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 FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders.csv_loader import CSVLoader
import 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 OpenAI
import 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.py
class 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_response3.2 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。
