能否给我一些rag实操案例

因为利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个RAG技术的应用。所以在进行本地知识库的搭建实操之前，我们需要先对RAG有一个大概的了解。以下内容会有些干，我会尽量用通俗易懂的描述进行讲解。我们都知道大模型的训练数据是有截止日期的，那当我们需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，我们该怎么做呢？实现这一点的主要方法就是通过检索增强生成RAG（Retrieval Augmented Generation）。在这个过程中，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给LLM。我们可以将一个RAG的应用抽象为下图的5个过程：文档加载（Document Loading）：从多种不同来源加载文档。LangChain提供了100多种不同的文档加载器，包括PDF在内的非结构化的数据、SQL在内的结构化的数据，以及Python、Java之类的代码等文本分割（Splitting）：文本分割器把Documents切分为指定大小的块，我把它们称为“文档块”或者“文档片”存储（Storage）：存储涉及到两个环节，分别是：将切分好的文档块进行嵌入（Embedding）转换成向量的形式将Embedding后的向量数据存储到向量数据库检索（Retrieval）：一旦数据进入向量数据库，我们仍然需要将数据检索出来，我们会通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片

为了更好地展示结构化数据来RAG的方法的实际效果，我们以餐饮生活助手为例，给出用户提问和回复的示例，以及餐饮生活助手RAG的代码实战。餐饮生活助手是一个基于结构化数据RAG的方法的应用，它的目的是根据用户的需求，从一个大规模的餐饮数据集中检索出最合适的餐厅，并提供相关的信息和服务。餐饮数据集是一个结构化的数据集，它包含了各种各样的餐厅的信息，例如名称、类型、地址、电话、价格、评分、评论等。餐饮生活助手的核心是一个LLM，它能够根据用户的问题，提取出核心的信息和条件，并形成标准的查询语句，然后用这个查询语句去检索餐饮数据集，得到相关的数据记录，再根据这些数据记录，生成最合适的答案，输出给用户。为了实现餐饮生活助手RAG的Langchain代码实战，我们需要完成以下几个步骤：

虽然目前网络上关于提示工程的相关资料已经多如牛毛，然而RAG(检索增强生成)任务中提示工程如何进行的资料相对而言却较少。不少朋友之前也热烈的讨论过RAG场景下提示词的运用，因此LangGPT社区特别推出RAG任务下的提示词实践经验系列分享。蓝衣剑客(微信lanyijianke1992)是LangGPT社区核心成员，清华大学数据治理研究中心主任助理，曾经参与生成式人工智能行业应用合规标准起草，作为企业技术负责人主导参与了多个大模型实际应用场景下的落地工作，在RAG相关领域有着大量的实践经验。云中江树(微信1796060717)是LangGPT提示词社区的主理人，结构化提示词提出者。蓝衣剑客负责本文主要内容的撰写，江树负责本文内容框架的整体设计和质量把控。《RAG提示工程》为系列文章，今天为大家带来的是《RAG提示工程》的第一篇。在这篇文章中，我们将带领大家了解RAG架构的概念、基本组成、常见痛点以及提示词工程在RAG架构中的应用。随后，我们将逐步指导大家实操一个RAG提示词案例，让大家逐步了解如何编写、调试符合企业生产级标准的提示词。

定义餐饮数据源。我们需要将餐饮数据集转化为Langchain可以识别和操作的数据源，例如数据库、文件、API等，注册到Langchain中，并提供统一的接口和方法，让LLM的代理可以方便地访问和查询数据源。例如，我们可以将餐饮数据封装为一个API后，并结构化描述该接口的调用方式，并通过以下的代码，将其注册到Langchain中：定义LLM的代理。我们需要定义一个LLM的代理，它可以根据用户的问题，提取出核心的信息和条件，并形成标准的查询语句，然后用这个查询语句去检索餐饮数据源，得到相关的数据记录，再根据这些数据记录，生成最合适的答案，输出给用户。这可以通过Langchain的代理（Agent）来实现。代理管理器可以让开发者通过简单的编程，定义不同的LLM的代理，以及它们的功能和逻辑，并提供统一的接口和方法，让用户可以方便地与LLM的代理进行交互。运行LLM的代理。我们需要运行LLM的代理，让用户可以与之进行交互，将LLM的代理部署到不同的平台和渠道，例如Web、微信、Telegram等，并提供统一的接口和方法，让用户可以方便地与LLM的代理进行交互。餐饮生活助手

因此，在RAG之前，我们需要将大型文档转换为可检索内容。转换涉及以下几个步骤，如图2所示：图2将PDF文档转换为可检索内容的过程文档解析和文本切分（Document parsing & chunking）。这一步涉及到提取段落、表格和其他内容块，然后将提取的内容分块以进行后续检索。嵌入向量（Embedding）生成。这一步将文本块转换为实值向量并存储在数据库中。由于这些步骤中的每一步都可能导致信息损失，因此复合损失会显著影响RAG响应的效果。本文主要讨论文档解析和文本切分质量是否会影响RAG系统的效果。我们将探讨与此问题相关的挑战、方法和实际案例。讨论将包括对该领域两种类型方法的考察，即基于规则（Rule-based）的方法和基于深度学习（Deep learning-based）的方法，然后通过实际案例对它们的效果进行实证评估。

本文直接通过Langchain内置的openapi-function call来实现，代码仅作为演示，实际业务情况可能得结合代码内置业务流程来实现。比如通过function call解析用户问题之前还需要判断用户的问题是否与餐厅咨询相关，当解析到的查询维度太少时，需要引导式提问等等。

随着RAG的发展，逐步超越被动的检索的方式，出现了自适应的检索（也被称作主动检索），这一方面也是受益于LLM的强大能力。在核心思想上与LLM Agent相似。RAG系统可以主动判断的检索时机，以及判断时候结束整个流程，输出最终的结果。根据判断的依据，又可以分成和Prompt-base和Tuning-basePrompt-base.通过Prompt Engineering的方式让LLM对流程进行控制。一个典型的实现案例是FLARE。它的核心思想是LM应该仅在缺乏所需知识时进行检索，以避免被动检索增强的LM中出现不必要或不适当的检索。FLARE迭代地生成下一个临时句子，并检查是否包含低概率标记。如果是这样，系统将检索相关文档并重新生成句子。Tuning-base.对LLM进行微调使其生成特殊的token，以此来触发检索或生成。这种思想可以追溯到Toolformer中，通过生成特俗的内容，来辅助调用工具。在RAG系统中则是用于控制检索和生成两个步骤。一个典型的案例是Self-RAG。具体而言，

RAG是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。RAG的基本流程如下：首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（context）。然后，RAG会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如GPT。这个输入通常会包含一些提示（prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。最后，RAG会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。