零基础构建基于LangChain的聊天机器人(1)_langchain入门搭建对话机器人

你可能已经与大型语言模型（LLMs）互动过，比如OpenAI的ChatGPT背后的模型，它们能够回答问题、总结文档、编写代码等，功能非常出色。虽然LLMs本身就很了不起，但如果有一点编程知识，你可以利用像LangChain这样的库来创建自己的LLM驱动的聊天机器人，几乎可以做任何事情。

在企业环境中，创建LLM驱动的聊天机器人最受欢迎的方法之一是通过检索增强生成（RAG）。当你设计一个RAG系统时，使用一个检索模型来检索相关信息，通常是从数据库或语料库中，将这些检索到的信息提供给LLM以生成与上下文中相关的响应。

在本教程中，将针对一家大型医院系统，构建一个基于LangChain的RAG聊天机器人，使用Neo4j检索有关患者、就医体验、医院位置、询问、费用支付和医生等有关数据。

在本教程中，将学习如何：

• 使用LangChain构建自定义聊天机器人
• 根据对业务需求和医院系统数据的理解设计聊天机器人
• 使用图数据库
• 设置Neo4j AuraDB实例
• 构建一个从Neo4j检索结构化和非结构化数据的RAG聊天机器人
• 使用FastAPI和Streamlit部署聊天机器人

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点击下面的链接下载本项目的完整源代码和数据：

https://github.com/realpython/materials/tree/master/langchain-rag-app/

预期成果：一个带有LangChain和Neo4j的LLM RAG聊天机器人

到本教程结束时，你将拥有一个为你的LangChain聊天机器人提供服务的REST API。你还将拥有一个Streamlit应用程序，为你的API提供了一个不错的聊天界面。

在幕后，Streamlit应用程序将消息发送给聊天机器人API，聊天机器人生成并发送响应回Streamlit应用程序，然后显示给用户。

在本教程中，你将学习如何处理每个步骤，从理解业务需求和数据到构建Streamlit应用程序。教程中还有很多内容需要消化，但不会让你感到不知所措，因为教程中会对每个引入的概念提供足够的背景知识，以及可以为加深理解而提供的外部资源链接。

现在，是时候深入学习了！

前置条件

本教程最适合希望获得创建自定义聊天机器人实践经验的中级Python开发人员。

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如果没有达到Python中级开发者的要求，请学习课程《Python自学教程》，此课程从基础开始，但是能直接引导学习者达到中级开发者水平。课程地址链接：https://yantucs.com/series/XL100116xxxxxx ，且在该网站上学习，还能使用 AI 智能问答服务。

除了中级Python知识外，还需要对以下概念和技术有必要的理解：

• 大型语言模型（LLMs）和提示工程
• 文本嵌入和向量数据库
• 图数据库和Neo4j
• OpenAI开发者生态系统
• REST API和FastAPI
• 异步编程
• Docker和Docker Compose

上述列表中没有硬性前提条件，所以如果对它们中的任何一个不太了解，也不用担心，在学习过程中会逐步介绍每个概念和技术。此外，在本教程中你还可以通过自己的实践操作，掌握这些技术，没有比这更好的学习方法了。

项目概览

在整个教程中，将创建几个目录，这些目录构成了最终的聊天机器人。以下是每个目录的详细说明：

• langchain_intro/ 建演示聊天机器人所需的工具，但不包括在最终的聊天机器人中。
• data/ 存储以CSV文件形式存储的原始医院系统数据。在步骤 2 中使用这些数据。在步骤 3 中，将把这些数据移动到 Neo4j 数据库中，聊天机器人将查询该数据库以回答问题。
• hospital_neo4j_etl/ 包含一个脚本，该脚本从data/中加载原始数据到 Neo4j 数据库中。在构建聊天机器人之前，必须运行此脚本，在步骤 3 中会了解到有关设置 Neo4j 实例的所有方法。
• chatbot_api/ 是 FastAPI 应用程序，它作为REST终端为聊天机器人提供服务，并且是这个项目所交付的产品。chatbot_api/src/agents/ 和 chatbot_api/src/chains/ 子目录包含组成聊天机器人的LangChain对象，稍后会了解代理和链是什么，但现在只需要知道，聊天机器人实际上是由链和函数组成的LangChain代理。
• tests/ 包括两个脚本，用于测试聊天机器人回答一系列问题的速度。这将让你感受到通过向像OpenAI这样的LLM提供商发出异步请求来节省多少时间。
• chatbot_frontend/ 是Streamlit应用程序，它与chatbot_api/中的聊天机器人终端交互，这是在最终产品中看到的UI，将在步骤 5 中构建它。

构建和运行聊天机器人所需的所有环境变量存储在.env文件中，并使用Docker容器部署hospital_neo4j_etl/、chatbot_api和chatbot_frontend中的代码，这些容器由Docker Compose创建。

有了项目概览和前提条件，下面就开始第一步——熟悉LangChain。

第1步：熟悉LangChain

在设计和开发聊天机器人之前，需要知道如何使用LangChain。在本节中，将通过构建医院系统聊天机器人的初步版本来了解LangChain的主要内容和功能。

创建一个虚拟环境，确保安装了Python 3.10或更高版本。

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创建虚拟环境的方法，请参考：https://lqpybook.readthedocs.io/en/latest/chapter11.html#id8

或者参考视频教程：https://yantucs.com/series/XL100116xxxxxx

激活虚拟环境并安装以下库：

(venv) $ python -m pip install langchain==0.1.0 openai==1.7.2 langchain-openai==0.0.2 langchain-community==0.0.12 langchainhub==0.1.14
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还需要安装 python-dotenv 来管理环境变量：

(venv) $ python -m pip install python-dotenv
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python-dotenv 从.env文件中加载环境变量到 Python 环境中，这在开发聊天机器人时非常方便。然而，最终将使用 Docker 部署聊天机器人，Docker 可以处理环境变量，就不再需要 python-dotenv 了。

然后从本教程的材料或GitHub仓库下载reviews.csv文件。

接下来，打开项目目录并添加以下文件夹和文件：

data/中的reviews.csv文件是刚刚下载的，目录中的其余文件应该是空的。

现在已经准备好使用 LangChain 开始构建第一个聊天机器人了！

聊天模型

LangChain 的核心组件是 LLM。LangChain 为使用 LLM 提供商（如OpenAI、Cohere、HuggingFace、Anthropic、Together AI等）提供了一个模块化接口。在大多数情况下，只需要从LLM提供商那里获得一个API密钥，就可以开始使用LangChain中的LLM了。LangChain还支持托管在自己机器上的LLM或其他语言模型。

本教程中使用OpenAI，但请记住，有许多优秀的开源和闭源提供商。可以根据应用程序的需求和成本限制测试不同的提供商并进行优化。在继续之前，请确保已经注册了OpenAI账户，并且拥有一个有效的API密钥。

一旦有了OpenAI API密钥，就将其添加到的.env文件中：

OPENAI_API_KEY=<YOUR-OPENAI-API-KEY>
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虽然可以直接与LangChain中的LLM对象交互，但更常见的抽象是聊天模型。聊天模型在底层使用LLM，它们专为对话而设计，并且它们与聊天消息而不是原始文本交互。

通过聊天消息，向LLM提供了关于你要发送的消息类型的额外详细信息。所有消息都具有角色和内容属性。角色告诉LLM谁在发送消息，内容就是消息本身。以下是最常用的消息类型：

• HumanMessage：与语言模型交互的用户的一条消息。
• AIMessage：来自语言模型的消息。
• SystemMessage：告诉语言模型如何表现的消息。并非所有提供商都支持SystemMessage。

还有其他类型的消息，如 FunctionMessage 和 ToolMessage，当构建代理时，将了解更多关于它们的内容。

在LangChain中开始使用聊天模型很简单。要实例化一个OpenAI聊天模型，到langchain_intro 子目录并添加以下代码到chatbot.py中：

首先导入 dotenv 和 ChatOpenAI。然后调用 dotenv.load_dotenv() ，它读取并存储来自.env的环境变量。默认情况下，dotenv.load_dotenv() 假定.env位于当前工作目录中，但如果.env位于其他位置，你可以传递其他目录的路径。

然后，使用 GPT 3.5 Turbo 作为基础LLM实例化一个 ChatOpenAI 模型，并将温度（temperature）设置为 0。OpenAI提供了具有不同价格和性能的模型，GPT 3.5 turbo 对初学者比较合适，因为它在许多用例中表现良好，而且比GPT 4 更便宜。

打开项目目录后，启动一个Python解释器（在 Python 交互模式中），并运行以下代码，即可以使用 chat_model ：

在这段代码块中，导入了 HumanMessage 和 SystemMessage，以及 chat_model。然后定义了一个包含一个SystemMessage 和一个HumanMessage的列表，并通过chat_model.invoke()运行。在底层，chat_model向OpenAI的服务端发出请求，该服务端提供gpt-3.5-turbo-0125，并将结果作为AIMessage返回。

正如上述操作所见，聊天模型回答了HumanMessage中提供的“What is Medicaid managed care?”，如果想知道聊天模型在这种情况下对SystemMessage做了什么。注意观察问以下问题时会发生什么：

正如前面所述，SystemMessage告诉模型怎么做，上面的示例中，告诉模型只回答与医疗保健相关的问题。这就是为什么它拒绝回答如何换轮胎的原因（“How do I change a tire?”）。通过文本指令控制LLM与用户的关系，也就是通过提示工程（prompt engineering）是创建定制聊天机器人的基础。

聊天消息是一个很好的抽象，并且有助于确保向LLM提供了正确类型的消息，当然， 也可以将原始字符串输入到 chat_model 中：

在这个代码块中，将字符串“What is blood pressure?”直接传递给chat_model.invoke()。如果想在没有SystemMessage的情况下控制LLM的行为，可以在输入字符串中包含 prompt。

接下来，将学习一种模块化的方法来指导模型响应，就像用SystemMessage做的那样，这使得定制个性化的聊天机器人更容易。

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