langchain框架轻松实现本地RAG_langchain 布署

一 什么是RAG?

      RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成模型的方法，主要用于解决序列到序列的任务，如问答、对话系统、文本摘要等。它的核心思想是通过从大量文档中检索相关信息，然后利用这些信息来增强生成模型的输出。

原理如下图：

二 RAG实现思路

  RAG实现思路分为准备数据与应用检索两阶段，如图：

阶段一 数据准备阶段

1. 数据提取：对多种格式（如 PDF、Word、Markdown、数据库和 API 等）的数据进行处理，包括过滤、压缩、格式化等，使其成为统一的范式。
2. 分块（chunking）：将初始文档分割成合适大小的块，在不丢失语义的前提下，尽量保持句子或段落的完整性。可以根据换行、句号、问号、感叹号等进行切分，或以其他合适的原则进行分割。最终将语料分割成 chunk 块，以便在检索时获取相关性最高的 top_n 块。
3. 向量化（embedding）：使用嵌入模型将文本数据转化为向量矩阵。常用的 embedding 模型有很多，例如 moka-ai/m3e-base、ganymedenil/text2vec-large-chinese 等，也可以参考 huggingface 推出的嵌入模型排行榜。向量的质量会直接影响到后续检索的效果。
4. 数据入库：将向量化后的数据构建索引，并写入向量数据库。适用于 RAG 场景的向量数据库包括 facebookresearch/faiss（本地）、chroma、elasticsearch、milvus 等。可以根据业务场景、硬件、性能需求等因素综合考虑，选择合适的数据库。

阶段二 应用阶段：

1. 问题向量化：使用与数据准备阶段相同的嵌入模型，将用户的提问转化为向量。
2. 数据检索：通过计算查询向量与向量数据库中存储向量的相似性得分，采用相似性检索的方式从数据库中召回与提问最相关的知识。常见的相似性计算方法包括余弦相似性、欧氏距离、曼哈顿距离等。
3. 获取索引数据：获取检索到的相关数据。
4. 注入 prompt：将用户查询和检索到的相关知识整合成一个提示模板。prompt 中通常包括任务描述、背景知识（即检索得到的相关内容）、任务指令（一般为用户提问）等。根据任务场景和大模型性能，也可以在 prompt 中适当加入其他指令以优化大模型的输出。
5. LLM 生成答案：将增强后的提示输入到大型语言模型（LLM）中，让模型生成相应的答案。

三 用Python代码实现RAG

使用langchain框架用python代码实现,代码如下：

import os
import faiss
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.llms.ollama import Ollama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
import config as cfg
from log_util import LogUtil
from auto_directory_loader import AutoDirectoryLoader
from BCEmbedding.tools.langchain import BCERerank
 
 
 
doc_path = cfg.load_doc_dir
 
# 在线 embedding model
embedding_model_name = 'maidalun1020/bce-embedding-base_v1'
 
model1_path = r'F:\ai\ai_model\maidalun1020_bce_embedding_base_v1'
model2_path = r'F:\ai\ai_model\maidalun1020_bce_reranker_base_v1'
 
# 本地模型路径
embedding_model_kwargs = {'device': 'cuda:0'}
embedding_encode_kwargs = {'batch_size': 32, 'normalize_embeddings': True}
 
 
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name=model1_path,
    model_kwargs=embedding_model_kwargs,
    encode_kwargs=embedding_encode_kwargs
)
 
reranker_args = {'model': model2_path, 'top_n': 5, 'device': 'cuda:0'}
 
reranker = BCERerank(**reranker_args)
 
# 检查FAISS向量库是否存在
if os.path.exists(cfg.faiss_index_path):
    # 如果存在，从本地加载
    LogUtil.info("FAISS index exists. Loading from local path...")
 
    vectorstore = FAISS.load_local(cfg.faiss_index_path, embeddings, allow_dangerous_deserialization=True)
    LogUtil.info("FAISS index exists. Loading from local path...")
 
else:
    # 如果不存在，加载txt文件并创建FAISS向量库
    LogUtil.info("FAISS index does not exist. Loading txt file and creating index...")
 
    loader = AutoDirectoryLoader(doc_path, glob="**/*.txt")
    docs = loader.load()
 
    LogUtil.info(f"Loaded documents num:{len(docs)}")
 
    # 从文档创建向量库
    # 文本分割
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=cfg.chunk_size, chunk_overlap=cfg.chunk_overlap)
    documents = text_splitter.split_documents(docs)
    LogUtil.info(f"Text splits num :{len(documents)}", )
 
    # 创建向量存储
    vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
    LogUtil.info("create db ok.")
 
    # 保存向量库到本地
    vectorstore.save_local(cfg.faiss_index_path)
 
    LogUtil.info("Index saved to local ok.")
 
# 将索引搬到 GPU 上
res = faiss.StandardGpuResources()
gpu_index = faiss.index_cpu_to_gpu(res, 0, vectorstore.index)
vectorstore.index = gpu_index
 
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="mmr", search_kwargs={"k": 10})
test_ask="宴桃园豪杰三结义有谁参加了?"
# 调试查看结果
retrieved_docs = retriever.invoke(test_ask)
for doc in retrieved_docs:
    print('++++++单纯向量库提取++++++++')
    print(doc.page_content)
 
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=reranker, base_retriever=retriever
)
 
response = compression_retriever.get_relevant_documents(test_ask)
 
print("============================================compression_retriever")
print(response)
print("---------------------end")
 
 
# 定义Prompt模板
prompt_template = """
问题：{question}
相关信息：
{retrieved_documents}
请根据以上信息回答问题。
"""
 
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["question", "retrieved_documents"],
    template=prompt_template,
)
 
 
# 创建LLM模型
llm = Ollama(model="qwen2:7b")
 
 
def format_docs(all_docs):
    txt = "\n\n".join(doc.page_content for doc in all_docs)
    print('+++++++++使用bce_embedding + bce-reranker 上下文内容++++++')
    print(txt)
    return txt
 
 
rag_chain = (
        {"retrieved_documents": compression_retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
        | prompt
        | llm
        | StrOutputParser()
)
 
r = rag_chain.invoke(test_ask)
print("++++++加 LLM模型处理最终结果++++++++")
print(r)
 
 

 在上面代码中我准备了一些文档，上传到向量库，其中就有三国演义的，并提出了问题：宴桃园豪杰三结义有谁参加了?运行后回答也与文档一致，测试结果正确，并在不同的环节输出相应的结果，如下图：

第一步，直接向量库检索，相近最近的10条内容如下：

经过 bce-embedding与bce_reranker两在模型的处理，结果也是准确的

 再提交给LLM处理后的效果

 本地环境：win10系统，本地安装了ollama 并使用的是阿里最新的qwen2：7b，其实qwen:7b测试结果也是准确的。另外还使用了bce-embedding作为嵌入模型，之前测试使用过Lam2+nomic-embed-text做了很多测试发现中文无论怎么调试，都不是很理想，回答的问题总是在胡说八道的感觉。RAG应用个人感觉重点资料输入这块也很重要，像图片里的文字非得要ocr技术，这一点发现有道的qanything做得非常好，以后看来要花点时间查看qanything的源代码好好恶补一下自己这一块。