用于与多个数据库聊天的智能 SQL 代理问答和 RAG 系统(3) —— 基于 LangChain 框架的文档检索与问答功能以及RAG Tool的使用
介绍基于 LangChain 框架的文档检索与问答功能,目标是通过查询存储的向量数据库(VectorDB),为用户的问题检索相关内容,并生成自然语言的答案。以下是代码逻辑的详细解析:
代码结构与功能
- 初始化环境与加载配置
from dotenv import load_dotenv load_dotenv()os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
- 使用
dotenv
加载.env
文件中的环境变量(如OPENAI_API_KEY
和OPENAI_API_BASE
)。 - 将 OpenAI API 密钥设置为环境变量,供后续使用。
- 使用
- 加载向量数据库
VECTORDB_DIR = "data/airline_policy_vectordb" K = 2vectordb = Chroma(collection_name="rag-chroma",persist_directory=str(here(VECTORDB_DIR)),embedding_function=OpenAIEmbeddings() ) print("Number of vectors in vectordb:", vectordb._collection.count(), "\n\n")
VECTORDB_DIR
:向量数据库的存储目录。K=2
:设置检索时返回的文档数。- 使用
Chroma
加载向量数据库:collection_name
指定集合名称。persist_directory
指向存储数据库的目录。embedding_function
使用OpenAIEmbeddings
生成向量嵌入。
- 打印向量数据库中存储的向量数量。
- 检索文档并生成提示
message = "What is the cancelation rule for a flight ticket at swiss airline policy?"docs = vectordb.similarity_search(message, k=K)question = "# User new question:\n" + message retrieved_content = "" for doc in docs:retrieved_content += f"{doc.page_content}\n\n" prompt = f"# Content:\n{retrieved_content}\n\n{question}"pprint(prompt)
- 定义用户问题
message
,这是需要检索和回答的问题。 - 检索文档:
- 使用
vectordb.similarity_search
在向量数据库中查找与问题最相似的文档,返回K
个相关文档。
- 使用
- 生成提示:
- 将用户问题和检索到的文档内容整合为一个提示(
prompt
),格式如下:# Content: (检索到的文档内容)# User new question: (用户问题)
- 将用户问题和检索到的文档内容整合为一个提示(
- 定义用户问题
部分代码执行结果如下:
- 调用聊天模型生成答案
from langchain_openai import ChatOpenAIchat = ChatOpenAI(openai_api_base=os.getenv("OPENAI_API_BASE"),openai_api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),temperature=0 )messages = [{"role": "system", "content": "You will receive a user's query and possible content where the answer might be. If the answer is found, provide it, if not, state that the answer does not exist."},{"role": "user", "content": prompt} ]response = chat.invoke(messages) print(response)
- 使用
ChatOpenAI
调用 OpenAI 的聊天模型。 - 定义对话上下文:
- 系统消息:告诉模型用户会提供问题和可能的内容,要求模型判断答案是否存在。
- 用户消息:将生成的提示作为输入。
- 调用
chat.invoke
生成回答并打印。
- 使用
- 定义工具函数
from langchain_core.tools import tool@tool def lookup_swiss_airline_policy(query: str) -> str:"""Search within the Swiss Airline's company policies to check whether certain options are permitted. Input should be a search query."""vectordb = Chroma(collection_name="rag-chroma",persist_directory=str(here(VECTORDB_DIR)),embedding_function=OpenAIEmbeddings())docs = vectordb.similarity_search(query, k=K)return "\n\n".join([doc.page_content for doc in docs])
- 使用
@tool
装饰器创建一个可复用工具函数。 - 功能:
- 接受查询
query
。 - 从向量数据库中检索相关文档。
- 返回检索到的文档内容。
- 接受查询
- 说明信息:提供关于工具功能的描述,供其他程序或用户调用时参考。
- 使用
- 工具函数的调用
print(lookup_swiss_airline_policy.name) print(lookup_swiss_airline_policy.args) print(lookup_swiss_airline_policy.description)pprint(lookup_swiss_airline_policy.invoke("can I cancel my ticket?"))
- 打印工具的元信息(名称、参数、描述)。
- 调用
lookup_swiss_airline_policy.invoke
,检索 “can I cancel my ticket?” 的相关内容并打印结果。
工具函数的执行结果:
运行流程总结
- 加载向量数据库,并初始化嵌入模型。
- 用户输入问题。
- 从数据库中检索与问题相关的文档。
- 将问题和文档内容发送至聊天模型,生成答案。
- 定义工具函数供后续复用。
用途与适用场景
- 用途:实现基于文档的问答系统,用于快速查询特定文档的内容。
- 适用场景:
- 公司政策文档检索(如航空政策)。
- 产品说明文档或技术支持文档查询。
- 法律条款、合同内容等信息的检索与问答。
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