在生成式 AI 时代，检索增强生成 (RAG) 已成为构建智能、上下文感知应用程序的强大方法。 RAG 将大型语言模型 (LLM) 的优势与高效的文档检索技术相结合，以回答基于特定数据的查询。在本博客中，我们将探讨如何使用 LangChain、GPT-4o、Ollama、Groq 等
Github 存储库 ->
RAG 管道的主要特点
- 数据检索：使用LangChain的加载器从网络源、本地文件或API中获取数据。
- 文档处理：将文档分解为更小的块，以便使用文本拆分器进行高效检索，从而实现更好的索引和更快的搜索结果。
- 向量嵌入：使用 OpenAI 嵌入或其他嵌入技术将文档块表示为高维向量，以实现灵活集成。
- 查询处理：检索最相关的文档块并使用 LLM（如 GPT-4o 或类似模型）生成准确的、基于上下文的答案。
- 交互式 UI：使用 Streamlit 构建的无缝用户界面，用于文档上传、查询和结果可视化。
- 模型集成：管道支持基于云的模型和本地模型，确保根据项目需求进行适应性。
使用的工具和库
此实现依赖于一系列强大的库和工具：
-
> langchain_openai：用于Openai嵌入和集成。
>
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> langchain_core ：用于构建Langchain Workflows的核心实用程序。
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Python-dotenv：安全地管理API键和环境变量。>
- spartlit ：用于创建交互式用户界面。>
- > langchain_community ：社区控制的工具，包括文档加载器。
- langserve ：将管道部署为服务。>
- fastapi：为抹布应用构建强大的API。
uvicorn - ：为FastApi应用程序。>
> sse_starlette - ：用于处理服务器sent事件。>
> BS4和BeautifulSoup4- ：用于网络刮擦和从HTML内容中提取数据。>
> pypdf和pypdf2
：用于处理和从PDF文件中提取数据。-
chromadb和faiss-cpu
：用于管理向量存储和有效的相似性搜索。-
groq
：与GPT-4O集成。- >
cassio
：增强矢量操作的工具。
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> wikipedia和arxiv：用于从在线来源加载数据。
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langchainhub ：用于访问预构建的工具和组件。
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stone_transformers ：用于创建高质量的向量嵌入。
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> langchain-ObjectBox：用于使用Objectbox的向量嵌入。
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> langchain ：抹布管道的骨干，处理文档检索和LLM集成。
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它如何工作
设置环境
：- >
>使用环境管理工具安全地加载API密钥并为基于云和本地型号配置设置。
数据加载 ：-
>加载来自多个来源的数据，包括在线文档，本地目录或PDF。
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>将大型文档分成较小的，可管理的块，以确保搜索过程中更快的检索和更好的准确性。
： >
-
>将文档块转换为基于相似性搜索的数值向量。
使用> objectbox
或其他向量数据库存储嵌入，启用了高速数据检索。
- >将文档检索与上下文感知的响应生成结合在一起，以精确和清晰度回答查询。
实施抹布管道时，本地和付费LLM之间的选择取决于项目需求和约束。这是一个快速比较：
| Feature |
Local LLMs |
Paid LLMs (e.g., OpenAI GPT) |
| Data Privacy |
High – Data stays on local machines. |
Moderate – Data sent to external APIs. |
| Cost |
One-time infrastructure setup. |
Recurring API usage costs. |
| Performance |
Dependent on local hardware. |
Scalable and optimized by providers. |
| Flexibility |
Fully customizable. |
Limited to API functionality. |
| Ease of Use |
Requires setup and maintenance. |
Ready-to-use with minimal setup. |
| Offline Capability |
Yes. |
No – Requires internet connection. |
对于需要高隐私或离线功能的项目，本地LLM是理想的选择。对于可扩展的，无维护的实施，付费的LLM通常是更好的选择。>
交互式UI与简化
应用程序与> spratlit集成在一起，以创建一个直观的接口，用户可以：>
上传文档用于嵌入。
- 输入查询以检索和分析文档内容。
- 查看相关文档摘要和LLM生成的答案。
-
为什么抹布很重要
>抹布将应用程序赋予：
提供基于用户特定数据的准确和上下文感知响应
- 使用高级检索机制有效地处理大型数据集。
>无缝地结合检索和产生，增强了LLM的功能。
支持各种项目需求的灵活部署选项。-
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GitHub存储库
-
>您可以在此GitHub存储库中探索完整的实现。它包括构建自己的抹布供电应用所需的所有文档。>
这个演示强调了将兰链与LLM和向量数据库相结合的巨大潜力。无论您是建造聊天机器人，知识助手还是研究工具，RAG都为提供强大的数据驱动结果提供了坚实的基础。
以上是Genai：用兰班建造抹布系统的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
