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。
PythonAI算法
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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