LangChain与LangGraph优化RAG效果详解

作者：问答酱2024.11.25 23:05浏览量：14

简介：本文介绍了如何使用LangChain和LangGraph工具来大幅提升RAG检索效果，通过多查询检索器、长上下文重新排序等方法，并结合具体示例详细阐述了实施步骤，最终实现了RAG系统的优化。

在人工智能领域，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种将大型语言模型（Large Language Model，LLM）与外部知识库相结合的方法，旨在提高回答问题的准确性和全面性。然而，RAG系统的效果往往受限于检索策略和LLM的解读能力。为了大幅提升RAG效果，LangChain和LangGraph成为了不可或缺的工具。本文将深入探讨如何使用这两个工具来优化RAG系统。

一、LangChain与LangGraph简介

LangChain是一个强大的框架，它提供了多种工具和功能，用于构建和优化基于LLM的应用程序。其中，RAG是LangChain支持的一个重要功能，它允许LLM从向量数据库中检索相关信息来回答问题。而LangGraph则是LangChain的一个扩展库，它引入了状态图（StateGraph）的概念，使得开发者能够更精细地控制LLM和RAG的行为。

rag-">二、使用LangChain提升RAG效果

  1. 多查询检索器：

    多查询检索器是一种查询扩展技术，它利用LLM的能力从原始查询生成更多相关问题，并使用这些问题来检索相关文档。这种方法可以增加检索到的文档数量，提高文档与查询的相关性，从而改善RAG系统的效果。通过LangChain提供的MultiQueryRetriever工具，可以轻松实现多查询检索器。

  2. 长上下文重新排序：

    在处理长上下文时，LLM可能难以理解位于检索文档中间的文档的上下文。为了解决这个问题，可以使用LangChain的函数来重新排序相关文档，确保相关文档位于文档列表的开头和结尾。这样，在将文档提供给LLM进行总结之前，可以更容易地理解文档的上下文。

三、使用LangGraph进一步优化RAG效果

LangGraph通过引入状态图（StateGraph）的概念，为开发者提供了更精细的控制LLM和RAG行为的能力。以下是如何使用LangGraph来优化RAG效果的步骤：

  1. 定义StateGraph：

    StateGraph是LangGraph的核心组件，它代表了整个状态图的基础类。在StateGraph中，可以定义节点（Nodes）和边（Edges）来构建工作流程。节点通常是一个可调用的函数、一个可运行的Chain或Agent，而边则代表从一个节点跳转到另一个节点的关系。

  2. 添加节点和边：

    在定义了StateGraph之后，需要向图中添加节点和边。节点可以执行特定的任务，如分类输入、处理问候语、处理RAG结果等。边则定义了节点之间的跳转关系，包括无条件跳转和条件跳转。通过添加适当的节点和边，可以构建一个完整的工作流程来优化RAG效果。

  3. 实现循环逻辑：

    LangGraph的一个重要特性是支持循环逻辑。这意味着如果RAG的输出未满足特定质量要求（如输出长度超过30个字符），可以引入循环来再次检索数据，并使用不同的提示词再次尝试。通过重复此过程，直到检索数据达到质量阈值为止，可以显著提高RAG系统的效果。

  4. 编译和运行应用：

    在构建好StateGraph并添加节点和边之后，可以通过编译生成可运行的应用。然后，可以调用这个应用来完成任务，并观察RAG效果的改善情况。

四、示例

以下是一个使用LangChain和LangGraph优化RAG效果的示例：

假设我们有一个RAG系统，用于回答关于机器学习的问题。我们希望优化这个系统的效果，使其能够更准确地回答用户的问题。

  1. 准备向量数据库：

    首先，我们需要准备一个向量数据库来存储与机器学习相关的文档。这可以通过使用LangChain提供的工具从网络上爬取文档并构建向量数据库来实现。

  2. 定义StateGraph：

    接下来，我们定义一个StateGraph来构建工作流程。在这个例子中，我们定义了几个节点：分类输入节点、处理问候语节点、处理RAG结果节点等。

  3. 添加节点和边：

    然后，我们向StateGraph中添加节点和边来构建工作流程。例如，我们可以添加一个条件边来根据输入问题的分类结果跳转到不同的节点。

  4. 实现循环逻辑：

    为了实现循环逻辑，我们在处理RAG结果节点中添加了一个判断条件。如果RAG的输出长度超过30个字符，则使用不同的提示词再次尝试检索数据。

  5. 编译和运行应用：

    最后，我们编译并运行了这个应用，并观察了RAG效果的改善情况。通过多次迭代和优化，我们成功地提高了RAG系统的准确性和全面性。

五、产品关联

在优化RAG效果的过程中，我们选择了千帆大模型开发与服务平台作为我们的开发工具。千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的功能和工具，包括向量数据库管理、LLM调用、Chain和Agent构建等。这些功能和工具为我们提供了极大的便利和支持，使我们能够更高效地优化RAG效果。

六、总结

通过使用LangChain和LangGraph工具，我们可以大幅提升RAG系统的效果。多查询检索器和长上下文重新排序等技术可以增加检索到的文档数量并提高文档与查询的相关性。而LangGraph的状态图概念则为我们提供了更精细的控制LLM和RAG行为的能力。通过结合这些技术和工具，我们可以构建出更高效、更准确的RAG系统，为人工智能领域的发展做出更大的贡献。

同时，我们也看到了千帆大模型开发与服务平台在优化RAG效果过程中的重要作用。它提供了全面的功能和工具支持，使我们能够更高效地完成任务。因此，在未来的工作中，我们将继续利用这些工具和平台来推动人工智能领域的发展。

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