用 LangChain 搭建基于 Notion 文档的 RAG 应用_from langchain实现rag

如何通过语言模型查询 Notion 文档？LangChain 和 Milvus 缺一不可。

在整个过程中，我们会将 LangChain 作为框架，Milvus 作为相似性搜索引擎，用二者搭建一个基本的检索增强生成（RAG）应用。在之前的文章中，我们已经介绍过 LangChain 中的“自查询”（Self-querying）。本质上，LangChain 中的自查询功能就是构建一个基本的 RAG 架构，如图所示：

在 LangChain 中处理 Notion 文档共包含三个步骤：获取、存储和查询文档。获取是指获取 Notion 文档并将内容加载到内存中。存储步骤包括启动向量数据库（Milvus）、将文档转化为向量、将文档向量存储至向量数据库中。查询部分包括针对 Notion 文档进行提问。本文将带大家一一拆解这三个步骤，代码请参考 colab notebook。

01.获取 Notion 文档

用 LangChain 的 NotionDirectoryLoader将文档加载到内存中。我们提供文档的路径并调用load 函数来获取 Notion 文档。加载完毕后，可以得到 Notion 文档的 Markdown 文件。本例中我们以一个 Markdown 文件示意。

接下来，用 LangChain 的 markdown 标题文本分割器。我们向其提供一个分割符列表，然后传入之前命名的 md_file 来获取分割内容。在实际定义headers_to_split_on列表时，请使用自己 Notion 文档的标题。

# Load Notion page as a markdownfile filefrom langchain.document_loaders import NotionDirectoryLoader
path='./notion_docs'
loader = NotionDirectoryLoader(path)
docs = loader.load()
md_file=docs[0].page_content
# Let's create groups based on the section headers in our pagefrom langchain.text_splitter import MarkdownHeaderTextSplitter
headers_to_split_on = [
    ("##", "Section"),
]
markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on=headers_to_split_on)
md_header_splits = markdown_splitter.split_text(md_file)
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分割任务并检查分割结果。用 LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter，使用一些不同的字符来进行分割。四个默认的检查字符是换行符、双换行符、空格或无空格。也可以选择传入自己的 separators 参数。

将 Notion文档进行分块时，我们还需要定义两个关键超参数——分块大小（chunk size）和分块重叠（chunk overlap）。本例中，分块大小为 64，重叠为 8。随后，我们就可以调用 split_documents 函数将所有文档进行分割。

# Define our text splitter
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
chunk_size = 64
chunk_overlap = 8
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_overlap)
all_splits = text_splitter.split_documents(md_header_splits)
all_splits
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下图展示了部分分割的 document 对象，其中包含了页面内容和元数据。元数据显示了内容是从哪个章节中提取出来的。

02.存储 Notion 文档

所有文档加载和分割完毕后，就需要存储这些文档块。首先，在 notebook 中直接运行向量数据库 Milvus Lite，随后导入所需的 LangChain 模块——Milvus 和 OpenAI Embeddings。

用 LangChain 的 Milvus 模块为文档块创建 Collection。这个步骤中我们需要传入的参数包括：文档列表、使用的 Embedding 模型、连接参数、以及 Collection 名称（可选）。

from milvus import default_server
default_server.start()
from langchain.vectorstores import Milvus
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings


vectordb = Milvus.from_documents(documents=all_splits,
    embedding=OpenAIEmbeddings(),
    connection_args={"host": "127.0.0.1", "port": default_server.listen_port},
    collection_name="EngineeringNotionDoc")
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03.查询 Notion 文档

现在可以开始查询文档了。开始前，我们需要从 LangChain 中再导入三个模块：

• OpenAI：用于访问GPT。

• SelfQueryRetriever：用于搭建基本的 RAG 应用。

• Attribute info：用于传入元数据的。

首先，我们定义元数据。随后，需要给自查询检索器提供文档的描述。本例中，描述即为“文档的主要部分”。在我们实例化自查询检索器前，现将 GPT 的温度（Temperature）设置为 0，并赋值给一个名为 llm 的变量。有了 LLM、向量数据库、文档描述和元数据字段后，我们就完成了自查询检索器定义。

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo


metadata_fields_info = [
    AttributeInfo(
        name="Section",
        description="Part of the document that the text comes from",
        type="string or list[string]"
    ),
]
document_content_description = "Major sections of the document"


llm = OpenAI(temperature=0)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(llm, vectordb, document_content_description, metadata_fields_info, verbose=True)
retriever.get_relevant_documents("What makes a distinguished engineer?")
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以下例子中我们提出了一个问题：“一名优秀工程师有哪些品质？”（What makes a distinguished engineer?）

响应如下图所示。我们获得了与提问在语义上最相似的文档片段。但不难发现，其回答也仅仅只是语义上相似，并非完全正确。

本教程介绍了如何加载并解析 Notion 文档，并搭建一个基本的 RAG 应用查询 Notion 文档。我们使用到了 LangChain 作为框架，Milvus 作为向量数据库用于相似性搜索。如果想要进行深入的探索，建议大家调整分块大小和重叠等参数，检查不同的参数值是如何影响查询结果的。

所谓分块（Chunking）是构建检索增强型生成（RAG应用程序中最具挑战性的问题。具体的介绍和操作可参考《在 LangChain 尝试了 N 种可能后，我发现了分块的奥义！》