_documents 和 question，将其作为输入。input_documents是与数据库中的query相关的文档。LLM 基于这些文档的内容和所提问的问题来组织答案。

from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff")
chain.run(input_documents=docs, question=query)

Milvus：更适合 AIGC 应用的向量数据库

如果想要提高应用的可靠性，需要使用数据库存储文本向量。但为什么选择 Milvus 向量数据库？

• 助力语义搜索：不同于传统数据库，Milvus 专为向量设计，可以实现语义检索。
• 高度可扩展：支持灵活扩展，用户可轻松存储和检索十亿级向量数据。此外，可扩展性对于检索速度和效率至关重要。
• 支持混合查询：Milvus 支持混合查询，将向量相似性搜索和标量过滤相结合，可满足不同的搜索场景和要求。
  提供丰富的 API：Milvus 提供多语言的 API，包括 Python、Java、Go、Restful 等，方便用户在各种应用中集成和使用 Milvus。
• 集成多种 LLM 模型：Milvus 可与多种主流 LLM 模型集成，包括 OpenAI Plugin、LangChain、LLamaIndex 等，方便用户灵活定制化其应用。
• 多种部署版本和配置：Milvus 提供多种版本（如：MilvusLite 版、单机版、分布式版和云服务版），可以轻松适应不同类型的应用场景，即可支持小型项目，也可适用于企业级数据检索。

03. 如何优化 AIGC 应用？

人工智能领域中不断涌现各种新技术、新突破。本文将介绍 2 种优化 AIGC 应用的秘籍，帮助你进一步提升 AIGC 应用的性能和搜索质量。

提升 AIGC 应用程序性能：使用 GPTCache

如果想要提升 AIGC 应用性能并节省成本，可以试试 GPTCache。这个创新项目旨在创建语义缓存，以存储 LLM 响应。

具体而言，GPTCache 会缓存 LLM 的响应。在收到问题时，GPTCache 使用向量数据库检索相似的问题并查询此前缓存的响应。这样一来，应用便可快速准确地回答用户。GPTCache 可有效避免重复问题多次调用 LLM 接口所产生的费用以及需要等待的响应时间，从而提供更快速、更准确的答案，使 AIGC 应用更受用户欢迎。

提高搜索质量：调整 Embedding 模型和 Prompt

此外，我们可以通过微调 Embedding 模型和 Prompt 达到提高搜索质量的效果。Embedding 模型在 AIGC 应用中不可或缺，发挥着将文本转化为向量的关键作用。微调模型具体指调节模型从而使其注重关注某些关键词或短语，并调整模型权重和评分机制，从而迎合用户的需求和偏好。微调后，模型可以更准确地理解用户问题、将其进行分类，从而提高语义搜索结果的准确性和相关性，返回准确的结果。

影响搜索质量的另一重要因素是搜索提示。例如“我有什么可以帮助您的？”或“您有什么想法？”都可以用于提示用户该输入何种提问。通过测试和修改这些提示，可以提高搜索结果的质量和相关性。如果你的应用程序面向特定行业或人群，可以在提示内加入一些行业术语，这样有助于指导用户进行更相关的搜索查询。

总之，LangChain + Milvus 的组合方式可以帮助开发者从零开始搭建 LLM 应用。LangChain 为 LLM 提供了标准化且易用的接口，Milvus 则提供出色的存储和检索能力，从而整体提升 ChatGPT 等应用的功能和效率。

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  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

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• 内容：
  • L2.1 API接口
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    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
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  • L2.3 流水线工程
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  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
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  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
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