本文详细介绍了如何利用langchain、faiss和huggingface embeddings构建一个基于检索增强生成（rag）的问答机器人，使其能够根据csv文件中的特定数据生成答案。教程涵盖了从数据加载、向量数据库创建到检索器集成和llm交互的完整流程，并提供了具体的代码示例和实现细节，帮助开发者高效地将外部数据融入大型语言模型应用中。
1. 引言：检索增强生成（RAG）在问答系统中的应用
在构建基于大型语言模型（LLM）的问答系统时，一个常见的挑战是LLM可能缺乏特定领域或最新信息。检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）是一种有效的解决方案，它允许LLM在生成答案之前，先从外部知识库中检索相关信息。本教程将指导您如何使用LangChain框架，结合FAISS向量数据库和HuggingFace Embeddings，从CSV文件中提取信息并构建一个RAG驱动的问答机器人。
2. 数据准备与向量数据库构建
首先，我们需要将CSV文件中的结构化数据转换为LLM可以理解和检索的格式。这涉及到数据加载、文本分割和嵌入生成。
2.1 数据加载与文本分割
使用LangChain的CSVLoader可以方便地加载CSV文件。为了确保每个数据点（例如CSV中的一行）都能被独立检索，我们通常会以行作为分割单位。
from langchain.vectorstores import FAISSfrom langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.document_loaders.csv_loader import CSVLoaderimport os# 定义FAISS向量数据库的存储路径DB_FAISS_PATH = "vectorstore/db_faiss"# 确保目录存在os.makedirs(DB_FAISS_PATH, exist_ok=True)# 加载CSV文件，指定编码和分隔符loader = CSVLoader(file_path="./data/cleanTripLisbon.csv", encoding="utf-8", csv_args={'delimiter': ','})data = loader.load()# 文本分割器，这里我们假设每行数据已经足够独立，或者根据实际需求进行更细致的分割# 如果CSV每行代表一个完整的文档，可以简化分割策略text_splitter = CharacterTextSplitter(separator='n', chunk_size=1000, chunk_overlap=0)text_chunks = text_splitter.split_documents(data)print(f"Loaded {len(data)} documents from CSV, split into {len(text_chunks)} chunks.")
2.2 嵌入生成与FAISS向量数据库创建
接下来，我们需要将文本块转换为数值向量（嵌入），以便进行语义相似性搜索。HuggingFace的sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2是一个高效且性能良好的嵌入模型。FAISS是一个用于高效相似性搜索的库，LangChain提供了与FAISS集成的接口。
# 初始化HuggingFace嵌入模型embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')# 从文本块和嵌入模型创建FAISS向量数据库docsearch = FAISS.from_documents(text_chunks, embeddings)# 将FAISS索引保存到本地，以便后续加载和使用docsearch.save_local(DB_FAISS_PATH)print(f"FAISS vector store saved to {DB_FAISS_PATH}")
注意事项：
chunk_size和chunk_overlap参数在CharacterTextSplitter中非常重要，它们决定了文档如何被分割。对于CSV的每一行作为一个独立记录的情况，可以根据行内容的长度调整。选择合适的嵌入模型对检索质量至关重要。all-MiniLM-L6-v2是一个不错的起点，但对于特定领域，可能需要微调或选择更专业的模型。保存FAISS索引可以避免每次运行时都重新生成嵌入，节省时间和计算资源。
3. 构建基础聊天机器人模块
在集成检索功能之前，我们先构建一个与OpenAI API交互的基础聊天机器人模块。
3.1 OpenAI API交互封装
GPT_Helper类负责与OpenAI的聊天完成API进行交互，管理对话历史。
from openai import OpenAIimport os # 假设local_settings.py或环境变量中存储API密钥# 为了教程的独立性，这里模拟local_settings.pyclass LocalSettings: def __init__(self): self.OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 从环境变量获取 if not self.OPENAI_API_KEY: raise ValueError("OPENAI_API_KEY environment variable not set.")local_settings = LocalSettings()class GPT_Helper: def __init__(self, OPENAI_API_KEY: str, system_behavior: str = "", model="gpt-3.5-turbo"): self.client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY) self.messages = [] self.model = model if system_behavior: self.messages.append({ "role": "system", "content": system_behavior }) def get_completion(self, prompt, temperature=0): # 将用户提示添加到消息历史 self.messages.append({"role": "user", "content": prompt}) # 调用OpenAI API获取完成 completion = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=self.messages, temperature=temperature, ) # 将助手的回复添加到消息历史 assistant_response = completion.choices[0].message.content self.messages.append( { "role": "assistant", "content": assistant_response } ) return assistant_response
3.2 抽象问答机器人AttractionBot
AttractionBot类封装了聊天机器人的核心逻辑，包括用户管理和响应生成。
class AttractionBot: def __init__(self, system_behavior: str): self._system_behavior = system_behavior self._username = None self.engine = GPT_Helper( OPENAI_API_KEY=local_settings.OPENAI_API_KEY, system_behavior=system_behavior ) def set_username(self, username): self._username = username def generate_response(self, message: str): user_message = f"{self._username}: {message}" if self._username else message response = self.engine.get_completion(user_message) return response def reset(self): # 实现重置逻辑，例如清空对话历史 self.engine.messages = [] if self._system_behavior: self.engine.messages.append({"role": "system", "content": self._system_behavior}) @property def memory(self): return self.engine.messages @property def system_behavior(self): return self._system_behavior @system_behavior.setter def system_behavior(self, system_config: str): self._system_behavior = system_config # 更新GPT_Helper的系统行为，并重置对话 self.engine.messages = [{"role": "system", "content": system_config}]
4. 整合检索增强生成（RAG）功能
现在，我们将FAISS向量数据库的检索能力集成到AttractionBot中，使其能够根据用户查询从CSV数据中检索相关信息，并将其作为上下文传递给LLM。
4.1 初始化检索器
LangChain的docsearch对象提供了一个as_retriever()方法，可以将其转换为一个检索器（Retriever）。这个检索器能够根据给定的查询，从向量数据库中查找并返回最相关的文档块。
为了将检索器集成到AttractionBot中，我们需要在机器人初始化时传入docsearch对象，并将其转换为doc_retriever。
# 修改AttractionBot类的__init__方法class AttractionBot: def __init__(self, system_behavior: str, docsearch): # 接受docsearch对象 self._system_behavior = system_behavior self._username = None self.engine = GPT_Helper( OPENAI_API_KEY=local_settings.OPENAI_API_KEY, system_behavior=system_behavior ) # 将docsearch转换为检索器 self.doc_retriever = docsearch.as_retriever() # 新增行
4.2 在生成响应时使用检索器
在generate_response方法中，我们首先使用self.doc_retriever根据用户消息检索相关信息。然后，我们将这些检索到的信息与用户原始查询结合起来，构建一个新的、更丰富的提示（prompt），再将其发送给LLM。
# 修改AttractionBot类的generate_response方法class AttractionBot: # ... (init方法如上所示) ... def generate_response(self, message: str): user_message = f"{self._username}: {message}" if self._username else message # 使用检索器获取相关信息 # retrieve方法返回的是Document对象列表 relevant_docs = self.doc_retriever.invoke(user_message) # 将检索到的文档内容提取出来，并格式化为LLM可理解的上下文 context = "n".join([doc.page_content for doc in relevant_docs]) # 构建增强后的提示，将上下文和用户问题结合 # 这是一个关键步骤，确保LLM能够利用检索到的信息 augmented_prompt = f"""根据以下上下文信息，回答用户的问题。 如果上下文没有足够的信息，请说明你无法回答。 上下文: {context} 用户问题: {user_message} """ # 使用增强后的提示生成响应 response = self.engine.get_completion(augmented_prompt) return response # ... (其他方法) ...
关键改进点：
self.doc_retriever.invoke(user_message)：LangChain 0.2.x 版本中，retrieve方法已更名为invoke。它接收用户查询并返回一个Document对象列表，每个Document包含page_content（文本内容）和metadata（元数据）。提示工程（Prompt Engineering）：这是RAG成功的核心。我们将检索到的context明确地包含在发送给LLM的提示中。通过这种方式，LLM被“引导”去参考这些外部信息来生成答案，从而避免幻觉（hallucinations）并提高回答的准确性。提示中还加入了“如果上下文没有足够的信息，请说明你无法回答”的指令，以增强模型的鲁棒性。
5. 实例化与运行
现在，我们已经完成了所有模块的构建和集成。最后一步是实例化AttractionBot并开始与它交互。
# 确保在运行此代码之前，已经执行了“数据准备与向量数据库构建”部分的代码# 并且DB_FAISS_PATH路径下有保存的FAISS索引# 从本地加载FAISS向量数据库# 需要重新初始化embeddings，因为docsearch.load_local需要它embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')loaded_docsearch = FAISS.load_local(DB_FAISS_PATH, embeddings, allow_dangerous_deserialization=True) # 注意：如果FAISS版本较新，可能需要allow_dangerous_deserialization=True# 定义系统行为system_behavior_config = "你是一个关于葡萄牙里斯本景点的智能助手，请根据提供的信息回答问题。"# 实例化AttractionBot，传入系统行为和加载的docsearch对象attraction_bot = AttractionBot(system_behavior=system_behavior_config, docsearch=loaded_docsearch)# 设置用户名（可选）attraction_bot.set_username("用户A")# 模拟用户交互print("Bot: 你好！我是里斯本景点助手，有什么可以帮你的吗？")while True: user_query = input("你: ") if user_query.lower() == '退出': print("Bot: 再见！") break response = attraction_bot.generate_response(user_query) print(f"Bot: {response}") # 可以查看当前的对话历史 # print("n--- 对话历史 ---") # for msg in attraction_bot.memory: # print(f"{msg['role']}: {msg['content']}") # print("-----------------n")
重要提示：
在加载FAISS索引时，如果遇到序列化错误，可能需要设置allow_dangerous_deserialization=True。这是由于FAISS的某些版本更新或安全策略变化导致的。确保您的OPENAI_API_KEY已正确配置为环境变量，或者在local_settings.py中安全地存储。
6. 总结与进一步优化
通过以上步骤，我们成功构建了一个基于LangChain、FAISS和CSV数据的RAG问答机器人。这个机器人能够从结构化数据中检索信息，并利用LLM生成高质量、信息丰富的答案。
进一步的优化方向：
更复杂的文本分割策略： 对于非常长的CSV行或包含多段信息的行，可能需要更智能的文本分割策略，例如基于语义或特定字段的分割。高级检索技术： 探索使用更复杂的检索器，如多向量检索、混合检索（BM25 + 向量搜索）或上下文感知检索。RAG链（RAG Chain）： LangChain提供了更高级的RAG链抽象，可以更优雅地处理检索和生成步骤，包括重排（re-ranking）检索结果、迭代检索等。用户界面： 将此后端逻辑与Streamlit、Gradio或其他前端框架结合，可以构建一个交互式的Web应用。错误处理与鲁棒性： 增加对API调用失败、检索无结果等情况的错误处理机制。性能优化： 对于大规模数据集，考虑使用更高效的FAISS索引类型或分布式向量数据库。评估： 建立评估指标来衡量RAG系统的性能，例如答案的相关性、准确性和流畅性。
通过不断迭代和优化，您可以构建出更加智能和强大的问答系统。
以上就是基于LangChain和FAISS构建RAG问答机器人：CSV数据集成指南的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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