langchain rag

LangChain是一种基于区块链技术的语言学习平台，旨在为学习者提供全球范围内的语言学习资源和交流机会。它通过智能合约和去中心化的方式连接学习者和教师，使得学习者可以通过在线课程、语言伙伴和社区互动等方式来提高语言能力。

Rag（Relevance-Aware Generator）是一种基于GPT模型的生成式对话系统。它是OpenAI开发的一种人工智能模型，可以根据用户的输入生成相关的回答。Rag模型结合了检索式对话系统和生成式对话系统的优点，可以根据上下文和问题的相关性生成更加准确和有逻辑的回答。

相关问题

LangChain rag

### LangChain RAG 实现与使用

LangChain RAG是一种利用检索增强生成技术的方法，在处理自然语言理解和生成任务时表现出色。通过集成外部知识库，可以显著提高大型语言模型（LLM）的回答准确性。

#### 构建流程

为了实现这一功能，通常会采用如下方式：

1. **数据准备**
需要预先准备好用于检索的知识文档集合。这些文档会被索引以便快速查找相关内容[^1]。

2. **查询解析**
用户输入的问题经过初步处理后被转换成适合搜索引擎理解的形式。这一步骤对于获取高质量的结果至关重要[^2]。

3. **相似度匹配**
使用向量数据库或其他高效算法计算待解决问题同已有资料间的相似程度，从而挑选最有可能包含正确答案的部分作为上下文传递给LLM。

4. **响应合成**
将找到的相关片段连同原始提问一起送入预训练的语言模型中，让其基于额外的信息构建更加精确且有依据的回复。

以下是Python代码示例展示了如何创建简单的RAG应用：

from langchain import Rag, OpenAIEmbeddings, ChromaDB

# 初始化组件
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = ChromaDB(embedding_function=embeddings)

rag = Rag(
    question_encoder="distilbert-base-cased-distilled-squad",
    retriever=db.as_retriever(),
    generator="gpt-3.5-turbo"
)

def get_answer(question):
    docs = rag.retrieve(question)
    answer = rag.generate({"question": question, "context": "\n".join([doc.page_content for doc in docs])})
    return answer['answer']

print(get_answer("什么是RAG?"))

此脚本定义了一个`get_answer()`函数，该函数接收一个问题字符串并返回由RAG框架产生的解答。这里采用了Chroma DB作为存储介质，并选择了OpenAI提供的嵌入式服务来进行文本编码；而实际的内容生产则依赖于GPT系列之一版本完成。

langchain RAG 数据库

### LangChain RAG 检索增强生成与数据库集成

#### 实现方法概述

为了使检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术更好地服务于应用需求，将其同数据库相连接成为一种有效的方式。这种做法不仅能够利用结构化数据来提升文本生成的质量，还能确保所使用的资料是最新的并经过验证的[^1]。

当涉及到具体实现时，通常会采用如下策略：

- **环境准备**：安装必要的软件包以及配置运行环境；
- **数据预处理**：将来自数据库的信息转化为适合用于机器学习的形式；这一步骤可能涉及清洗、转换和标准化操作；
- **向量化表示**：对于要被纳入考虑范围内的条目执行编码过程，使之能作为特征参与到后续计算当中去；
- **相似度匹配算法的选择**：挑选合适的机制来进行查询请求与已有记录之间的比较工作；
- **结果融合**：把找到的最佳候选对象融入最终输出里头，以提高回答的真实性和可靠性[^3]。

下面给出一段Python代码片段展示如何基于LangChain框架完成上述目标之一——即从关系型数据库读取信息并通过RAG模式辅助对话系统的响应构建:

from langchain import RagRetriever, ConversationalRetrievalChain
import sqlite3

def fetch_data_from_db(query):
    connection = sqlite3.connect('example.db')
    cursor = connection.cursor()
    
    try:
        cursor.execute(query)
        rows = cursor.fetchall()
        
        documents = []
        for row in rows:
            document_content = ' '.join([str(item) for item in row])
            documents.append(document_content)

        return documents
    
    finally:
        cursor.close()
        connection.close()

retriever = RagRetriever.from_documents(
    documents=fetch_data_from_db("SELECT * FROM table_name"),
    retriever_type="dense",
    embedding_model="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
)

qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(llm='distilbert-base-cased-distilled-bert', retriever=retriever)

response = qa_chain({"question": "What is the capital of France?", "chat_history": []})
print(response['answer'])

这段脚本首先定义了一个函数`fetch_data_from_db()`用来获取指定表中的所有行，并把这些行组合成字符串列表形式返回给调用者。接着实例化了一个名为`retriever`的对象负责管理文档集合及其对应的稠密向量表达方式。最后创建问答链路(`qa_chain`)并将两者结合起来形成完整的交互逻辑[^4]。