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前言

检索增强生成（RAG）是一类系统，它通过将从文档库中检索到的知识上下文整合到传统语言模型（LLMs，无论大小）中，从而在用户查询时生成更加准确和相关的响应。

在这一背景下，LangChain 作为一个框架受到广泛关注，它简化了 RAG 应用的开发，提供了将 LLM 与外部数据源集成的编排工具，管理检索管道，并能够稳健且可扩展地处理不同复杂程度的工作流。

本文讲解如何使用 LangChain 构建一个简单的本地 RAG 应用，并在每一步详细说明所需的关键组件。为便于实践，本文将使用 Python 进行演示。

教程正文

下图展示了一个基础 RAG 系统的简化示意及其核心组件，我们将手动实现这些组件：

首先，我们需要安装必要的库和框架。LangChain 的最新版本可能需要 langchain-community，因此也应一并安装。FAISS 是一个用于向量数据库中高效相似性搜索的框架。为了加载和使用现有的 LLM，我们将使用 Hugging Face 的 transformers 和 sentence-transformers 库，其中后者提供了针对句子级别优化的预训练文本嵌入模型。

首先安装上述库：

pip install langchain langchain_community faiss-cpu sentence-transformers transformers

接着，添加必要的导入以开始编码：

from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from transformers import pipeline
from langchain_community.vectorstores import FAISS

我们需要的第一个组件是一个知识库，通过向量数据库实现。该数据库存储将被 RAG 系统用于上下文检索的文本文档，信息通常以向量嵌入的形式编码。我们将使用一个小型集合，其中包含九份描述东亚和东南亚多个目的地的简短文档。该数据集以压缩的 .zip 文件形式提供。

下面的代码将在本地下载数据集、解压并提取文本文件：

import urllib.request
import zipfile
import os

zip_url = "https://github.com/gakudo-ai/open-datasets/raw/refs/heads/main/asia_documents.zip"
zip_path = "asia_documents.zip"
extract_folder = "asia_txt_files"

print("Downloading zip file...")
urllib.request.urlretrieve(zip_url, zip_path)
print("Download complete!")

print("Extracting files...")
os.makedirs(extract_folder, exist_ok=True)
with zipfile.ZipFile(zip_path, "r") as zip_ref:
    zip_ref.extractall(extract_folder)

print(f"Files extracted to: {extract_folder}")

print("Extracted files:")
print(os.listdir(extract_folder))

现在我们已有一个“原始”的文本文档知识库，需要将整个数据拆分为若干块并转换为向量嵌入。

在 RAG 系统中，分块（chunking） 非常重要，因为 LLM 存在 token 限制。高效检索相关信息需要将文档切分为可管理的片段，同时保持上下文完整性，这对于 LLM 生成恰当响应至关重要。

关于将文档转化为分块并存入适合 RAG 应用的向量数据库：FAISS 将负责高效存储和索引向量嵌入，从而实现准确且高效的基于相似度的搜索。其 as_retriever() 方法便于与 LangChain 的检索方法集成，使相关文档块能够被动态检索，以优化 LLM 的响应。

在创建嵌入时，我们使用了专门为此任务训练的 Hugging Face 模型，即 all-MiniLM-L6-v2。

import os
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS

folder_path = "asia_txt_files"

documents = []
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(".txt"):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        loader = TextLoader(file_path)
        documents.extend(loader.load())

text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

embedding_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

vectorstore = FAISS.from_documents(docs, embedding_model)
retriever = vectorstore.as_retriever()

在上一段代码的结尾，我们初始化了 RAG 的关键组件之一：retriever。要让它完全发挥作用，当然需要将 RAG 的其余部分拼接起来。

接下来，将全面发挥 LangChain 的编排能力。下面的代码首先定义了一个用于文本生成的 LLM 管道，使用 Hugging Face 的 Transformers 库和 GPT-2 模型。

参数说明：

• device=0：确保模型在 GPU 上运行（如果可用），显著提升推理速度。如果在 notebook 环境中运行，建议保持该设置。

• max_new_tokens：用于控制生成响应的长度，避免过长或被截断，同时保持连贯性。之后可以尝试调整该值，观察其对生成结果质量的影响。

接下来，我们定义一个提示模板，即一个结构化且格式化的提示，能够动态包含检索到的上下文，确保模型生成基于相关知识的响应。这一步对应之前讨论的 RAG 架构中的增强模块。

然后，我们定义 LLM 链，这是 LangChain 的关键组件，用于协调 LLM 与包含增强输入的提示模板之间的交互，确保查询-响应流程结构化。

最后，使用 RetrievalQA 类初始化问答（QA）对象。在 LangChain 中，在创建链之后指定目标语言任务类型，是定义适用于特定任务（例如问答）的应用的关键。上述类将检索器（retriever）与 LLM 链连接起来。现在，我们已经将所有 RAG 构建模块完整拼接在一起。

prompt_template = "Answer the following question based on the provided context: {context}\n\nQuestion: {query}\nAnswer:"
 
prompt = PromptTemplate(input_variables=["query", "context"], template=prompt_template)
 
llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
 
retrieval_qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=retriever,
    verbose=True
)

现在只剩最后一步，定义一个辅助函数，用于确保增强上下文保持在 LLM 指定的 token 限制内，并在必要时截断输入。

def truncate_to_max_tokens(text, max_tokens=500):
    tokens = text.split()
    if len(tokens) > max_tokens:
        return " ".join(tokens[:max_tokens])
    return text

现在用一个关于亚洲美食的问题测试我们的 RAG 系统。观察其表现（注意，不要期望过高，因为我们使用的是小型、可管理的预训练模型用于学习目的，输出质量不会达到 ChatGPT 水平）。之后，我们可以尝试将下面注释行中的 1 改为 2 或更多，以调整用于增强的 top K 检索文档数量。

query = "What are the best Asian cuisine dishes?"

# 重要：默认只使用 top-1 文档
retrieved_docs = retriever.get_relevant_documents(query)[:1]
context = " ".join([doc.page_content for doc in retrieved_docs])
context = truncate_to_max_tokens(context, max_tokens=500)
response = retrieval_qa.run(query)
print("Answer:", response)

这是一个示例响应：

问题：What are the best Asian cuisine dishes?
参考答案：许多人希望食用“酸味”食物以获得良好效果。这包括许多受欢迎的亚洲菜肴，如辣米饭、斑豆、酱油等。许多亚洲食品公司将甜味（酱油、酸奶油以及西瓜、卷心菜和姜的组合）作为主要成分，这使得许多人能够享受传统的中国、日本和越南美食，这些菜肴都非常美味。
越南美食通常更受越南学生和专业人士欢迎，他们希望了解本国文化，可能会花时间学习或参加课程以取得优异成绩。
日本料理则呈现多样化。日本料理中最受欢迎的菜肴通常是炒饭（鼘雅）、炒蔬菜（鞊雅）和海藻（雅枊），但还有其他……

总体表现尚可。文本中部分信息可能存在不一致，但整体来看，系统合理利用了从原始文档数据集中检索到的信息，并结合了 GPT-2 的有限能力，这些能力受到其训练时通用数据集的影响。

总结

我们已经初步了解了如何在本地构建第一个 RAG 应用，具体是依靠 LangChain 来编排其主要组件，主要包括检索器（retriever）和语言模型。

通过这些步骤和技术，我们可以构建符合自身需求的本地 RAG 应用，应用潜力巨大。