如何从零搭建一个高质量的 LLM 应用?LangChain 与 Milvus 的组合是解决这一问题的有效方案。
基于 LangChain 和 Milvus 从零搭建 LLM 应用
如何利用 LangChain 框架结合 Milvus 向量数据库构建 RAG(检索增强生成)应用。通过解决大模型幻觉问题,实现基于私有知识库的智能问答。内容涵盖架构原理、环境搭建、代码实现、性能优化(如 GPTCache 缓存)及安全性建议,帮助开发者高效部署企业级 AI 应用。

如何利用 LangChain 框架结合 Milvus 向量数据库构建 RAG(检索增强生成)应用。通过解决大模型幻觉问题,实现基于私有知识库的智能问答。内容涵盖架构原理、环境搭建、代码实现、性能优化(如 GPTCache 缓存)及安全性建议,帮助开发者高效部署企业级 AI 应用。

如何从零搭建一个高质量的 LLM 应用?LangChain 与 Milvus 的组合是解决这一问题的有效方案。
作为开发大语言模型(LLM)应用的框架,LangChain 内部包含诸多模块且支持外部集成;Milvus 作为向量数据库同样支持多种 LLM 集成。二者结合不仅能轻松搭建 LLM 应用,还能强化 ChatGPT 等功能并提升效率。
LangChain 是一种用于开发 LLM 应用的框架。其设计核心包括:
LangChain 包括许多模块,例如 Models、Prompts、Memory、Indexes、Chains、Agents 和 Callbacks。对于每个模块,LangChain 都提供标准化的可扩展接口。它还支持外部集成,甚至可实现端到端。LLM Wrapper 是 LangChain 的核心功能,提供了许多 LLM 模型,例如 OpenAI、Cohere、Hugging Face 等模型。
LangChain 的另一大亮点是其扩展功能——集成各种向量数据库(如 Milvus、Faiss 等),因此可以很好地进行语义搜索。LangChain 通过 VectorStore Wrapper 提供了标准化的接口,从而简化数据加载和检索的流程。
例如,可以使用 LangChain 的 Milvus 类,通过 from_documents 方法存储文档的特征向量,然后调用 similarity_search 方法获取查询语句的相似向量(即在向量空间中找到距离最接近的文档向量),从而轻松实现语义搜索。
除了语义检索,向量数据库在 LLM 应用中还有以下关键用途:
用户无需标记、训练数据或进行额外开发和微调,只需将文本数据转化为向量并存储在 Milvus 中,即可解决 ChatGPT 的幻觉问题。ChatGPT 的答案也是基于参考文档库中的内容而返回的,可大大提高其回答的准确性。
pip install langchain 命令安装 LangChain。首先,需要使用标准格式加载数据。将文本切成小块,确保传入 LLM 模型的数据为一段段小的文本片段。
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Milvus
from langchain.document_loaders import TextLoader
loader = TextLoader('state_of_the_union.txt')
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
接下来,需要将小块的文本片段转化为向量并存储在向量数据库中。以下示例代码使用 OpenAI 的模型和 Zilliz Cloud 向量数据库。
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_db = Milvus.from_documents(
docs,
embeddings,
connection_args={
"uri": "YOUR_ZILLIZ_CLOUD_URI",
"user": "YOUR_ZILLIZ_CLOUD_USERNAME",
"password": "YOUR_ZILLIZ_CLOUD_PASSWORD",
"secure": True
}
)
加载数据后,可以在问答链(Chain)中使用这些数据。使用 similarity_search 方法将查询语句转化为特征向量,然后在 Zilliz Cloud 中搜索相似向量以及相关的文档内容。
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_db.similarity_search(query)
运行 load_qa_chain 获取最终答案。这是一个最通用的用于回答问题的接口,它加载一整个链,可以根据所有数据库中文本进行问答。QA Chain 接收 input_documents 和 question,将其作为输入。input_documents 是与数据库中的 query 相关的文档。LLM 基于这些文档的内容和所提问的问题来组织答案。
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0)
chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff")
chain.run(input_documents=docs, question=query)
在实际生产环境中,建议采取以下安全措施:
人工智能领域中不断涌现各种新技术。以下是两种优化 AIGC 应用的秘籍,帮助进一步提升性能和搜索质量。
如果想要提升 AIGC 应用性能并节省成本,可以尝试 GPTCache。这个创新项目旨在创建语义缓存,以存储 LLM 响应。
具体而言,GPTCache 会缓存 LLM 的响应。在收到问题时,GPTCache 使用向量数据库检索相似的问题并查询此前缓存的响应。这样一来,应用便可快速准确地回答用户。GPTCache 可有效避免重复问题多次调用 LLM 接口所产生的费用以及需要等待的响应时间,从而提供更快速、更准确的答案。
我们可以通过微调 Embedding 模型和 Prompt 达到提高搜索质量的效果。
为什么选择 Milvus 向量数据库?
在搭建过程中可能会遇到以下常见问题:
总之,LangChain + Milvus 的组合方式可以帮助开发者从零开始搭建 LLM 应用。LangChain 为 LLM 提供了标准化且易用的接口,Milvus 则提供出色的存储和检索能力,从而整体提升 ChatGPT 等应用的功能和效率。

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