GenAI：使用LangChain建構RAG系統

在生成式 AI 時代，檢索增強生成 (RAG) 已成為建立智慧、情境感知應用程式的強大方法。 RAG 將大型語言模型 (LLM) 的優勢與高效的文檔檢索技術相結合，以回答基於特定資料的查詢。在本部落格中，我們將探討如何使用LangChain、GPT-4o、Ollama、Groq 等

Github 儲存庫 ->

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RAG 管道的主要特點

1. 資料檢索：使用LangChain的載入器從網路來源、本機檔案或API中取得資料。
2. 文件處理：將文件分解為更小的區塊，以便使用文字分割器進行高效檢索，從而實現更好的索引和更快的搜尋結果。
3. 向量嵌入：使用 OpenAI 嵌入或其他嵌入技術將文件區塊表示為高維向量，以實現靈活整合。
4. 查詢處理：檢索最相關的文檔區塊並使用 LLM（如 GPT-4o 或類似模型）產生準確的、基於上下文的答案。
5. 互動式 UI：使用 Streamlit 建立的無縫使用者介面，用於文件上傳、查詢和結果視覺化。
6. 模型整合：管道支援基於雲端的模型和本地模型，確保根據專案需求進行適應性。

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使用的工具和函式庫

此實作依賴於一系列強大的函式庫和工具：

• > langchain_openai：用於Openai嵌入和集成。
>
• > langchain_core ：用於構建Langchain Workflows的核心實用程序。
• Python-dotenv：安全地管理API鍵和環境變量。 >
• spartlit ：用於創建交互式用戶界面。 >
• > langchain_community ：社區控制的工具，包括文檔加載器。
• langserve ：將管道部署為服務。 >
• fastapi：為抹布應用構建強大的API。
uvicorn
• ：為FastApi應用程序。 >
> sse_starlette
• ：用於處理服務器sent事件。 >
> BS4和BeautifulSoup4
• ：用於網絡刮擦和從HTML內容中提取數據。 > > pypdf和pypdf2
：用於處理和從PDF文件中提取數據。
• chromadb和faiss-cpu
：用於管理向量存儲和有效的相似性搜索。
• groq
：與GPT-4O集成。
• > cassio
：增強矢量操作的工具。
• > wikipedia和arxiv：用於從在線來源加載數據。
• langchainhub ：用於訪問預構建的工具和組件。
• stone_transformers ：用於創建高質量的向量嵌入。
• > langchain-ObjectBox：用於使用Objectbox的向量嵌入。
• > langchain ：抹布管道的骨幹，處理文檔檢索和LLM集成。
• 它如何工作

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設置環境

：
1. >

   >使用環境管理工具安全地加載API密鑰並為基於雲和本地型號配置設置。

   數據加載
：

2. >加載來自多個來源的數據，包括在線文檔，本地目錄或PDF。

   • 文檔拆分
   ：

3. >將大型文檔分成較小的，可管理的塊，以確保搜索過程中更快的檢索和更好的準確性。

   帶有Objectbox
   • 的向量嵌入
   ：
>

4. >將文檔塊轉換為基於相似性搜索的數值向量。 使用> objectbox

   或其他向量數據庫存儲嵌入，啟用了高速數據檢索。
   • 查詢處理
   ：
5. >將文檔檢索與上下文感知的響應生成結合在一起，以精確和清晰度回答查詢。
   • 本地vs付費LLM
   實施抹布管道時，本地和付費LLM之間的選擇取決於項目需求和約束。這是一個快速比較：

Feature	Local LLMs	Paid LLMs (e.g., OpenAI GPT)
Data Privacy	High – Data stays on local machines.	Moderate – Data sent to external APIs.
Cost	One-time infrastructure setup.	Recurring API usage costs.
Performance	Dependent on local hardware.	Scalable and optimized by providers.
Flexibility	Fully customizable.	Limited to API functionality.
Ease of Use	Requires setup and maintenance.	Ready-to-use with minimal setup.
Offline Capability	Yes.	No – Requires internet connection.

對於需要高隱私或離線功能的項目，本地LLM是理想的選擇。對於可擴展的，無維護的實施，付費的LLM通常是更好的選擇。

>

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互動式UI與簡化
應用程式與

> spratlit整合在一起，以創建一個直觀的接口，用戶可以：>

上傳文件以供嵌入。

• 輸入查詢以檢索和分析文件內容。
• 查看相關文件摘要和LLM產生的答案。
為什麼抹布很重要

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>抹布將應用程式給予：

提供基於使用者特定資料的準確和情境感知回應

• 使用進階檢索機制有效地處理大型資料集。 >無縫地結合檢索和產生，增強了LLM的功能。
支援各種專案需求的靈活部署選項。
GitHub儲存庫
>您可以在此GitHub儲存庫中探索完整的實作。它包括建立自己的抹布供電應用所需的所有文件。 >

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這個示範強調了將蘭鏈與LLM和向量資料庫結合的巨大潛力。無論您是建造聊天機器人，知識助手還是研究工具，RAG都為提供強大的數據驅動結果提供了堅實的基礎。

以上是GenAI：使用LangChain建構RAG系統的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！