用LangChain教AI模仿你的写作风格：详细教程

近年来，大型语言模型（LLMs）在各类任务中的应用如雨后春笋般涌现。然而，如何让这些模型准确地模仿个人的写作风格仍是一个挑战。在本文中，我们将通过LangChain的工具链，向大家展示如何构建一个能模仿你写作风格的LLM。你将学习如何提取、处理文档，生成嵌入，以及创建一个高效的检索生成（RAG）管道，进而让AI更好地帮助你完成写作。

核心原理

1. 1. 文档提取与分块：通过LangChain的Documents对象加载原始文本，并将其分块以适配LLM的上下文窗口。这一步确保模型能有效处理大量内容，同时剔除冗余信息，提取关键文字。
2. 2. 嵌入生成：利用嵌入模型（如OpenAI Embeddings）将文本转化为数值向量，构建可供检索的语义索引。这些嵌入捕捉了文本的语义信息，为检索和生成提供精准的语义匹配。
3. 3. 高效检索：通过向量数据库（如ChromaDB），结合父子文档结构，实现对大文档的精准片段检索，确保模型生成的内容与原始写作风格保持一致。
4. 4. 上下文驱动生成：基于检索到的文档上下文，让LLM在保持风格一致性的同时生成新的内容。这种方法为模型提供了参考语料，从而增强生成内容的个性化与连贯性。
5. 5. 模仿写作风格：将作者过往的文字作为参考，提供给AI，让AI学会模仿特定的写作风格。通过将这些参考文本作为上下文，模型能够捕捉作者语言的独特节奏、用词和语调，生成高度相似的文本。

通过以上步骤，模型能够将作者的写作特点内化并体现在生成的内容中，使AI成为真正意义上的“写作助手”。

为什么选择LangChain？

LangChain是一款功能强大的RAG库，它支持Python和JavaScript。RAG技术通过结合外部文档增强LLM的生成能力，无需对模型进行繁琐的微调，是解决生成不可靠文本的利器。

虽然很多时候提示词已经够用，但结合RAG可以进一步增强模型的生成能力，特别是当需要生成更高质量和个性化内容时。探索LangChain的初衷正是希望用LLM辅助写作，通过增强上下文信息来获得更优质的生成效果。

步骤1：提取文档

LangChain的Documents对象让加载文本数据变得简单。这些文档可以轻松拆分后加入到生成链中。

首先，准备好你需要的文档（如博客文章）。以下代码展示了如何将存储在目录中的HTML文档加载到LangChain的Documents对象中：

from os import listdir
from os.path import isfile, join

mypath = 'project_directory'
onlyfiles = [f for f in listdir(mypath) if isfile(join(mypath, f))]
onlyfiles = [x for x in onlyfiles if 'htm' in x]

接着，使用LangChain的HTML解析器将这些文件转换为可用的文档：

from langchain_community.document_loaders import UnstructuredHTMLLoader

data = {}
for i, file in enumerate(onlyfiles):
    loader = UnstructuredHTMLLoader(file)
    data[i] = loader.load()

每个文档包括内容（page_content）和元数据（如标题）。由于LLM的上下文窗口有限（例如ChatGPT-3.5的窗口大小为4096个tokens），需要对文档进行分块以提高处理效率。

from langchain.text_splitter import TokenTextSplitter

text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=25)
texts = {data[i][0].metadata['source']: text_splitter.split_documents(data[i]) for i in range(len(data))}

步骤2：生成嵌入

嵌入（Embeddings）是将文本转换为向量的一种方式，是RAG管道的核心。在这里，我们使用OpenAI的嵌入模型，并将向量存储在本地的ChromaDB中。

from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_openai.embeddings import OpenAIEmbeddings

for i, key in enumerate(texts.keys()):
    vectordb = Chroma.from_documents(
        texts[key],
        embedding=OpenAIEmbeddings(api_key='your_open_ai_key'),
        persist_directory='./LLM_train_embedding/Doc'
    )
    vectordb.persist()

步骤3：实现文档检索

为了让LLM能够基于上下文生成内容，我们需要一个高效的检索机制。以下代码展示了如何使用ChromaDB的检索功能：

retriever = vectordb.as_retriever(search_type='mmr', search_kwargs={'k': 1})
retriever.get_relevant_documents('What is a Sankey?')

此外，我们还可以实现父文档检索，通过将大文档拆分为父子文档，提高检索的精确度：

from langchain.retrievers import ParentDocumentRetriever
from langchain.storage import InMemoryStore
from langchain.text_splitter import TokenTextSplitter

child_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=250, chunk_overlap=10)
parent_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=50)

vectorstore = Chroma(
    collection_name="full_documents",
    embedding_function=OpenAIEmbeddings(api_key='your_api_key')
)

store = InMemoryStore()
retriever = ParentDocumentRetriever(
    vectorstore=vectorstore,
    docstore=store,
    child_splitter=child_splitter,
    parent_splitter=parent_splitter
)

for i inrange(len(data)):
    retriever.add_documents(data[i])
retriever.get_relevant_documents('What is a Sankey?')

步骤4：生成文本

最后，我们利用检索到的文档作为上下文，让LLM生成模仿你写作风格的文本。以下是一个使用LangChain RetrievalQA链的实现示例：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

template = """Mimic the writing style in the context:
{context} and produce a blog on the topic

Topic: {topic}
"""

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
model = ChatOpenAI(api_key='your_api_key')

chain = (
    {
        "context": retriever,
        "topic": lambda x: x["topic"]
    }
    | prompt
    | model
    | StrOutputParser()
)

output = chain.invoke({"topic": "Pakistan"})
print(output)

总结

通过以上步骤，你已经掌握了如何使用LangChain构建一个模仿你写作风格的LLM。从文档提取、嵌入生成，到检索与内容生成，每一步都至关重要。

结合RAG技术，LLM不仅能生成高质量内容，还能精准模仿你的写作风格，为你的创作带来更多可能性。