LangChain结合LLM做私有化文档搜索

news/2024/9/22 6:04:34

我们知道LLM（大语言模型）的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的，对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答，此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题，一般的解决方案是采用RAG做检索增强。

但是我们不可能把所有数据都丢给LLM去学习，比如某个公司积累的某个行业的大量内部知识。此时就需要一个私有化的文档搜索工具了。

本文聊聊如何使用LangChain结合LLM快速做一个私有化的文档搜索工具。之前介绍过，LangChain几乎是LLM应用开发的第一选择，它的野心也比较大，它致力于将自己打造成LLM应用开发的最大社区。自然，它有这方面的成熟解决方案。

文末，还会向朋友们推荐一款非常好用的AI机器人和LLM API超市，价格实惠又稳定，还可以领一波福利。

1. RAG检索流程

使用 LangChain 实现私有化文档搜索的主要流程，如下图所示：

文档加载 → 文档分割 → 文档嵌入 → 向量化存储 → 文档检索 → 生成回答

2. 代码实践细节

2.1. 文档加载

首先，我们需要加载文档数据。文档可以是各种格式，比如文本文件、PDF、Word 等。使用 LangChain，可以轻松地加载这些文档。下面以PDF为例：

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoaderloader = PyPDFLoader("./GV2.pdf")
docs = loader.load()

2.2. 文档分割

加载的文档通常会比较大，为了更高效地处理和检索，我们需要将文档分割成更小的段落或句子。LangChain 提供了便捷的文本分割工具，可以按句子、块长度等方式分割文档。

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplittertext_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=50,chunk_overlap=20,separators=["\n", "。", "！", "？", "，", "、", ""],add_start_index=True,
)
texts = text_splitter.split_documents(docs)

分割后的文档内容可以进一步用于生成向量。

2.3. 文档嵌入 Embeddings

文档分割后，我们需要将每一段文本转换成向量，这个过程称为文档嵌入。文档嵌入是将文本转换成高维向量，这是相似性搜索的关键。这里我们选择OpenAI的嵌入模型来生成文档的嵌入向量。

from langchain_openai import OpenAIEmbeddingsembeddings_model = OpenAIEmbeddings(openai_api_key="sk-xxxxxxxxxxx",openai_api_base="https://api.302.ai/v1",
)txts = [txt.page_content for txt in texts]embeddings = embeddings_model.embed_documents(txts)

2.4. 文档向量化存储

接下来，我们需要将生成的向量化的文档，存入向量数据库中。向量数据库主要用来做相似性搜索，可以高效地存储和检索高维向量。LangChain 支持与多种向量数据库的集成，比如 Pinecone、FAISS、Chroma 等。

本文以FAISS为例，首先需要安装FAISS，直接使用pip install faiss-cpu安装。

from langchain_community.vectorstores import FAISSdb = FAISS.from_documents(texts, embeddings_model)
FAISS.save_local(db, "faiss_db2")

2.5. 文档检索

当用户提出问题时，我们需要在向量数据库中检索最相关的文档。检索过程是计算用户问题的向量表示，然后在向量数据库中查找与之最相似的文档。最后将找到的文档内容，拼接成一个大的上下文。

向量数据库的检索支持多种模式，本文先用最简单的，后续再出文章继续介绍别的模式。

from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetrieverretriever = db.as_retriever()
# retriever = db.as_retriever(search_type="similarity_score_threshold",search_kwargs={"score_threshold":.1,"k":5})
# retriever = db.as_retriever(search_type="mmr")
# retriever = MultiQueryRetriever.from_llm(
#             retriever = db.as_retriever(),
#             llm = model,
#         )context = retriever.get_relevant_documents(query="张学立是谁？")_content = ""
for i in context:_content += i.page_content

2.6. 将检索内容丢给LLM作答

最后，我们需要将检索到的文档内容丢入到 prompt 中，让LLM生成回答。LangChain 可以PromptTemplate模板的方式，将检索到的上下文动态嵌入到 prompt 中，然后丢给LLM，这样可以生成准确的回答。

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParserquestion = "张学立是谁？"
template = [("system","你是一个处理文档的助手,你会根据下面提供<context>标签里的上下文内容来继续回答问题.\n 上下文内容\n <context>\n{context} \n</context>\n",),("human", "你好！"),("ai", "你好"),("human", "{question}"),
]
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(template)messages = prompt.format_messages(context=_content, question=question)
response = model.invoke(messages)output_parser = StrOutputParser()
output_parser.invoke(response)

2.7. 完整代码

最后，将以上所有代码串起来，整合到一起，如下：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParsermodel = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo",openai_api_key="sk-xxxxxxx",openai_api_base="https://api.302.ai/v1",
)loader = PyPDFLoader("./GV2.pdf")
docs = loader.load()text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=50,chunk_overlap=20,separators=["\n", "。", "！", "？", "，", "、", ""],add_start_index=True,
)
texts = text_splitter.split_documents(docs)embeddings_model = OpenAIEmbeddings(openai_api_key="sk-xxxxxxx",openai_api_base="https://api.302.ai/v1",
)
txts = [txt.page_content for txt in texts]
embeddings = embeddings_model.embed_documents(txts)db = FAISS.from_documents(texts, embeddings_model)
FAISS.save_local(db, "faiss_db2")retriever = db.as_retriever()template = [("system","你是一个处理文档的助手,你会根据下面提供<context>标签里的上下文内容来继续回答问题.\n 上下文内容\n <context>\n{context} \n</context>\n",),("human", "你好！"),("ai", "你好"),("human", "{question}"),
]
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(template)question = "张学立是谁？"
context = retriever.get_relevant_documents(query=question)
_content = ""
for i in context:_content += i.page_contentmessages = prompt.format_messages(context=_content, question=question)
response = model.invoke(messages)output_parser = StrOutputParser()
output_parser.invoke(response)

2.8. 总结、推荐

通过 LangChain可以轻松实现私有化文档搜索，充分利用LLM的能力来处理和检索文档信息。按照文中的步骤，你也可以轻松实现。

好的问答系统离不开优秀的LLM，根据我的个人经验，OpenAI的大模型能力排名是Top1的。但是使用OpenAI不方便，不但需要梯子而且还不稳定。

一款好的LLM摆在面前，却用不了，着实头疼。有没有方便稳定的方式呢？当然有啦，下面我来推荐一款AI自助平台，不但有问答机器人、文生图机器人、文生视频机器人，还有常见的LLM API，稳定又还便宜。

3. 推荐一款好用的AI平台 - 302.AI

3.1. 什么是302.AI

302.AI是一个汇集全球顶级AI的自助平台，汇集全球各类顶尖AI大模型，提供多种AI机器人，各种AI工具的使用和AI API接入。

这个平台太适合开发者了，一站式配齐了 支持各种模型的工具 和 AI API，再也不用这个网站用一下，那个网站用一下了。

自由配置机器人、自由配置各种模型，每一款都很能打。

3.2. 302.AI的优势

我为什么愿意使用302.AI呢？主要还是有点比较多：

功能全面：平台提供了各种机器人，其中包括不限于文字处理，图片处理，声音处理。这一点就可以轻松应付我们平时的工作了，无需到处找AI工具网站。总之，平台提供的机器人，工具和API多种使用方法，可以满足从小白到开发者多种角色的需求。
精选优质大模型：平台帮用户测试市面上众多的AI模型，挑出最好用的模型接入到平台，简化用户的挑选成本。而且再大模型的API调用处，还很贴心的集成了Apifox，在线调试，自动生成多种语言的代码。
价格透明价格便宜：价格透明，token计算清晰，我对比过多个代理的价格，302.AI绝对是最便宜的，没有之一。
按需付费，零门槛：302.AI另外一个特点是，不像大部分的AI工具网站按月收费或者按年收费，302.AI是按需付费，用多少付多少，价格便宜又透明，计费清晰，更无须担心跑路。这两年我见过的倒闭的AI工具站太多了。
管理者和使用者分离：使用者无需关心复杂的AI设置，让懂AI的管理者来配置，配置完毕后分享给使用者，简化使用流程。小白也可简易使用。更无需使用梯子，方便又稳定。
稳定性好：从我最近的使用感受来看，整体还是比较稳定的。不像有些API，时不时的给我冒一个配额不足的情况。

下面上几个截图，功能较多，我就不一一解说了，欢迎朋友们自行尝试。