我希望做一个回答用户问题的聊天机器人，如何用rag来做 要使用 RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）来做一个回答用户问题的聊天机器人，可以按照以下步骤进行：
1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。
2. 从订阅源获取内容：通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容，如需接收多个 URL 可稍作改动。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。
3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3 ），通过 FAISS 创建一个高效的向量存储。
4. 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。
5. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。
6. 技术栈选择：经过调研，可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。
Langchain 简介：是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，其核心在于“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。
Ollama 简介：是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。
总结：
1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。
2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。
3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。
2024-11-20