首页 > 其他分享 >自定义 LangChain 组件:打造专属 RAG 应用

自定义 LangChain 组件:打造专属 RAG 应用

时间:2024-11-12 10:40:52浏览次数:1  
标签:检索 RAG 自定义 self LangChain current chunk def

引言

在构建专业的检索增强生成(RAG)应用时,LangChain 提供了丰富的内置组件。然而,有时我们需要根据特定需求定制自己的组件。本文将深入探讨如何自定义 LangChain 组件,特别是文档加载器、文档分割器和检索器,以打造更加个性化和高效的 RAG 应用。

自定义文档加载器

LangChain 的文档加载器负责从各种源加载文档。虽然内置加载器覆盖了大多数常见格式,但有时我们需要处理特殊格式或来源的文档。

为什么要自定义文档加载器?

  1. 处理特殊文件格式
  2. 集成专有数据源
  3. 实现特定的预处理逻辑

自定义文档加载器的步骤

  1. 继承 BaseLoader
  2. 实现 load() 方法
  3. 返回 Document 对象列表

示例:自定义 CSV 文档加载器

from langchain.document_loaders.base import BaseLoader
from langchain.schema import Document
import csv

class CustomCSVLoader(BaseLoader):
    def __init__(self, file_path):
        self.file_path = file_path

    def load(self):
        documents = []
        with open(self.file_path, 'r') as csv_file:
            csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
            for row in csv_reader:
                content = f"Name: {row['name']}, Age: {row['age']}, City: {row['city']}"
                metadata = {"source": self.file_path, "row": csv_reader.line_num}
                documents.append(Document(page_content=content, metadata=metadata))
        return documents

# 使用自定义加载器
loader = CustomCSVLoader("path/to/your/file.csv")
documents = loader.load()

自定义文档分割器

文档分割是 RAG 系统中的一个关键环节。虽然 LangChain 提供了多种内置分割器,但在特定场景下,我们可能需要自定义分割器来满足特殊需求。

为什么需要自定义文档分割器?

  1. 处理特殊格式的文本(如代码、表格、特定领域的专业文档)
  2. 实现特定的分割规则(如按章节、段落或特定标记分割)
  3. 优化分割结果的质量和语义完整性

自定义文档分割器的基本架构

继承 TextSplitter 基类

from langchain.text_splitter import TextSplitter
from typing import List

class CustomTextSplitter(TextSplitter):
    def __init__(self, chunk_size: int = 1000, chunk_overlap: int = 200):
        super().__init__(chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_overlap)

    def split_text(self, text: str) -> List[str]:
        """
        实现具体的文本分割逻辑
        """
        # 自定义分割规则
        chunks = []
        # 处理文本并返回分割后的片段
        return chunks

实用示例:自定义分割器

1. 基于特定标记的分割器

class MarkerBasedSplitter(TextSplitter):
    def __init__(self, markers: List[str], **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.markers = markers

    def split_text(self, text: str) -> List[str]:
        chunks = []
        current_chunk = ""
        
        for line in text.split('\n'):
            if any(marker in line for marker in self.markers):
                if current_chunk.strip():
                    chunks.append(current_chunk.strip())
                current_chunk = line
            else:
                current_chunk += '\n' + line
                
        if current_chunk.strip():
            chunks.append(current_chunk.strip())
            
        return chunks

# 使用示例
splitter = MarkerBasedSplitter(
    markers=["## ", "# ", "### "],
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200
)

2. 代码感知分割器

class CodeAwareTextSplitter(TextSplitter):
    def __init__(self, language: str, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.language = language

    def split_text(self, text: str) -> List[str]:
        chunks = []
        current_chunk = ""
        in_code_block = False
        
        for line in text.split('\n'):
            # 检测代码块开始和结束
            if line.startswith('```'):
                in_code_block = not in_code_block
                current_chunk += line + '\n'
                continue
                
            # 如果在代码块内,保持完整性
            if in_code_block:
                current_chunk += line + '\n'
            else:
                if len(current_chunk) + len(line) > self.chunk_size:
                    chunks.append(current_chunk.strip())
                    current_chunk = line
                else:
                    current_chunk += line + '\n'
                    
        if current_chunk:
            chunks.append(current_chunk.strip())
            
        return chunks

优化技巧

1. 保持语义完整性

class SemanticAwareTextSplitter(TextSplitter):
    def __init__(self, sentence_endings: List[str] = ['.', '!', '?'], **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.sentence_endings = sentence_endings

    def split_text(self, text: str) -> List[str]:
        chunks = []
        current_chunk = ""
        
        for sentence in self._split_into_sentences(text):
            if len(current_chunk) + len(sentence) > self.chunk_size:
                if current_chunk:
                    chunks.append(current_chunk.strip())
                current_chunk = sentence
            else:
                current_chunk += ' ' + sentence
                
        if current_chunk:
            chunks.append(current_chunk.strip())
            
        return chunks

    def _split_into_sentences(self, text: str) -> List[str]:
        sentences = []
        current_sentence = ""
        
        for char in text:
            current_sentence += char
            if char in self.sentence_endings:
                sentences.append(current_sentence.strip())
                current_sentence = ""
                
        if current_sentence:
            sentences.append(current_sentence.strip())
            
        return sentences

2. 重叠处理优化

def _merge_splits(self, splits: List[str], chunk_overlap: int) -> List[str]:
    """优化重叠区域的处理"""
    if not splits:
        return splits
        
    merged = []
    current_doc = splits[0]
    
    for next_doc in splits[1:]:
        if len(current_doc) + len(next_doc) <= self.chunk_size:
            current_doc += '\n' + next_doc
        else:
            merged.append(current_doc)
            current_doc = next_doc
            
    merged.append(current_doc)
    return merged

自定义检索器

检索器是 RAG 系统的核心组件,负责从向量存储中检索相关文档。虽然 LangChain 提供了多种内置检索器,但有时我们需要自定义检索器以实现特定的检索逻辑或集成专有的检索算法。

01. 内置检索器与自定义技巧

LangChain 提供了多种内置检索器,如 SimilaritySearch、MMR(最大边际相关性)等。但在某些情况下,我们可能需要自定义检索器以满足特定需求。

为什么要自定义检索器?

  1. 实现特定的相关性计算方法
  2. 集成专有的检索算法
  3. 优化检索结果的多样性和相关性
  4. 实现特定领域的上下文感知检索

自定义检索器的基本架构

from langchain.retrievers import BaseRetriever
from langchain.schema import Document
from typing import List

class CustomRetriever(BaseRetriever):
    def __init__(self, vectorstore):
        self.vectorstore = vectorstore

    def get_relevant_documents(self, query: str) -> List[Document]:
        # 实现自定义检索逻辑
        results = []
        # ... 检索过程 ...
        return results

    async def aget_relevant_documents(self, query: str) -> List[Document]:
        # 异步版本的检索逻辑
        return await asyncio.to_thread(self.get_relevant_documents, query)

实用示例:自定义检索器

1. 混合检索器

结合多种检索方法,如关键词搜索和向量相似度搜索:

from langchain.retrievers import BM25Retriever
from langchain.vectorstores import FAISS

class HybridRetriever(BaseRetriever):
    def __init__(self, vectorstore, documents):
        self.vectorstore = vectorstore
        self.bm25 = BM25Retriever.from_documents(documents)

    def get_relevant_documents(self, query: str) -> List[Document]:
        bm25_results = self.bm25.get_relevant_documents(query)
        vector_results = self.vectorstore.similarity_search(query)
        
        # 合并结果并去重
        all_results = bm25_results + vector_results
        unique_results = list({doc.page_content: doc for doc in all_results}.values())
        
        return unique_results[:5]  # 返回前5个结果

2. 上下文感知检索器

考虑查询的上下文信息进行检索:

class ContextAwareRetriever(BaseRetriever):
    def __init__(self, vectorstore):
        self.vectorstore = vectorstore

    def get_relevant_documents(self, query: str, context: str = "") -> List[Document]:
        # 结合查询和上下文
        enhanced_query = f"{context} {query}".strip()
        
        # 使用增强的查询进行检索
        results = self.vectorstore.similarity_search(enhanced_query, k=5)
        
        # 根据上下文对结果进行后处理
        processed_results = self._post_process(results, context)
        
        return processed_results

    def _post_process(self, results: List[Document], context: str) -> List[Document]:
        # 实现基于上下文的后处理逻辑
        # 例如,根据上下文调整文档的相关性得分
        return results

优化技巧

  1. 动态权重调整:根据查询类型或领域动态调整不同检索方法的权重。

  2. 结果多样性:实现类似 MMR 的算法,确保检索结果的多样性。

  3. 性能优化:对于大规模数据集,考虑使用近似最近邻(ANN)算法。

  4. 缓存机制:实现智能缓存,存储常见查询的结果。

  5. 反馈学习:根据用户反馈或系统性能指标不断优化检索策略。

class AdaptiveRetriever(BaseRetriever):
    def __init__(self, vectorstore):
        self.vectorstore = vectorstore
        self.cache = {}
        self.feedback_data = []

    def get_relevant_documents(self, query: str) -> List[Document]:
        if query in self.cache:
            return self.cache[query]

        results = self.vectorstore.similarity_search(query, k=10)
        diverse_results = self._apply_mmr(results, query)
        
        self.cache[query] = diverse_results[:5]
        return self.cache[query]

    def _apply_mmr(self, results, query, lambda_param=0.5):
        # 实现 MMR 算法
        # ...

    def add_feedback(self, query: str, doc_id: str, relevant: bool):
        self.feedback_data.append((query, doc_id, relevant))
        if len(self.feedback_data) > 1000:
            self._update_retrieval_strategy()

    def _update_retrieval_strategy(self):
        # 基于反馈数据更新检索策略
        # ...

测试和验证

在实际应用自定义组件时,建议进行以下测试:

def test_loader():
    loader = CustomCSVLoader("path/to/test.csv")
    documents = loader.load()
    assert len(documents) > 0
    assert all(isinstance(doc, Document) for doc in documents)

def test_splitter():
    text = """长文本内容..."""
    splitter = CustomTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
    chunks = splitter.split_text(text)
    
    # 验证分割结果
    assert all(len(chunk) <= splitter.chunk_size for chunk in chunks)
    # 检查重叠
    if len(chunks) > 1:
        for i in range(len(chunks)-1):
            overlap = splitter._get_overlap(chunks[i], chunks[i+1])
            assert overlap <= splitter.chunk_overlap

def test_retriever():
    vectorstore = FAISS(...)  # 初始化向量存储
    retriever = CustomRetriever(vectorstore)
    query = "测试查询"
    results = retriever.get_relevant_documents(query)
    assert len(results) > 0
    assert all(isinstance(doc, Document) for doc in results)

自定义组件的最佳实践

  1. 模块化设计:将自定义组件设计为可重用和可组合的模块。
  2. 性能优化:注意大规模数据处理的性能,使用异步方法和批处理。
  3. 错误处理:实现健壮的错误处理机制,确保组件在各种情况下都能正常工作。
  4. 可配置性:提供灵活的配置选项,使组件易于适应不同的使用场景。
  5. 文档和注释:为自定义组件提供详细的文档和代码注释,方便团队协作和维护。
  6. 测试覆盖:编写全面的单元测试和集成测试,确保组件的可靠性。
  7. 版本控制:使用版本控制系统管理自定义组件的代码,便于追踪变更和回滚。

结论

通过自定义 LangChain 组件,我们可以构建更加灵活和高效的 RAG 应用。无论是文档加载器、分割器还是检索器,定制化都能帮助我们更好地满足特定领域或场景的需求。在实践中,要注意平衡自定义的灵活性和系统的复杂性,确保所开发的组件不仅功能强大,而且易于维护和扩展。

标签:检索,RAG,自定义,self,LangChain,current,chunk,def
From: https://www.cnblogs.com/muzinan110/p/18541360

相关文章

  • 深入理解 LangChain 文档分割技术
    引言随着大语言模型(LLM)的快速发展,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为构建知识密集型AI应用的关键方法。本文将深入介绍RAG应用开发中的核心环节-文档处理,重点讲解LangChain框架中的文档处理组件和工具。RAG应用架构概述在RAG应用中,文档......
  • LangChain 向量存储与检索技术详解
    引言在RAG(检索增强生成)应用中,向量存储和检索是连接文档处理和LLM生成的关键环节。本文将深入探讨LangChain中的向量存储和检索技术,包括常用的向量数据库、嵌入模型以及高效的检索策略。向量存储基础向量存储是将文本转换为高维向量并进行存储和检索的技术。在RAG应用中,......
  • RL 基础 | 如何使用 OpenAI Gym 接口,搭建自定义 RL 环境(详细版)
    参考:官方链接:Gymdocumentation|Makeyourowncustomenvironment腾讯云|OpenAIGym中级教程——环境定制与创建知乎|如何在Gym中注册自定义环境?g,写完了才发现自己曾经写过一篇:RL基础|如何搭建自定义gym环境(这篇博客适用于gym的接口,gymnasium接口也差不......
  • 编写starrocks的自定义函数
    编写StarRocks的自定义函数前提条件StarRocks使用udf函数需要满足以下条件:安装jdk1.8开启udf功能,在FE的配置文件fe/conf/fe.conf中设置配置项enable_udf为true,并且重启FE节点使配置生效开发使用UDF函数创建maven项目,并且用java实现udf函数创建maven项目并且添加以......
  • Langchain-Chatchat 0.3 -- miniconda
    Langchain-Chatchat0.3的版本更新到了0.3本地不再使用fastchat了,这次准备使用Xinference为了方便python的版本管理,这次使用miniconda安装miniconda其实很简单的,下载对应的版本下一步下一步就行了https://docs.anaconda.com/miniconda/本次还是用的win11,下载Miniconda3......
  • LangChain 记忆组件深度解析:Chain 组件与 Runnable 深入学习
    在构建复杂的AI应用时,有效管理对话历史和上下文信息至关重要。LangChain框架提供了多种记忆组件,使得开发者能够轻松实现具有记忆功能的聊天机器人。本文将深入探讨LangChain中的记忆组件、Chain组件以及Runnable接口,帮助开发者更好地理解和使用这些强大的工具。LangChain......
  • LangChain Runnable 组件深度解析:灵活配置、错误处理与生命周期管理
    在LangChain框架中,Runnable组件是构建灵活、可配置的AI应用的核心。本文将深入探讨Runnable组件的高级特性,包括动态参数配置、组件替换、错误处理机制以及生命周期管理。通过掌握这些特性,开发者可以构建更加健壮和可维护的AI应用。1.Runnable组件动态添加默认调用参数......
  • LangChain记忆组件深度解析:运行流程与源码剖析
    在构建大型语言模型(LLM)应用时,记忆功能扮演着至关重要的角色。它使得AI能够保持上下文连贯性,提供更加智能和个性化的响应。本文将深入探讨LangChain框架中的记忆组件,详细分析其运行流程和源码实现,为开发者提供全面的技术洞察。1.LangChain-ChatMessageHistory组件解析1.1BaseCha......
  • SpringBoot集成SpringSecurity并实现自定义认证
    目录一、SpringSecurity简介二、集成SpringSecurity1、引入依赖2、编写核心配置类3、数据库建表4、自定义session失效策略5、自定义认证6、重写loadUserByUsername方法7、登录页面和接口三、总结一、SpringSecurity简介SpringSecurity是一个能够为基于Spring的企......
  • 「Java开发指南」如何自定义Spring代码生成?(二)
    搭建用户经常发现自己对生成的代码进行相同的修改,这些修改与个人风格/偏好、项目特定需求或公司标准有关,本教程演示自定义代码生成模板,您将学习如何:创建自定义项目修改现有模板来包含自定义注释使用JET和Skyway标记库中的标记配置项目来使用自定义在上文中,我们为大家介绍了......