基于千帆LangChain+Pinecone的知识问答

大模型开发/技术交流

大模型推理
LLM

2023.12.114744看过

前言

在前面的文档当中，我介绍了使用千帆sdk+langchain+本地向量数据库chroma实现RAG检索增强的方案。具体可以参考以下两篇文档：

这套方案当中，我们大模型服务用的是公有云ERNIE-Bot大模型服务，而向量数据库则使用的是本地向量数据库Chroma。用户需要本地安装、维护向量数据库。

那么是否也有云化的向量数据库，我们基于云端的大模型服务+云端的向量数据库实现RAG检索增强。答案是有的，本文我们介绍使用千帆sdk+langchain+云端向量数据库Pinecone的方案。

Demo物料

notebook文件点击此处下载：qianfan_pinecone_qa_demo.zip

操作指南

0、安装依赖包

  
  
   
   
    %pip install -U pinecone-client qianfan tiktoken langchain pymupdf -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

1、加载环境变量

新建一个env的文件，然后填写如下内容：

  
  
   
   
    PINECONE_API_KEY="your PINECONE_API_KEY"
   
   
   
   
    QIANFAN_AK="your QIANFAN_AK"
   
   
   
   
    QIANFAN_SK="your QIANFAN_SK"

通过配置文件加载环境变量

  
  
   
   
    import os
   
   
   
   
    from dotenv import load_dotenv
   
   
   
   
    load_dotenv(dotenv_path = "env",override = True)

2、pinecone初始化

初始化pinecone，并创建pinecone索引（index）

  
  
   
   
    import pinecone
   
   
   
   
    from tqdm.autonotebook import tqdm
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    PINECONE_API_KEY = os.getenv("PINECONE_API_KEY")
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    # PINECONE免费用户的默认ENV都是"gcp-starter"
   
   
   
   
    PINECONE_ENV = "gcp-starter"
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    pinecone.init(
   
   
   
   
        api_key=PINECONE_API_KEY,
   
   
   
   
        environment=PINECONE_ENV
   
   
   
   
    )
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    index_name = "qianfan-vdb"
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    if index_name not in pinecone.list_indexes():
   
   
   
   
        # we create a new index
   
   
   
   
        pinecone.create_index(
   
   
   
   
            name=index_name,
   
   
   
   
            metric='euclidean',
   
   
   
   
            dimension=384,  # 千帆Embedding-V1向量模型是384维，所以这里设置成384
   
   
   
   
        )

3、千帆SDK初始化鉴权

  
  
   
   
    import os
   
   
   
   
    QIANFAN_AK=os.getenv("QIANFAN_AK")
   
   
   
   
    QIANFAN_SK=os.getenv("QIANFAN_SK")
   
   
   
   
    os.environ["QIANFAN_AK"] = QIANFAN_AK
   
   
   
   
    os.environ["QIANFAN_SK"] = QIANFAN_SK

4、文件切片并保存至向量数据库

  
  
   
   
    from langchain.document_loaders import PyMuPDFLoader
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    loader = PyMuPDFLoader("./example_data/ai-paper.pdf")
   
   
   
   
    documents = loader.load()

5、切片

初始化vectorstore，使用PyMuPDFLoader加载PDF文件

  
  
   
   
    from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=384, chunk_overlap=0, separators=["\n\n", "\n", " ", "", "。", "，"])
   
   
   
   
    docs_spilts = text_splitter.split_documents(documents)
   
   
   
   
    print(f"{len(docs_spilts)} documents block loaded")

6、存储

  
  
   
   
    from langchain.vectorstores import Pinecone
   
   
   
   
    from langchain.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint(model="Embedding-V1")
   
   
   
   
    pinecone_vdb = Pinecone.from_documents(docs_spilts, embeddings, index_name=index_name)

7、加载已有向量数据库

如果向量数据库已存在，并且已有数据，可以通过Pinecone.from_existing_index加载已有向量数据库

  
  
   
   
    from langchain.vectorstores import Pinecone
   
   
   
   
    from langchain.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    index_name = "qianfan-vdb"
   
   
   
   
    embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint(model="Embedding-V1")
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    Pinecone.from_existing_index(index_name=index_name, embedding=embeddings)

8、新建Retriever

  
  
   
   
    retriever = pinecone_vdb.as_retriever(search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={'score_threshold': 0.5, "k":3 })

9、查看相似度文档

  
  
   
   
    # 定义query
   
   
   
   
    query = "ERNIE1.0是什么时候发布的？"

  
  
   
   
    # 检索与query相似度最高的文档
   
   
   
   
    matched_docs = retriever.get_relevant_documents(query)

10、问答

  
  
   
   
    # 新建LLM类对象
   
   
   
   
    from langchain.chat_models import QianfanChatEndpoint
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    llm = QianfanChatEndpoint(model="ERNIE-Bot-4")

  
  
   
   
    from langchain.chains import RetrievalQA
   
   
   
   
    from langchain.prompts import PromptTemplate
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    CUSTOM_PROMPT = """
   
   
   
   
    现在你是一个阅读理解机器人，你会阅读并深度理解我给你的文本内容并据此回答我所提出的问题。注意，我给出的问题是：{question} 你需要阅读理解的文本是：{context}
   
   
   
   
    """
   
   
   
   
    
   
   
   
   
    qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever, chain_type_kwargs={"prompt": PromptTemplate.from_template(CUSTOM_PROMPT)}, return_source_documents=True)

  
  
   
   
    qa_chain({"query": query})