（22-1）基于RAG的法律法规解析系统（Llama3+Langchain+ChromaDB）：背景介绍+项目介绍_langchain chromadb

本项目的核心在于结合检索和生成的方法来处理自然语言查询，特别是在处理那些训练数据中未包含的问题时。通过使用 RAG，系统可以更准确地回答关于文档的问题，即使这些问题在模型训练时并未预见到。这种方法在处理大量文档和复杂查询时特别有用，因为它可以动态地利用最新的信息来生成回答。

11.1  背景介绍

随着人工智能技术的快速发展，法律法规在适应新兴技术方面的挑战日益增加。特别是在欧洲，对于人工智能技术的规范和监管尤为重视，欧盟人工智能法案（EU AI Act）的提出正是为了解决这一问题。然而，法律文件通常内容复杂、篇幅庞大，且涉及专业术语，这给法律专业人士、政策制定者、技术开发者以及普通公民理解和应用这些法律带来了困难。

在这样的背景下，利用人工智能技术来解析和理解法律法规文本成为一个迫切的需求。本项目旨在通过构建一个基于检索增强生成（RAG）技术的解决方案，来辅助用户快速准确地获取有关欧盟人工智能法案的信息和解答。本项目的核心目标是通过人工智能的力量，使法律法规的解读更加高效、透明和可访问。

本项目的关键知识点包括：

1. 大型语言模型（LLM）：使用像 Llama3 这样的大型语言模型作为生成器，它们在自然语言理解和生成方面表现出色。
2. 检索增强技术：通过检索器检索与查询相关的法律文档片段，并将这些片段作为生成器生成答案的上下文。
3. 向量数据库（如 ChromaDB）：存储法律文档的向量表示，以便快速检索，这是 RAG 系统快速响应查询的关键。
4. 法律文本的预处理：将法律文档转换为适合模型处理的格式，包括分词、文本分割等。
5. 用户交互：设计易于使用的用户界面，允许用户提交查询并接收格式化的答案。
6. 性能评估与优化：不断评估系统的回答准确性和检索效率，并根据反馈进行优化。
7. 可扩展性：确保系统架构可以扩展，以适应更多法律法规文档，甚至其他类型的查询。

通过这个项目，希望帮助各方面的受众更好地理解和应用欧盟人工智能法案，同时为使用人工智能技术解决复杂的社会和法律问题提供一个范例。

11.2  项目介绍

本项目是一个利用检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技术构建的解决方案，旨在提高对特定文档集（如欧盟人工智能法案，EU AI Act）的查询回答能力。

11.2.1  实现流程

本项目旨在创建一个先进的智能系统，将提供一个交互式的平台，使用户能够通过自然语言查询，快速获得关于法案的详细解答和相关信息。本项目的实现流程如下所示。

（1）文档加载与预处理

1. 使用 PyPDFLoader 加载 EU AI Act 的 PDF 文档。
2. 将文档内容转换为机器可读的格式。

（2）文本分割：利用 RecursiveCharacterTextSplitter 对文档进行分割，形成可管理的文本块。

（3）向量化：采用 HuggingFaceEmbeddings 将文本块转换为向量表示，以便于在向量数据库中检索。

（4）构建向量数据库：使用 Chroma 创建向量数据库，存储文档的向量表示，以支持高效的相似性搜索。

（5）构建检索器：通过 Chroma 实例生成检索器，用于根据用户查询检索相关文档。

（6）配置生成器：使用 HuggingFacePipeline 封装 Llama3 模型，作为生成器生成自然语言答案。

（7）整合 RAG 系统：使用 RetrievalQA 整合检索器和生成器，构建完整的 RAG 系统。

（8）测试与评估：通过 test_rag 函数对 RAG 系统进行测试，评估其回答质量。

（9）性能优化：根据测试结果，优化嵌入向量和 RAG 方案，提高系统性能。

（10）用户界面：设计用户友好的界面，使用户能够轻松提交查询并接收答案。

通过这个流程，项目将实现一个能够辅助用户理解和应用复杂的法律文件，特别是针对人工智能领域的法规，如欧盟人工智能法案。该系统不仅将提高法律专业人士的工作效率，也将帮助技术开发者和普通公民更好地理解法律要求，从而促进法律的遵守和技术的健康发展。

11.2.2  核心技术

在本项目中，使用了以下技术栈来构建一个针对欧盟人工智能法案（EU AI Act）的检索增强生成（RAG）系统：

1. PyPDFLoader：用于加载和解析 PDF 文档，将法案文本转换为可处理的数据格式。
2. RecursiveCharacterTextSplitter：用于将长文档分割成较短的文本块，同时保持上下文连贯性。
3. Hugging Face Transformers：提供了使用预训练模型和分词器的能力，是构建自然语言处理（NLP）系统的基础。
4. HuggingFaceEmbeddings：用于生成文本的向量表示，这些向量用于向量数据库中的检索。
5. ChromaDB：作为向量数据库，存储文档的向量表示，并支持高效的相似性搜索。
6. LangChain：提供了构建和整合使用大型语言模型（LLM）的应用程序的框架。
7. Llama3：由 Meta 开发的大型语言模型，用作生成器部分，生成自然语言答案。
8. RetrievalQA：LangChain 提供的组件，用于整合检索器和生成器，构建完整的 RAG 系统。
9. IPython.display 和 Markdown：用于在 Jupyter 笔记本等环境中格式化和展示结果。
10. CUDA (Compute Unified Device Architecture)：用于在 NVIDIA GPU 上进行并行计算，加速模型的推理过程。
11. BitsAndBytes：用于实现模型量化操作，减少模型加载到内存中的大小，使得大型模型可以在资源受限的环境中运行。
12. Sentence Transformers：用于生成句子级别的文本嵌入，可能用于提高检索的相关性。

通过使用上述技术，为构建一个能够理解和回答有关复杂法律文本的智能系统提供了强大的支持。通过优化这些组件的配置和使用，项目旨在提供一个高效、准确且用户友好的解决方案。

11.2.3  准备环境

（1）使用pip命令安装需要的，这些库被用于构建和运行自然语言处理（NLP）模型，特别是在使用大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）系统时。

!pip install transformers==4.33.0 accelerate==0.22.0 einops==0.6.1 langchain==0.0.300 xformers==0.0.21 \
bitsandbytes==0.41.1 sentence_transformers==2.2.2 chromadb==0.4.12

注意，在实际运行此命令之前，请确保你的环境满足所有先决条件，并且了解安装这些库可能对你的系统造成的影响。建议在虚拟环境使用该命令进行安装，以避免与系统级别的Python安装发生冲突。

（2）使用LangChain框架和Hugging Face模型创建RAG系统，导入系统必要的库和组件。

import sys
from torch import cuda, bfloat16
import torch
import transformers
from transformers import AutoTokenizer
from time import time
import chromadb
from chromadb.config import Settings
from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import Chroma