RAG、Agent和LangChain的概念、区别以及应用详解

1262字
6分钟
2024-09-06
- AI

随着人工智能技术的不断发展，如何更好地利用生成模型、信息检索和自动化工具来解决复杂问题成为了研究的热点。本文将详细介绍三种关键技术：RAG（Retrieval-Augmented Generation）、Agent 和 LangChain，并结合实际代码示例，展示如何使用这些技术构建智能问答系统。

什么是 RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种将生成式模型与信息检索相结合的技术。它的工作流程是：首先通过检索模块找到与用户问题相关的文档或信息源，然后生成模型结合这些文档生成更准确的回答。

通俗解释：

你可以把 RAG 想象成一个“聪明”的问答助手。你提出问题，它会先去查找相关的资料，然后根据这些资料为你生成一个答案。RAG 能够确保生成的回答不仅流畅自然，而且包含准确的外部信息。

适用场景：

RAG 尤其适合需要外部知识支持的问答系统、客户服务机器人等。它可以让生成模型在保持语言流畅性的同时，提供基于最新数据的准确答案。

什么是 Agent？

Agent 是一种能够自主做出决策并执行任务的智能体。它可以根据输入选择合适的工具或操作步骤，帮助你完成复杂任务。Agent 可以灵活地调动不同的资源，包括访问数据库、调用API等。

通俗解释：

Agent 类似于一个“万能助手”，你给它一个任务，它会根据当前的情况选择合适的工具或步骤来完成任务。它可以自动化复杂的流程，帮你节省大量时间和精力。

适用场景：

在许多自动化系统中，Agent 可以执行任务管理、自动交易、数据分析等复杂操作。比如，一个交易系统中的Agent可以根据实时市场数据做出自动买卖决策。

什么是 LangChain？

LangChain 是一个框架，帮助开发者更好地构建基于生成式模型的应用。它能够将语言模型与外部数据源（如API、数据库等）相结合，简化了复杂应用的开发过程。

通俗解释：

LangChain 就像一个“开发工具箱”，为你提供了快速集成生成式模型和外部系统的能力。它可以帮助你轻松地构建多步骤的问答系统、文档生成工具等复杂应用。

适用场景：

LangChain 适用于那些需要多个步骤和外部数据处理的复杂场景。比如，构建一个聊天机器人，能够动态查询数据库中的数据并生成准确的回答。

实例：构建一个智能问答系统

接下来，我们通过一个实际的智能问答系统示例来演示如何使用 RAG、Agent 和 LangChain。这套系统首先会根据用户问题检索相关文档，然后使用生成模型结合这些文档生成回答，整个流程由 Agent 管理。

实现步骤：

检索相关文档：系统根据用户问题，使用 Agent 调用搜索引擎或数据库，检索与问题相关的内容。
生成答案：通过生成模型结合检索到的文档，生成完整的回答。
完成任务：Agent 通过 LangChain 进行流程管理。

代码实现：

使用 Node.js + LangChain

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const { OpenAI, SerpAPI } = require("langchain");
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// 初始化 OpenAI 生成模型
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const model = new OpenAI({
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  apiKey: "your-openai-api-key",
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});
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// 使用 SerpAPI 来检索信息
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const search = new SerpAPI({
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  apiKey: "your-serpapi-key",
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});
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// 定义问题并执行检索
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async function retrieveDocs(question) {
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  const searchResults = await search.call(question);
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  console.log("Retrieved Documents: ", searchResults);
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  return searchResults;
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}
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async function generateAnswer(question, documents) {
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  const context = documents.map((doc) => doc.snippet).join("\n");
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  const prompt = `Question: ${question}\n\nContext:\n${context}\n\nAnswer:`;
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  const answer = await model.call(prompt);
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  console.log("Generated Answer: ", answer);
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  return answer;
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}
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async function handleQuestion(question) {
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  const documents = await retrieveDocs(question);
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  const answer = await generateAnswer(question, documents);
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  return answer;
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}
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// 测试代码
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handleQuestion("What is RAG in AI?").then((answer) => {
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  console.log("Final Answer:", answer);
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});

使用 Python + LangChain

如果更倾向于使用 Python，LangChain 也提供了相应的支持：

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from langchain.llms import OpenAI
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from langchain.tools import SerpAPIWrapper
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# 初始化模型
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llm = OpenAI(api_key="your-openai-api-key")
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# 初始化 SerpAPI
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search = SerpAPIWrapper(api_key="your-serpapi-key")
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# Step 1: 检索文档
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def retrieve_docs(question):
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    search_results = search.run(question)
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    print("Retrieved Documents:", search_results)
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    return search_results
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# Step 2: 生成答案
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def generate_answer(question, documents):
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    context = "\n".join([doc["snippet"] for doc in documents])
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    prompt = f"Question: {question}\n\nContext:\n{context}\n\nAnswer:"
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    answer = llm(prompt)
21
    print("Generated Answer:", answer)
22
    return answer
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# Step 3: 管理流程
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def handle_question(question):
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    docs = retrieve_docs(question)
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    answer = generate_answer(question, docs)
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    return answer
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# 测试代码
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print(handle_question("What is RAG in AI?"))