利用LangChain构建聊天机器人

介绍

本章深入探讨了使用LangChain构建和优化对话型聊天机器人的方法。LangChain是一款旨在将语言模型与数据检索系统相结合以实现动态问题解答能力的工具。本章面向机器学习工程师、数据科学家、软件开发者以及相关领域的专业人士，提供了一个全面的指南，帮助开发能够处理后续问题并保持情境对话的聊天机器人。

介绍对话型聊天机器人

对话型聊天机器人已经彻底改变了我们与技术互动的方式，通过自然语言对话为我们提供了获取和处理信息的新途径。与传统聊天机器人不同的是，对话型聊天机器人能够理解和记住对话的上下文，使交互更加自然流畅。

构建环境

环境变量和平台设置

在深入聊天机器人开发之前，配置工作环境至关重要。这包括加载必要的环境变量，并确保平台已经正确设置以支持整个开发流程。从一开始就启动平台有助于开发者监控系统的内部运作，便于调试和优化。

加载文档和创建向量存储

第一步涉及到使用LangChain的文档加载器从多种来源加载文档，这些加载器支持超过80种不同的格式。加载文档后，将其分割成可管理的片段。这些片段随后转换为嵌入，并存储在一个向量存储中，以实现语义搜索功能。

高级检索技术

设置好向量存储之后，重点转向检索方法。本节探索各种高级检索算法，以增强聊天机器人准确理解并回应查询的能力。讨论的技术包括自我查询、压缩和语义搜索等，强调其模块化特性以及如何将其整合进聊天机器人框架中。

对话上下文和记忆

纳入聊天历史

对话型聊天机器人的一个重要进步是能够将聊天历史纳入响应生成过程中。这项能力让聊天机器人能够在对话过程中维持上下文，使其能够准确理解并回应后续问题。

会话缓冲内存

实施会话缓冲内存包括维护之前的聊天消息列表，并将这些消息与新问题一起传递给聊天机器人。本节提供逐步指导，包括如何设置内存键以及如何将聊天历史作为消息列表处理。

构建对话检索链

对话检索链代表了聊天机器人功能的核心部分。它集成了语言模型、检索系统和记忆，以在持续的对话上下文中处理和回应用户提问。本节详细介绍构建对话检索链的过程，包括如何引入语言模型、检索器和记忆组件。

环境设置与API密钥配置

首先，正确设置环境并安全处理API密钥对于访问如OpenAI的GPT模型等云基语言模型服务至关重要。

# 导入必要的库以管理和访问环境变量及API
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

# 确保Panel GUI库正确导入和初始化，以便于交互式应用
import panel as pn
pn.extension()

# 加载.env文件以安全地访问环境变量，包括OpenAI API密钥
_ = load_dotenv(find_dotenv())

# 从环境变量中分配OpenAI API密钥以认证API请求
openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY']

选择合适的语言模型版本

# 导入datetime库以管理基于日期的逻辑用于模型选择
import datetime

# 确定当前日期以决定语言模型版本
current_date = datetime.datetime.now().date()

# 选择语言模型版本
language_model_version = "gpt-3.5-turbo"

# 显示选定的语言模型版本
print(language_model_version)

Q&A系统设置

# 导入必要的库以处理嵌入和向量存储
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings

# 设置环境变量以访问LangChain API
# 注意：将'your_directory_path'替换为你打算存储文档嵌入的实际目录路径，
# 并将'your_api_key'替换为你的实际LangChain API密钥以进行身份验证
persist_directory = 'your_directory_path/'
embedding_function = OpenAIEmbeddings()
vector_database = Chroma(persist_directory=persist_directory, embedding_function=embedding_function)

# 定义一个问题以查找相关的文档
search_question = "本课程涵盖的关键主题有哪些？"
# 进行相似性搜索以找到与问题最相关的前三份文档
top_documents = vector_database.similarity_search(search_question, k=3)

# 确定找到的文档数量
number_of_documents = len(top_documents)
print(f"找到的相关文档数量: {number_of_documents}")

# 导入LangChain的Chat模型以生成响应
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 初始化语言模型以进行聊天，设置模型温度为0以获得确定性的响应
language_model = ChatOpenAI(model_name='gpt-3.5-turbo', temperature=0)  # 确保替换为你的模型

# 生成简单问候响应的例子
greeting_response = language_model.predict("宇宙你好！")
print(greeting_response)

# 构建用于结构化问题解答的提示模板
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 定义一个模板，指示如何使用给定的上下文提供简洁且有帮助的回答
prompt_template = """
使用下列上下文来回答最后的问题。如果你不确定答案，请明确表示而不是猜测。
尝试让你的回答控制在三句话以内以保持清晰和简洁。
结束你的回答时说“谢谢你的提问！”以保持礼貌的语气。

上下文: {context}
问题: {question}
有帮助的回答:
"""

# 初始化PromptTemplate对象，指定输入变量和定义的模板
qa_prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["context", "question"], template=prompt_template)

# 运行对话检索和问题解答链
from langchain.chains import RetrievalQA

# 定义一个具体的问题以在对话上下文中得到解答
specific_question = "本课程是否需要理解概率？"

# 初始化QA链，包括语言模型、向量数据库作为检索器和自定义提示模板
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(language_model,
                                       retriever=vector_database.as_retriever(),
                                       return_source_documents=True,
                                       chain_type_kwargs={"prompt": qa_prompt_template})

# 执行QA链以获取结构化且有帮助的回答
qa_result = qa_chain({"query": specific_question})

# 输出QA链的结果回答
print("结果回答:", qa_result["result"])