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news 2025/7/6 1:29:26
拉萨工商做年检网站,东莞网络营销公司,上海工商网站,农村电商平台开发1 RAG 介绍 RAG是一种先进的自然语言处理方法，它结合了信息检索和文本生成技术，用于提高问答系统、聊天机器人等应用的性能。 2 RAG 的工作流程 文档加载（Document Loading） 从各种来源加载大量文档数据。这些文档…

1        RAG 介绍

RAG是一种先进的自然语言处理方法，它结合了信息检索和文本生成技术，用于提高问答系统、聊天机器人等应用的性能。

2        RAG 的工作流程

  1. 文档加载（Document Loading）

    • 从各种来源加载大量文档数据。
    • 这些文档将作为知识库，用于后续的信息检索。

  2. 文档分割（Document Splitting）

    • 将加载的文档分割成更小的段落或部分。
    • 这有助于提高检索的准确性和效率。

  3. 嵌入向量生成（Embedding Generation）

    • 对每个文档或文档的部分生成嵌入向量。
    • 这些嵌入向量捕捉文档的语义信息，方便后续的相似度比较。

  4. 写入向量数据库（Writing to Vector Database）

    • 将生成的嵌入向量存储在一个向量数据库中。
    • 数据库支持高效的相似度搜索操作。

  5. 查询生成（Query Generation）

    • 用户提出一个问题或输入一个提示。
    • RAG模型根据输入生成一个或多个相关的查询。

  6. 文档检索（Document Retrieval）

    • 使用生成的查询在向量数据库中检索相关文档。
    • 选择与查询最相关的文档作为信息源。

  7. 上下文融合（Context Integration）

    • 将检索到的文档内容与原始问题或提示融合，构成扩展的上下文。

  8. 答案生成（Answer Generation）

    • 基于融合后的上下文，RAG生成模型产生最终的回答或文本。
    • 这一步骤旨在综合原始输入和检索到的信息。

3        准备环境

3.1        向量数据库环境

已经通过百度向量数据库测试申请的才能访问创建，地址：VectorDB 向量数据库官网页-百度智能云

1        创建百度向量数据库实例，注意需要地域，可用区需要和 BCC 保持在同一个 VPC 内。 地址：百度智能云-向量数据库

image1.png

2        创建成功后，通过实例详情页查看访问的地址信息和账号信息，用于访问操作向量数据库。如例子截图，访问信息如下：

# 访问地址格式：http://${IP}:${PORT}
访问地址：http://192.168.20.4:5287
账号：root
密钥：xxxx

image2.png

image3.png

3.2         开通千帆 Embedding 模型

千帆模型开通付费之后才能使用，开通不会产生费用，且有代金券赠送

1        开通千帆 Embedding 模型的收费，地址： 百度智能云千帆大模型平台

image4.png

2        右上角个人中心的安全认证里面提取用于鉴权调用 Embedding 模型的 Access Key 和 Secret Key

image5.png

3.3        客户端环境

3.3.1        数据准备和写入

本例子使用的是 bcc 计算型 c5 2c4g 实例基于 Centos 系统作为例子，但不仅限于 bcc，只要是同 vpc 内的服务器产品都可以。已经有 BCC 客户端的用户忽略步骤 1。

1        创建 BCC 客户端。 地址：百度智能云

image6.png

2        登录创建的实例进行环境准备，部署安装 python 环境和搭建知识库所必须的依赖包，

# 安装 python 3.9
yum install -y python39
# langchain 依赖包，用于把文本数据转化为向量数据。
pip3.9 install langchain
# pymochow 依赖包，用于访问和操作百度向量数据库。
pip3.9 install pymochow
# qianfan 依赖包，用于访问千帆大模型。
pip3.9 install qianfan
# pdfplumber 依赖包，加载除了 pdf 文档。
pip3.9 install pdfplumber
# 创建项目目录
mkdir -p knowledge/example_data && cd knowledge

3        上传一个 PDF 文件到 knowledge/example_data 目录下

4        创建访问的配置文件

# config.py
import os
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials# 定义配置信息
account = 'root'
api_key = '修改为你的密钥'
endpoint = '修改为之前记录的访问地址，如 http://192.168.20.4:5287'# 初始化BceCredentials对象
credentials = BceCredentials(account, api_key)# 设置千帆AI平台的安全认证信息（AK/SK），通过环境变量
# 注意替换以下参数为您的Access Key和Secret Key
os.environ["QIANFAN_ACCESS_KEY"] = "your_iam_ak"
os.environ["QIANFAN_SECRET_KEY"] = "your_iam_sk"

5        创建 document 数据库

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
import config  # 导入配置文件config_obj = Configuration(credentials=config.credentials, endpoint=config.endpoint)
client = pymochow.MochowClient(config_obj)try:db = client.create_database("document")
except Exception as e:  # 捕获所有类型的异常print(f"Error: {e}")  # 打印异常信息
db_list = client.list_databases()
for db_name in db_list:print(db_name.database_name)
client.close()

6        创建 chunks 数据表

import time
import pymochow  # 导入pymochow库，用于操作数据库
from pymochow.configuration import Configuration  # 用于配置客户端
import config  # 导入配置文件，包含身份验证和终端信息# 导入pymochow模型相关的类和枚举类型
from pymochow.model.schema import Schema, Field, VectorIndex, SecondaryIndex, HNSWParams
from pymochow.model.enum import FieldType, IndexType, MetricType, TableState
from pymochow.model.table import Partition# 使用配置文件中的信息初始化客户端
config_obj = Configuration(credentials=config.credentials, endpoint=config.endpoint)
client = pymochow.MochowClient(config_obj)# 选择或创建数据库
db = client.database("document")# 定义数据表的字段
fields = [Field("id", FieldType.UINT64, primary_key=True, partition_key=True, auto_increment=False, not_null=True),Field("source", FieldType.STRING),Field("author", FieldType.STRING, not_null=True),Field("vector", FieldType.FLOAT_VECTOR, dimension=384)
]# 定义数据表的索引
indexes = [VectorIndex(index_name="vector_idx", field="vector", index_type=IndexType.HNSW, metric_type=MetricType.L2, params=HNSWParams(m=32, efconstruction=200)),SecondaryIndex(index_name="author_idx", field="author")
]# 尝试创建数据表，捕获并打印可能出现的异常
try:table = db.create_table(table_name="chunks", replication=3, partition=Partition(partition_num=1), schema=Schema(fields=fields, indexes=indexes))
except Exception as e:  # 捕获所有类型的异常print(f"Error: {e}")  # 打印异常信息# 轮询数据表状态，直到表状态为NORMAL，表示表已准备好
while True:time.sleep(2)  # 每次检查前暂停2秒，减少对服务器的压力table = db.describe_table("chunks")if table.state == TableState.NORMAL:  # 表状态为NORMAL，跳出循环breaktime.sleep(10)  # 如果状态不是NORMAL，等待更长时间再次检查# 打印数据表的详细信息
print("table: {}".format(table.to_dict()))client.close()  # 关闭客户端连接

7        从PDF文档中加载数据、将文档内容分割为更小的文本块以及利用千帆AI平台的接口来对文本进行向量化表示，并且写到 chunks 表，本例子会用小的文档作为例子，用户可以根据实际情况加载。

# 导入必要的库
from langchain_community.document_loaders import PDFPlumberLoader  # 用于加载PDF文档
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter  # 用于文本分割
import os  # 用于操作系统功能，如设置环境变量
import qianfan  # 千帆AI平台SDK
import time  # 用于暂停执行，避免请求频率过高
import pymochow
import config  # 导入配置文件
from pymochow.model.table import Row # 用于写入向量数据
from pymochow.configuration import Configuration# 加载PDF文档
loader = PDFPlumberLoader("./example_data/ai-paper.pdf")  # 指定PDF文件路径
documents = loader.load()  # 加载文档
print(documents[0])  # 打印加载的第一个文档内容# 设置文本分割器，指定分割的参数
# chunk_size定义了每个分割块的字符数，chunk_overlap定义了块之间的重叠字符数
# separators列表定义了用于分割的分隔符
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=384, chunk_overlap=0, separators=["\n\n", "\n", " ", "", "。", "，"]
)
all_splits = text_splitter.split_documents(documents)  # 对文档进行分割
print(all_splits[0])  # 打印分割后的第一个块内容emb = qianfan.Embedding()  # 初始化嵌入模型对象embeddings = []  # 用于存储每个文本块的嵌入向量
for chunk in all_splits:  # 遍历所有分割的文本块# 获取文本块的嵌入向量，使用默认模型Embedding-V1resp = emb.do(texts=[chunk.page_content])embeddings.append(resp['data'][0]['embedding'])  # 将嵌入向量添加到列表中time.sleep(1)  # 暂停1秒，避免请求过于频繁
print(embeddings[0])  # 打印第一个文本块的嵌入向量# 逐行写入向量化数据
rows = []
for index, chunk in enumerate(all_splits):row = Row(id=index,source=chunk.metadata["source"],author=chunk.metadata["Author"],vector=embeddings[index])rows.append(row)
# 打印第一个Row对象转换成的字典格式，以验证数据结构
print(rows[0].to_dict())# 读取数据库配置文件，并且初始化连接
config_obj = Configuration(credentials=config.credentials, endpoint=config.endpoint)
client = pymochow.MochowClient(config_obj)# 选择或创建数据库
db = client.database("document")try:table = db.describe_table("chunks")table.upsert(rows=rows) # 批量写入向量数据，一次最多支持写入1000条table.rebuild_index("vector_idx") # 创建向量索引，必要步骤
except Exception as e:  # 捕获所有类型的异常print(f"Error: {e}")  # 打印异常信息
client.close()

当打印到如下的数据证明你写入成功了。

image7.png

3.3.2        文档检索

1        基于标量的检索

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
import config  # 导入配置文件config_obj = Configuration(credentials=config.credentials, endpoint=config.endpoint)
client = pymochow.MochowClient(config_obj)# 选择或创建数据库
db = client.database("document")try:table = db.describe_table("chunks")primary_key = {'id': 0}projections = ["id", "source", "author"]res = table.query(primary_key=primary_key, projections=projections, retrieve_vector=True)
except Exception as e:  # 捕获所有类型的异常print(f"Error: {e}")  # 打印异常信息print(res)
client.close()

结果显示如下：

image8.png

2        基于向量的检索

import os
import config
import pymochow
import qianfan
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.model.table import AnnSearch, HNSWSearchParams# 初始化千帆AI平台的嵌入模型对象
emb = qianfan.Embedding()# 定义待查询的问题文本
question = "讲解下大模型的发展趋势"# 获取问题文本的嵌入向量
resp = emb.do(texts=[question])
question_embedding = resp['data'][0]['embedding']# 使用配置信息初始化向量数据库客户端
config_obj = Configuration(credentials=config.credentials, endpoint=config.endpoint)
client = pymochow.MochowClient(config_obj)# 选择数据库
db = client.database("document")try:# 获取指定表的描述信息table = db.describe_table("chunks")# 构建近似最近邻搜索对象anns = AnnSearch(vector_field="vector",  # 指定用于搜索的向量字段名vector_floats=question_embedding,  # 提供查询向量params=HNSWSearchParams(ef=200, limit=1)  # 设置HNSW算法参数和返回结果的限制数量)# 执行搜索操作res = table.search(anns=anns)# 打印搜索结果print(res)
except Exception as e:  # 捕获并打印所有异常信息print(f"Error: {e}")# 关闭客户端连接
client.close()

3        基于标量和向量的混合检索

import os
import config
import pymochow
import qianfan
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.model.table import AnnSearch, HNSWSearchParams# 初始化千帆AI平台的嵌入模型对象
emb = qianfan.Embedding()# 定义待查询的问题文本
question = "讲解下大模型的发展趋势"# 获取问题文本的嵌入向量
resp = emb.do(texts=[question])
question_embedding = resp['data'][0]['embedding']# 使用配置信息初始化向量数据库客户端
config_obj = Configuration(credentials=config.credentials, endpoint=config.endpoint)
client = pymochow.MochowClient(config_obj)# 选择数据库
db = client.database("document")try:# 获取指定表的描述信息table = db.describe_table("chunks")# 构建近似最近邻搜索对象anns = AnnSearch(vector_field="vector",  # 指定用于搜索的向量字段名vector_floats=question_embedding,  # 提供查询向量params=HNSWSearchParams(ef=200, limit=1),  # 设置HNSW算法参数和返回结果的限制数量filter="author='CNKI'" # 提供标量的过来条件)# 执行搜索操作res = table.search(anns=anns)# 打印搜索结果print(res)
except Exception as e:  # 捕获并打印所有异常信息print(f"Error: {e}")# 关闭客户端连接
client.close()

当然后续还需要上下文融合和答案生成，可以基于百度文心大模型的能力实现，本文篇幅有限就不详细展开了。

原文链接：千帆+Langchain+VectorDB 建立简单的 RAG 示例 - 向量数据库 - 设计架构

http://www.khdw.cn/news/12321.html

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