RAG 与 LangChain：检索增强生成完全指南

spinny:~/writing $ less rag-langchain-deep-dive.md

1 
2大型语言模型（LLMs）如 GPT-4 和 Claude 功能强大，但存在一个根本性的局限：它们的知识在训练时就被冻结了。它们无法访问你的内部文档、数据库或实时信息。**检索增强生成（RAG）** 通过将 LLM 的生成能力与从外部来源检索信息的能力相结合，完美地解决了这个问题。
3 
4## 问题：LLM 的局限性
5 
6在谈论 RAG 之前，重要的是要理解为什么我们需要它。
7 
81.  **静态知识**：LLM 只知道训练期间看到的内容。如果你询问其截止日期之后发生的事件，它无法回答。
92.  **幻觉**：当 LLM 不知道答案时，它倾向于编造一个，生成看似合理但完全虚假的信息。
103.  **无法访问私有数据**：通用 LLM 无法访问你公司的内部文档、工单或代码库。
11 
12RAG 通过在查询时从外部来源检索**相关上下文**来解决这三个问题。
13 
14## 什么是 RAG？
15 
16检索增强生成是一种架构，它使用从外部知识库检索的信息来丰富发送给 LLM 的提示。RAG 不是仅依赖模型的参数化知识，而是先**搜索**相关信息，然后将其**注入**到提示中，使模型能够生成准确、有据可依的回答。
17 
18```mermaid
19graph LR
20    User["用户"] -- "问题" --> Retriever
21    Retriever -- "搜索相关\n文档" --> VectorStore["向量数据库"]
22    VectorStore -- "相关\n文档" --> Retriever
23    Retriever -- "上下文 + 问题" --> LLM
24    LLM -- "有据可依的\n回答" --> User
25```
26 
27## RAG 的详细工作原理
28 
29RAG 架构由两个主要阶段组成：**索引**（离线）和 **检索 + 生成**（在线）。
30 
31### 阶段 1：索引（文档摄取）
32 
33索引阶段为语义搜索准备文档，由四个步骤组成。
34 
35```mermaid
36graph TD
37    A["文档\n(PDF, HTML, MD, DB)"] --> B["文档加载器"]
38    B --> C["文本分割器"]
39    C --> D["文本块"]
40    D --> E["嵌入模型"]
41    E --> F["数值向量"]
42    F --> G["向量数据库\n(ChromaDB, Pinecone, FAISS)"]
43```
44 
45#### 1. 文档加载
46 
47文档可以来自任何来源：PDF 文件、网页、数据库、Markdown 文件、API。**文档加载器**读取这些文档并将其转换为结构化文本。
48 
49#### 2. 文本分割（Chunking）
50 
51LLM 的上下文窗口有限，而文档可能很长。**文本分割器**将文档分成更小的片段，称为 *chunks*。分块的质量至关重要：太小的块会丢失上下文，太大的块会稀释相关性。
52 
53最常见的策略包括：
54-   **递归字符分割**：使用 `\n\n`、`\n`、`. ` 等分隔符递归分割文本，尊重文档结构。
55-   **语义分割**：使用嵌入来找到文本中的自然断点。
56-   **块重叠**：在连续块之间包含重叠部分，以保留边界处的上下文。
57 
58#### 3. 嵌入
59 
60每个块通过嵌入模型（如 OpenAI 的 `text-embedding-3-small`）转换为**数值向量**（嵌入）。这些向量捕获文本的语义含义：含义相似的句子在多维空间中的向量会很接近。
61 
62#### 4. 向量数据库
63 
64向量存储在**向量数据库**中，如 ChromaDB、Pinecone、Weaviate 或 FAISS。该数据库针对**相似性搜索**进行了优化：给定查询，找到最相似的向量（因此也是最相关的文本块）。
65 
66### 阶段 2：检索 + 生成
67 
68当用户提出问题时：
69 
701.  使用相同的嵌入模型将问题转换为嵌入。
712.  向量数据库通过**相似性搜索**（通常是余弦相似度或欧几里得距离）找到最相似的块。
723.  检索到的块作为上下文插入到提示中。
734.  LLM 根据提供的上下文生成回答。
74 
75## 使用 LangChain 构建 RAG 管道
76 
77**LangChain** 是最流行的用于构建基于 LLM 应用的 Python（和 JavaScript）框架。它为 RAG 管道的每个组件提供高级抽象。
78 
79### 安装
80 
81```bash
82pip install langchain langchain-openai langchain-community chromadb
83```
84 
85### 步骤 1：加载文档
86 
87LangChain 为不同的数据源提供了数十个文档加载器。
88 
89```python
90from langchain_community.document_loaders import (
91    PyPDFLoader,
92    WebBaseLoader,
93    DirectoryLoader,
94    TextLoader,
95)
96 
97# 加载 PDF
98pdf_loader = PyPDFLoader("docs/manual.pdf")
99pdf_docs = pdf_loader.load()
100 
101# 加载网页
102web_loader = WebBaseLoader("https://docs.example.com/guide")
103web_docs = web_loader.load()
104 
105# 从目录加载所有 .md 文件
106dir_loader = DirectoryLoader("./knowledge_base", glob="**/*.md", loader_cls=TextLoader)
107md_docs = dir_loader.load()
108 
109all_docs = pdf_docs + web_docs + md_docs
110```
111 
112### 步骤 2：将文档分割成块
113 
114```python
115from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
116 
117text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
118    chunk_size=1000,
119    chunk_overlap=200,
120    separators=["\n\n", "\n", ". ", " ", ""],
121)
122 
123chunks = text_splitter.split_documents(all_docs)
124print(f"原始文档: {len(all_docs)}, 块: {len(chunks)}")
125```
126 
127`chunk_overlap` 参数至关重要：它在连续块之间创建重叠，使上下文不会在边界处丢失。
128 
129### 步骤 3：创建嵌入和向量数据库
130 
131```python
132from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
133from langchain_community.vectorstores import Chroma
134 
135embedding_model = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
136 
137vectorstore = Chroma.from_documents(
138    documents=chunks,
139    embedding=embedding_model,
140    persist_directory="./chroma_db",
141)
142```
143 
144### 步骤 4：创建检索器
145 
146检索器是给定查询后从向量数据库中获取最相关块的组件。
147 
148```python
149retriever = vectorstore.as_retriever(
150    search_type="similarity",
151    search_kwargs={"k": 4},
152)
153 
154relevant_docs = retriever.invoke("身份验证如何工作？")
155for doc in relevant_docs:
156    print(doc.page_content[:200])
157    print("---")
158```
159 
160### 步骤 5：构建 RAG 链
161 
162现在让我们将所有内容与 LLM 和提示模板组合在一起。
163 
164```python
165from langchain_openai import ChatOpenAI
166from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
167from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
168from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
169 
170llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
171 
172prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
173仅根据提供的上下文回答问题。
174如果上下文中没有足够的信息，请说你不知道。
175 
176上下文：
177{context}
178 
179问题：{question}
180 
181回答：
182""")
183 
184def format_docs(docs):
185    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)
186 
187rag_chain = (
188    {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
189    | prompt
190    | llm
191    | StrOutputParser()
192)
193 
194response = rag_chain.invoke("系统中的身份验证如何工作？")
195print(response)
196```
197 
198## 高级 RAG 技术
199 
200基本管道运行良好，但有几种技术可以显著提高回答质量。
201 
202### 多查询检索
203 
204有时用户的查询含糊不清，或与文档中使用的语言不一致。**多查询检索器**自动生成原始问题的变体，以捕获多个视角。
205 
206```python
207from langchain.retrievers import MultiQueryRetriever
208 
209multi_retriever = MultiQueryRetriever.from_llm(
210    retriever=vectorstore.as_retriever(),
211    llm=llm,
212)
213 
214docs = multi_retriever.invoke("安全最佳实践是什么？")
215```
216 
217### 上下文压缩
218 
219并非块中的所有内容都与查询相关。**上下文压缩检索器**使用 LLM 从每个检索到的块中仅提取相关部分。
220 
221```python
222from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
223from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor
224 
225compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm)
226compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
227    base_compressor=compressor,
228    base_retriever=retriever,
229)
230```
231 
232### 混合搜索
233 
234纯语义搜索并不总是最优的。**混合搜索**将语义搜索（嵌入）与词汇搜索（BM25、关键词匹配）相结合，以获得更好的结果。
235 
236```python
237from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
238from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
239 
240bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(chunks)
241bm25_retriever.k = 4
242 
243semantic_retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 4})
244 
245hybrid_retriever = EnsembleRetriever(
246    retrievers=[bm25_retriever, semantic_retriever],
247    weights=[0.4, 0.6],
248)
249```
250 
251### 对话式 RAG（带记忆）
252 
253要构建一个能记住对话上下文的 RAG 聊天机器人，需要添加一个记忆组件，根据对话历史重新表述用户的问题。
254 
255```python
256from langchain.chains import create_history_aware_retriever
257from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder
258 
259contextualize_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
260    ("system", "根据聊天历史和用户的最新问题，"
261               "重新表述问题使其在没有历史记录的情况下也能被理解。"),
262    MessagesPlaceholder("chat_history"),
263    ("human", "{input}"),
264])
265 
266history_aware_retriever = create_history_aware_retriever(
267    llm, retriever, contextualize_prompt
268)
269```
270 
271## 最佳实践
272 
2731.  **选择正确的块大小**：尝试不同的大小（500-1500 个标记）。较小的块用于精确回答，较大的块用于更广泛的上下文。
2742.  **使用文档元数据**：将来源、日期和类别作为元数据添加到块中。这允许在检索期间过滤结果。
2753.  **评估质量**：使用 [RAGAS](https://docs.ragas.io/) 等框架来衡量 *faithfulness*、*relevancy* 和 *context precision* 等指标。
2764.  **处理文档更新**：实施重新摄取管道，使向量数据库与数据源保持同步。
2775.  **添加重新排序器**：在初始检索后，使用重新排序模型（如 Cohere Rerank）根据实际相关性重新排序结果。
278 
279## 结论
280 
281RAG 已成为构建需要访问特定且最新知识的 AI 应用的标准架构。LangChain 通过为管道的每个组件提供抽象，极大地简化了实现过程。
282 
283**下一步：**
284- **本地实验**：从 ChromaDB 和少量文档开始，熟悉管道流程。
285- **探索 LangSmith**：使用 [LangSmith](https://smith.langchain.com/) 在生产中监控和调试你的链。
286- **尝试不同的嵌入模型**：比较 `text-embedding-3-small`、`text-embedding-3-large` 等模型以及 Sentence Transformers 的开源模型。
287- **查阅文档**：[LangChain 文档](https://python.langchain.com/docs/) 是一个优秀且持续更新的资源。
288

:RAG 与 LangChain：检索增强生成完全指南lines 1-288 (END) — press q to close

2大型语言模型（LLMs）如 GPT-4 和 Claude 功能强大，但存在一个根本性的局限：它们的知识在训练时就被冻结了。它们无法访问你的内部文档、数据库或实时信息。**检索增强生成（RAG）** 通过将 LLM 的生成能力与从外部来源检索信息的能力相结合，完美地解决了这个问题。

4## 问题：LLM 的局限性

6在谈论 RAG 之前，重要的是要理解为什么我们需要它。

81. **静态知识**：LLM 只知道训练期间看到的内容。如果你询问其截止日期之后发生的事件，它无法回答。

92. **幻觉**：当 LLM 不知道答案时，它倾向于编造一个，生成看似合理但完全虚假的信息。

103. **无法访问私有数据**：通用 LLM 无法访问你公司的内部文档、工单或代码库。

12RAG 通过在查询时从外部来源检索**相关上下文**来解决这三个问题。

14## 什么是 RAG？

16检索增强生成是一种架构，它使用从外部知识库检索的信息来丰富发送给 LLM 的提示。RAG 不是仅依赖模型的参数化知识，而是先**搜索**相关信息，然后将其**注入**到提示中，使模型能够生成准确、有据可依的回答。

18```mermaid

19graph LR

20 User["用户"] -- "问题" --> Retriever

21 Retriever -- "搜索相关\n文档" --> VectorStore["向量数据库"]

22 VectorStore -- "相关\n文档" --> Retriever

23 Retriever -- "上下文 + 问题" --> LLM

24 LLM -- "有据可依的\n回答" --> User

25```

27## RAG 的详细工作原理

29RAG 架构由两个主要阶段组成：**索引**（离线）和 **检索 + 生成**（在线）。

31### 阶段 1：索引（文档摄取）

33索引阶段为语义搜索准备文档，由四个步骤组成。

35```mermaid

36graph TD

37 A["文档\n(PDF, HTML, MD, DB)"] --> B["文档加载器"]

38 B --> C["文本分割器"]

39 C --> D["文本块"]

40 D --> E["嵌入模型"]

41 E --> F["数值向量"]

42 F --> G["向量数据库\n(ChromaDB, Pinecone, FAISS)"]

43```

45#### 1. 文档加载

47文档可以来自任何来源：PDF 文件、网页、数据库、Markdown 文件、API。**文档加载器**读取这些文档并将其转换为结构化文本。

49#### 2. 文本分割（Chunking）

51LLM 的上下文窗口有限，而文档可能很长。**文本分割器**将文档分成更小的片段，称为 *chunks*。分块的质量至关重要：太小的块会丢失上下文，太大的块会稀释相关性。

53最常见的策略包括：

54- **递归字符分割**：使用 `\n\n`、`\n`、`. ` 等分隔符递归分割文本，尊重文档结构。

55- **语义分割**：使用嵌入来找到文本中的自然断点。

56- **块重叠**：在连续块之间包含重叠部分，以保留边界处的上下文。

58#### 3. 嵌入

60每个块通过嵌入模型（如 OpenAI 的 `text-embedding-3-small`）转换为**数值向量**（嵌入）。这些向量捕获文本的语义含义：含义相似的句子在多维空间中的向量会很接近。

62#### 4. 向量数据库

64向量存储在**向量数据库**中，如 ChromaDB、Pinecone、Weaviate 或 FAISS。该数据库针对**相似性搜索**进行了优化：给定查询，找到最相似的向量（因此也是最相关的文本块）。

66### 阶段 2：检索 + 生成

68当用户提出问题时：

701. 使用相同的嵌入模型将问题转换为嵌入。

712. 向量数据库通过**相似性搜索**（通常是余弦相似度或欧几里得距离）找到最相似的块。

723. 检索到的块作为上下文插入到提示中。

734. LLM 根据提供的上下文生成回答。

75## 使用 LangChain 构建 RAG 管道

77**LangChain** 是最流行的用于构建基于 LLM 应用的 Python（和 JavaScript）框架。它为 RAG 管道的每个组件提供高级抽象。

79### 安装

81```bash

82pip install langchain langchain-openai langchain-community chromadb

83```

85### 步骤 1：加载文档

87LangChain 为不同的数据源提供了数十个文档加载器。

89```python

90from langchain_community.document_loaders import (

91 PyPDFLoader,

92 WebBaseLoader,

93 DirectoryLoader,

94 TextLoader,

95)

97# 加载 PDF

98pdf_loader = PyPDFLoader("docs/manual.pdf")

99pdf_docs = pdf_loader.load()

100

101# 加载网页

102web_loader = WebBaseLoader("https://docs.example.com/guide")

103web_docs = web_loader.load()

104

105# 从目录加载所有 .md 文件

106dir_loader = DirectoryLoader("./knowledge_base", glob="**/*.md", loader_cls=TextLoader)

107md_docs = dir_loader.load()

108

109all_docs = pdf_docs + web_docs + md_docs

110```

111

112### 步骤 2：将文档分割成块

113

114```python

115from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

116

117text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(

118 chunk_size=1000,

119 chunk_overlap=200,

120 separators=["\n\n", "\n", ". ", " ", ""],

121)

122

123chunks = text_splitter.split_documents(all_docs)

124print(f"原始文档: {len(all_docs)}, 块: {len(chunks)}")

125```

126

127`chunk_overlap` 参数至关重要：它在连续块之间创建重叠，使上下文不会在边界处丢失。

128

129### 步骤 3：创建嵌入和向量数据库

130

131```python

132from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

133from langchain_community.vectorstores import Chroma

134

135embedding_model = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")

136

137vectorstore = Chroma.from_documents(

138 documents=chunks,

139 embedding=embedding_model,

140 persist_directory="./chroma_db",

141)

142```

143

144### 步骤 4：创建检索器

145

146检索器是给定查询后从向量数据库中获取最相关块的组件。

147

148```python

149retriever = vectorstore.as_retriever(

150 search_type="similarity",

151 search_kwargs={"k": 4},

152)

153

154relevant_docs = retriever.invoke("身份验证如何工作？")

155for doc in relevant_docs:

156 print(doc.page_content[:200])

157 print("---")

158```

159

160### 步骤 5：构建 RAG 链

161

162现在让我们将所有内容与 LLM 和提示模板组合在一起。

163

164```python

165from langchain_openai import ChatOpenAI

166from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

167from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

168from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

169

170llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)

171

172prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""

173仅根据提供的上下文回答问题。

174如果上下文中没有足够的信息，请说你不知道。

175

176上下文：

177{context}

178

179问题：{question}

180

181回答：

182""")

183

184def format_docs(docs):

185 return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

186

187rag_chain = (

188 {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}

189 | prompt

190 | llm

191 | StrOutputParser()

192)

193

194response = rag_chain.invoke("系统中的身份验证如何工作？")

195print(response)

196```

197

198## 高级 RAG 技术

199

200基本管道运行良好，但有几种技术可以显著提高回答质量。

201

202### 多查询检索

203

204有时用户的查询含糊不清，或与文档中使用的语言不一致。**多查询检索器**自动生成原始问题的变体，以捕获多个视角。

205

206```python

207from langchain.retrievers import MultiQueryRetriever

208

209multi_retriever = MultiQueryRetriever.from_llm(

210 retriever=vectorstore.as_retriever(),

211 llm=llm,

212)

213

214docs = multi_retriever.invoke("安全最佳实践是什么？")

215```

216

217### 上下文压缩

218

219并非块中的所有内容都与查询相关。**上下文压缩检索器**使用 LLM 从每个检索到的块中仅提取相关部分。

220

221```python

222from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever

223from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor

224

225compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm)

226compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(

227 base_compressor=compressor,

228 base_retriever=retriever,

229)

230```

231

232### 混合搜索

233

234纯语义搜索并不总是最优的。**混合搜索**将语义搜索（嵌入）与词汇搜索（BM25、关键词匹配）相结合，以获得更好的结果。

235

236```python

237from langchain.retrievers import EnsembleRetriever

238from langchain_community.retrievers import BM25Retriever

239

240bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(chunks)

241bm25_retriever.k = 4

242

243semantic_retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 4})

244

245hybrid_retriever = EnsembleRetriever(

246 retrievers=[bm25_retriever, semantic_retriever],

247 weights=[0.4, 0.6],

248)

249```

250

251### 对话式 RAG（带记忆）

252

253要构建一个能记住对话上下文的 RAG 聊天机器人，需要添加一个记忆组件，根据对话历史重新表述用户的问题。

254

255```python

256from langchain.chains import create_history_aware_retriever

257from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder

258

259contextualize_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([

260 ("system", "根据聊天历史和用户的最新问题，"

261 "重新表述问题使其在没有历史记录的情况下也能被理解。"),

262 MessagesPlaceholder("chat_history"),

263 ("human", "{input}"),

264])

265

266history_aware_retriever = create_history_aware_retriever(

267 llm, retriever, contextualize_prompt

268)

269```

270

271## 最佳实践

272

2731. **选择正确的块大小**：尝试不同的大小（500-1500 个标记）。较小的块用于精确回答，较大的块用于更广泛的上下文。

2742. **使用文档元数据**：将来源、日期和类别作为元数据添加到块中。这允许在检索期间过滤结果。

2753. **评估质量**：使用 [RAGAS](https://docs.ragas.io/) 等框架来衡量 *faithfulness*、*relevancy* 和 *context precision* 等指标。

2764. **处理文档更新**：实施重新摄取管道，使向量数据库与数据源保持同步。

2775. **添加重新排序器**：在初始检索后，使用重新排序模型（如 Cohere Rerank）根据实际相关性重新排序结果。

278

279## 结论

280

281RAG 已成为构建需要访问特定且最新知识的 AI 应用的标准架构。LangChain 通过为管道的每个组件提供抽象，极大地简化了实现过程。

282

283**下一步：**

284- **本地实验**：从 ChromaDB 和少量文档开始，熟悉管道流程。

285- **探索 LangSmith**：使用 [LangSmith](https://smith.langchain.com/) 在生产中监控和调试你的链。

286- **尝试不同的嵌入模型**：比较 `text-embedding-3-small`、`text-embedding-3-large` 等模型以及 Sentence Transformers 的开源模型。

287- **查阅文档**：[LangChain 文档](https://python.langchain.com/docs/) 是一个优秀且持续更新的资源。

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