使用自查询技术在LangChain中实现RAG

在这篇文章中，我们将深入探索如何利用自查询（self-query）技术在LangChain项目中实现基于检索的生成（RAG）。自查询技术的核心思想是借助大型语言模型（LLM）将非结构化查询转换为结构化查询。本文将使用OpenAI模型和Elasticsearch向量存储，但该方法可以同样应用于其他LLM/ChatModels及多种向量存储服务。

技术背景介绍

基于检索的生成（RAG）是一种将信息检索与生成模型相结合的技术，通过知识库中的检索结果来生成相关的回答。自查询技术通过引入LLM，使得用户的自然语言查询可以被自动转换为结构化的查询，从而提高检索的准确性。

核心原理解析

自查询技术的关键在于利用LLM的强大语言理解能力，将用户的自然语言查询转化为形式化的查询请求。这一过程不仅提高了查询的精确性，还能显著改善用户体验。

代码实现演示

以下是一个完整的实现流程，展示如何在LangChain中使用RAG和自查询技术：

环境配置

首先，确保已经设置了OpenAI的API访问权限：

export OPENAI_API_KEY=your-api-key

然后，配置Elasticsearch实例的连接参数：

export ELASTIC_CLOUD_ID=<CLOUD_ID>
export ELASTIC_USERNAME=<CLOUD_USERNAME>
export ELASTIC_PASSWORD=<CLOUD_PASSWORD>

对于本地开发，使用Docker启动Elasticsearch：

export ES_URL="http://localhost:9200"
docker run -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" -e "xpack.security.enabled=false" -e "xpack.security.http.ssl.enabled=false" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.9.0

包安装和项目初始化

安装LangChain CLI：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

创建新的LangChain项目，并安装rag-self-query包：

langchain app new my-app --package rag-self-query

添加包到现有项目：

langchain app add rag-self-query

添加服务路由

在server.py文件中添加以下代码：

from rag_self_query import chain
from langserve import add_routes

add_routes(app, chain, path="/rag-elasticsearch")

寄存向量存储示例数据

运行以下脚本以填充向量存储：

python ingest.py

配置LangSmith（可选）

LangSmith能帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认项目为 "default"

启动LangServe实例

在项目目录下，直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动FastAPI应用，服务器本地运行在 http://localhost:8000。所有模板可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看， playground在 http://127.0.0.1:8000/rag-elasticsearch/playground。

从代码中访问模板

可以通过以下代码从代码中访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-self-query")

应用场景分析

这种基于自查询技术的RAG方法特别适用于需要从大量非结构化数据中快捷准确地提取相关信息的场景，例如客户服务聊天机器人、在线问答系统等。

实践建议

1. 优化查询转换：定期审查和优化LLM生成的结构化查询，以提高检索精度。
2. 监控和调试：使用LangSmith等工具进行实时监控和调试，以确保系统的稳定性和高效性。
3. 扩展性设计：设计时考虑系统的扩展性，支持多种LLM和不同的向量存储。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。