RAG-使用LangChain结合通义千问API基于自建知识库的多轮对话和流式输出_通义千问 rag

使用LangChain结合通义千问API基于自建知识库的多轮对话和流式输出

本文章的第三弹，由于LangChain本文不支持直接使用通义千问API进行多轮对话和流式输出，但是自建知识库呢，还需要LangChain,因此我尝试了一下，自建知识库用LangChain,然后使用自己编写的提示词语句来时间查询。最后也能模拟出一个一样的效果。

系列文章：
1.调用阿里通义千问大语言模型API-小白新手教程-python
2.LangChain结合通义千问的自建知识库
3.使用LangChain结合通义千问API基于自建知识库的多轮对话和流式输出
4.解决LangChain构建知识向量库的过程中官方API无法自定义文本切割方式的问题-例如按行切分

自建知识库文档

还是上一篇文章的一小段话

CSDN中浩浩的科研笔记博客的作者是啊浩
博客的地址为 www.chen-hao.blog.csdn.net
其原力等级为5级，在其学习评价中，其技术能力超过了99.6%的同码龄作者，且超过了97.9%的研究生用户。
该博客中包含了，单片机，深度学习，数学建模，优化方法等，相关的博客信息，其中访问量最多的博客是《Arduino 让小车走实现的秘密 增量式PID 直流减速编码电机》。
其个人能力主要分布在Python，和Pytorch方面，其中python相对最为擅长，希望可以早日成为博客专家。
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使用LangChain构建本地知识库

在这个代码中，读取切分，使用embedding模型生成词向量直接用一个代码实现，代码如下。

from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
import time
import numpy as np


time_list = []

t = time.time()
# 导入文本
loader = UnstructuredFileLoader("test.txt")
data = loader.load()

# 文本切分
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=20, chunk_overlap=0)
split_docs = text_splitter.split_documents(data)
print(split_docs)
model_name = r"Model\bce-embedding-vase_v1"
model_kwargs = {'device': 'cpu'}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': False}
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs
)

# 初始化加载器 构建本地知识向量库
db = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings,persist_directory="./chroma/news_test")
# 持久化
db.persist()


# 打印时间##
time_list.append(time.time()-t)
print(time.time()-t)
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运行结果如下，这个小段文字的文本使用CPU构建本文知识向量库的话的时间大概在8秒

然后这里的chunk_size不要选择太长，2-3句话的大小就可以，这属于适应文档情况的超参数
如果chunk_size设置的过大，可能会导致只生成了2条知识向量库，然后最后再设置查找多少个样本总结的时候，就会出现查找不到多少条的警告，还会导致判断是否无关的提示词逻辑无效，会输出一大堆无关的结果

多轮对话和流式输出实现代码

这里就是最关键的部分，我先给出代码，然后再说一下里面的内容，代码结合了调整知识向量库加载器和通义前问官方的流式输出API的代码。

from dashscope import Generation
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Role
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings

messages = []

model_name = r"Model\bce-embedding-vase_v1"
model_kwargs = {'device': 'cpu'}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': False}
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs
)
db = Chroma(persist_directory="./chroma/news_test", embedding_function=embeddings)

while True:
    message = input('user:')

    similarDocs = db.similarity_search(message, k=5)
    summary_prompt = "".join([doc.page_content for doc in similarDocs])

    send_message = f"下面的信息({summary_prompt})是否有这个问题({message})有关，如果你觉得无关请告诉我无法根据提供的上下文回答'{message}'这个问题，简要回答即可，否则请根据{summary_prompt}对{message}的问题进行回答"
    messages.append({'role': Role.USER, 'content': send_message})
    whole_message = ''
    # 切换模型
    responses = Generation.call(Generation.Models.qwen_max, messages=messages, result_format='message', stream=True, incremental_output=True)
    # responses = Generation.call(Generation.Models.qwen_turbo, messages=messages, result_format='message', stream=True, incremental_output=True)
    print('system:',end='')
    for response in responses:
        whole_message += response.output.choices[0]['message']['content']
        print(response.output.choices[0]['message']['content'], end='')
    print()
    messages.append({'role': 'assistant', 'content': whole_message})
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提问你好

提问浩浩的科研笔记的作者是谁。

总结

后续除了根据文档调chunk_size和k或者提示词之外，想企业应用的话应该需要一些知识图谱相关的逻辑。这个系列目前就到这里，后续有新的发展我会再说。