随着GPT-3等大语言模型的出现，自然语言处理（NLP）领域取得了重大突破。这些语言模型具有生成类人文本的能力，并且已经在各种场景中得到应用，例如：聊天机器人、翻译。

然而，当涉及到专业化和定制化的应用场景时，通用的大语言模型可能在专业知识方面会有所不足。用专业的语料库对这些模型进行微调往往昂贵且耗时。“检索增强生成”（RAG）为专业化应用提供了一个新技术方案。        

下面我们主要介绍RAG如何工作，并通过一个实际的例子，将产品手册作为专业语料库，使用GPT-3.5 Turbo来作为问答模型，验证其有效性。

案例：开发一个聊天机器人，可以回答有关特定产品的知识。该企业的产品自己独特的用户手册。

RAG介绍

RAG 提供了一个有效的方式来解决在特定领域的问答，主要将行业知识转化为向量进行存储和检索，通过知识检索的结果与用户问题结合形成Prompt，最后利用大模型生成合适的回答。检索机制与语言模型的相结合，增强了大模型的响应能力。

下面是创建聊天机器人程序的步骤：

1. 读取PDF（用户手册PDF文件）并使用chunk_size为1000个令牌进行令牌化。
2. 创建向量（可以使用OpenAI EmbeddingsAPI来创建向量）。
3. 在本地向量库中存储向量。我们将使用ChromaDB作为向量数据库（向量数据库也可以使用Pinecone或其他产品替代）。
4. 用户发出具有查询/问题的提示。
5. 根据用户的问题从向量数据库检索出知识上下文数据。这个知识上下文数据将在后续步骤中与提示词结合使用，来增强提示词，通常被称为上下文丰富。
6. 提示词包含用户问题和增强的上下文知识一起被传递给LLM
7. LLM 基于此上下文进行回答。

动手开发

（1）设置Python虚拟环境        设置一个虚拟环境来沙箱化我们的Python，以避免任何版本或依赖项冲突。执行以下命令以创建新的Python虚拟环境。

pip install virtualenv
python3 -m venv ./venv
source venv/bin/activate  

（2）创建OpenAI密钥

需要一个OpenAI密钥来访问GPT。

（3）安装依赖库

安装程序需要的各种依赖项。包括以下几个库：

• lanchain：一个开发LLM应用程序的框架。
• chromaDB：这是用于持久化向量嵌入的VectorDB。
• unstructured：用于预处理Word/PDF文档。
• tiktoken: Tokenizer framework
• pypdf：读取和处理PDF文档的框架。
• openai：访问OpenAI的框架。

pip install langchain
pip install unstructured
pip install pypdf
pip install tiktoken
pip install chromadb
pip install openai

创建一个环境变量来存储OpenAI密钥。

export OPENAI_API_KEY=

（4）将用户手册PDF文件转化为向量并将其存储在ChromaDB中

导入所有将要使用的依赖库和函数。

import os
import openai
import tiktoken
import chromadb

from langchain.document_loaders import OnlinePDFLoader, UnstructuredPDFLoader, PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import TokenTextSplitter
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain

读取PDF，标记化文档并拆分文档。

loader = PyPDFLoader("Clarett.pdf")
pdfData = loader.load()

text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
splitData = text_splitter.split_documents(pdfData)

创建一个chroma集合，和一个存储chroma数据的本地目录。然后，创建一个向量（embeddings）并将其存储在ChromaDB中。

collection_name = "clarett_collection"
local_directory = "clarett_vect_embedding"
persist_directory = os.path.join(os.getcwd(), local_directory)

openai_key=os.environ.get('OPENAI_API_KEY')
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=openai_key)
vectDB = Chroma.from_documents(splitData,
                      embeddings,
                      collection_name=collection_name,
                      persist_directory=persist_directory
                      )
vectDB.persist()

执行此代码后，您应该看到一个已经创建好的文件夹，用于存储向量。

将向量嵌入存储在ChromaDB后，接着使用LangChain中的ConversationalRetrievalChain API来启动一个聊天历史组件。

memory = ConversationBufferMemory(memory_key=
"chat_history"
, return_messages=True)
chatQA = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
            OpenAI(openai_api_key=openai_key,
               temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo"), 
            vectDB.as_retriever(), 
            memory=memory)

初始化了langchan之后，我们可以使用它来聊天/Q A。下面的代码中，接受用户输入的问题，并在用户输入'done'之后，将问题传递给LLM，以获得答复并打印出来。

chat_history = []
qry = ""
while qry != 'done':
    qry = input('Question: ')
    if qry != exit:
        response = chatQA({"question": qry, "chat_history": chat_history})
        print(response["answer"])

总之

RAG将GPT等语言模型的优势与信息检索的优势结合在一起。通过使用特定的知识上下文的信息提高提示词的丰富程度，使语言模型能够生成更准确的和知识上下文相关的回答。RAG提供了一种比“微调”更高效且具有成本效益的解决方案，为行业应用或企业应用提供可定制化的交互方案。