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RAG 开发实例

发布日期：2025-03-23 05:06:43 浏览次数： 1577 来源：牛爷儿

引言

RAG 已经几乎可以说是 AI 入门应用，实现方式很多，低代码平台，手搓代码都可以实现，涉及到的核心技术包括，知识库、提示词工程、向量数据库、LLM、全文检索、 query 重写等。

本文介绍如何开发基于 RAG slack 问答机器人，整体架构如上图所示。示例代码参考：https://github.com/coldfire-x/aiagent-slackbot/tree/main 。

知识库

现在的LLM大语言模型，可以不做任何微调，zero-shot 的情况下，给出相对来说比较满意的答复，比如，你可以问它什么是 RAG，它可以给你非常好的答复。但是，LLM 大语言模型也有自身的局限性，训练时，无法感知到企业内部资料，缺乏对企业业务流程，业务领域的知识。

我们在做企业内部问答工具时，需要做 RAG，给 LLM 提供问题的上下文，让 LLM 能够基于领域知识，查询，总结，归纳出问题的答案。本文在做知识库时，一篇文章一个主题，文章的内容主题明确。同时，使用 markdown 格式，在文章中也包含了很多元数据信息，比如语言，背景知识，术语等。对LLM 来说也更好理解。

向量数据库

本实例使用的时 FAISS 向量数据库，使用 crontab，定时拉取更新知识（知识内容托管在 github），之后，存储到向量数据库。核心代码逻辑在，index_documents.py 文件内：

# Read the markdown filewith open(file_path, encoding="utf-8") as file:    content = file.read()
# Convert markdown to HTML and then extract text to remove markdown formattinghtml = markdown2.markdown(content)soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")text = soup.get_text()
# Create a Document object with metadatarelative_path = os.path.relpath(file_path, directory_path)doc = Document(    page_content=text,    metadata={        "source": file_path,        "filename": os.path.basename(file_path),        "path": relative_path,    },)
# index document# Add to vector storeif not self.vector_store:    self.vector_store = FAISS.from_documents(        documents=documents, embedding=self.embeddings    )else:    self.vector_store.add_documents(documents)

query 重写

在实际的问答场景中，用户问的问题，可能非常粗糙，比如，我登录不了了，如何注册，2FA，如果直接拿这些 query 词去搜索知识库，可能搜不到知识，所以需要对用户的 query 做一次重写，可以是用规则做映射，也可以让 LLM 生产多 query 词，本文使用 langchian 的 MultiQueryRetriever，在获取相关文档时，会自动做 query 重写。

重写后的 query，能检索到更多的数据：

# Initialize MultiQueryRetrieverretriever = MultiQueryRetriever.from_llm(    retriever=vectorstore.as_retriever(),    llm=llm)

混合检索(EnsembleRetriever)

在 RAG 系统中，不同的 retriever 有各自的优缺点，比如：

向量搜索（Vector Search）：适用于语义搜索，但有时可能无法匹配精确的关键字。
关键词搜索（BM25 / TF-IDF）：适用于关键词匹配，但难以处理语义相关的查询。
基于元数据的搜索：在结构化数据（如 SQL 或基于标签的数据库）中效果较好。

所以，在实际开发的过程中，组合了向量搜索 + 关键词搜索的方式，来提升检索能力，代码实现参考：

# Create keyword-based BM25 retrieverself.bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(self.documents)self.bm25_retriever.k = 3 # 获取 top 3 的文章
# Create semantic retrieverself.semantic_retriever = self.vector_store.as_retriever(    search_kwargs={"k": 5, "search_type": "similarity"}) # 获取 top 5 的文章
# Create ensemble retriever (combines both approaches)self.hybrid_retriever = EnsembleRetriever(    retrievers=[self.bm25_retriever, self.semantic_retriever],    weights=[0.3, 0.7],  # Weight semantic search higher) # 分配不同 retriever 的权重，关键词搜索占 30%，语意搜索占 70%

代码中的权重，主要用于给检索到的文章评分，通常会按加权和计算，公式中的 wbm25, wsemantic 就是代码中设定的权重：

Prompt 优化

最后，对于 LLM，本质上是概率模型，无论给什么问题，它都会给出最有可能的回复（概率TOPn），出现所谓的幻觉。所以，query LLM 大语言模型时，需要做提示词优化，给 LLM 加限制，一般情况下，提示词中，会特别写一句，如果没有检索到相关的内容，请直接回答不知道，避免 LLM 胡编乱造，产生影响。

到这里，基本上把核心的技术都涉及到了，如果要提升效果，涉及到的各个技术都有很大的优化空间，也需要做更细致的测试评估。

END