RAG、Agent和LangChain的概念、區別以及應用詳解

  • 1262字
  • 6分鐘
  • 2024-09-06

隨著人工智能技術的不斷發展，如何更好地利用生成模型、信息檢索和自動化工具來解決複雜問題成為了研究的熱點。本文將詳細介紹三種關鍵技術：RAG（Retrieval-Augmented Generation）、Agent 和 LangChain，並結合實際代碼示例，展示如何使用這些技術構建智能問答系統。

什麼是 RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一種將生成式模型與信息檢索相結合的技術。它的工作流程是：首先通過檢索模塊找到與用戶問題相關的文檔或信息源，然後生成模型結合這些文檔生成更準確的回答。

通俗解釋：

你可以把 RAG 想像成一個“聰明”的問答助手。你提出問題，它會先去查找相關的資料，然後根據這些資料為你生成一個答案。RAG 能夠確保生成的回答不僅流暢自然，而且包含準確的外部信息。

適用場景：

RAG 尤其適合需要外部知識支持的問答系統、客戶服務機器人等。它可以讓生成模型在保持語言流暢性的同時，提供基於最新數據的準確答案。

什麼是 Agent？

Agent 是一種能夠自主做出決策並執行任務的智能體。它可以根據輸入選擇合適的工具或操作步驟，幫助你完成複雜任務。Agent 可以靈活地調動不同的資源，包括訪問數據庫、調用API等。

通俗解釋：

Agent 類似於一個“萬能助手”，你給它一個任務，它會根據當前的情況選擇合適的工具或步驟來完成任務。它可以自動化複雜的流程，幫你節省大量時間和精力。

適用場景：

在許多自動化系統中，Agent 可以執行任務管理、自動交易、數據分析等複雜操作。比如，一個交易系統中的Agent可以根據實時市場數據做出自動買賣決策。

什麼是 LangChain？

LangChain 是一個框架，幫助開發者更好地構建基於生成式模型的應用。它能夠將語言模型與外部數據源（如API、數據庫等）相結合，簡化了複雜應用的開發過程。

通俗解釋：

LangChain 就像一個“開發工具箱”，為你提供了快速集成生成式模型和外部系統的能力。它可以幫助你輕鬆地構建多步驟的問答系統、文檔生成工具等複雜應用。

適用場景：

LangChain 適用於那些需要多個步驟和外部數據處理的複雜場景。比如，構建一個聊天機器人，能夠動態查詢數據庫中的數據並生成準確的回答。

實例：構建一個智能問答系統

接下來，我們通過一個實際的智能問答系統示例來演示如何使用 RAG、Agent 和 LangChain。這套系統首先會根據用戶問題檢索相關文檔，然後使用生成模型結合這些文檔生成回答，整個流程由 Agent 管理。

實現步驟：
  1. 檢索相關文檔：系統根據用戶問題，使用 Agent 調用搜索引擎或數據庫，檢索與問題相關的內容。
  2. 生成答案：通過生成模型結合檢索到的文檔，生成完整的回答。
  3. 完成任務：Agent 通過 LangChain 進行流程管理。
代碼實現：
使用 Node.js + LangChain
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const { OpenAI, SerpAPI } = require("langchain");
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// 初始化 OpenAI 生成模型
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const model = new OpenAI({
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  apiKey: "your-openai-api-key",
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});
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// 使用 SerpAPI 來檢索信息
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const search = new SerpAPI({
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  apiKey: "your-serpapi-key",
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});
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// 定義問題並執行檢索
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async function retrieveDocs(question) {
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  const searchResults = await search.call(question);
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  console.log("Retrieved Documents: ", searchResults);
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  return searchResults;
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}
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async function generateAnswer(question, documents) {
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  const context = documents.map((doc) => doc.snippet).join("\n");
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  const prompt = `Question: ${question}\n\nContext:\n${context}\n\nAnswer:`;
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24
  const answer = await model.call(prompt);
25
  console.log("Generated Answer: ", answer);
26
  return answer;
27
}
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async function handleQuestion(question) {
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  const documents = await retrieveDocs(question);
31
  const answer = await generateAnswer(question, documents);
32
  return answer;
33
}
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// 測試代碼
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handleQuestion("What is RAG in AI?").then((answer) => {
37
  console.log("Final Answer:", answer);
38
});
使用 Python + LangChain

如果更傾向於使用 Python，LangChain 也提供了相應的支持：

1
from langchain.llms import OpenAI
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from langchain.tools import SerpAPIWrapper
3


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# 初始化模型
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llm = OpenAI(api_key="your-openai-api-key")
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# 初始化 SerpAPI
8
search = SerpAPIWrapper(api_key="your-serpapi-key")
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# Step 1: 檢索文檔
11
def retrieve_docs(question):
12
    search_results = search.run(question)
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    print("Retrieved Documents:", search_results)
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    return search_results
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# Step 2: 生成答案
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def generate_answer(question, documents):
18
    context = "\n".join([doc["snippet"] for doc in documents])
19
    prompt = f"Question: {question}\n\nContext:\n{context}\n\nAnswer:"
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    answer = llm(prompt)
21
    print("Generated Answer:", answer)
22
    return answer
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# Step 3: 管理流程
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def handle_question(question):
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    docs = retrieve_docs(question)
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    answer = generate_answer(question, docs)
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    return answer
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# 測試代碼
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print(handle_question("What is RAG in AI?"))

總結

  • RAG：結合檢索和生成，確保回答的準確性和流暢性。
  • Agent：靈活調度不同工具，自動完成複雜任務。
  • LangChain：提供了一個簡化框架，幫助開發者輕鬆集成生成式模型與外部系統。

通過這些技術，我們可以構建強大且靈活的智能系統，為用戶提供更智能的互動體驗。

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