LangChain结合通义千问的自建知识库

在使用了通义千问API了之后，下一步就是构建知识库文档，使用了比较有名的LangChian，最后成果将自己的txt生成了知识向量库，最后我还把自己的论文生成了一个知识向量库，然后问他我的创新点是啥，实话实说比我总结的好，我想这下回老师要是看不懂我论文的时候能不能直接，嗯，对吧，反正也是工作中用到还挺有意思的，能分享的部分我都分享出来了，然后这个是接着通专栏的第一篇的延申文档。

文章目录

LangChain结合通义千问的自建知识库
- 1.文本切片
- 2.读取本地Embedding模型
- 3. 保存向量数据库
- 4.检索数据库中的相似样本
- 5.使用通义千问总结归纳
- 6.额外补充 LangChain 使用通义模型进行流式输出
- 7.目前发现的LangChain使用问题总结

1.文本切片

在构建知识库的过程中，文本切片是一项关键步骤，其目的在于将大型文档分解成更小、更易于管理的单元、提升检索效率

使用LangChian库进行文本切分，实现代码如下，之后对关键代码进行详细介和API函数的参数介绍。

from langchain_community.document_loaders import UnstructuredFileLoader
# 旧版用法
# from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 导入文本
loader = UnstructuredFileLoader("test.txt")
# 将文本转成 Document 对象
data = loader.load()
print(f'documents:{len(data)}')

# 初始化加载器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)
# 切割加载的 document
split_docs = text_splitter.split_documents(data)
print("split_docs size:",len(split_docs))
print(split_docs)

langchain_community.document_loaders

官网文档地址：https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/document_loaders

UnstructuredFileLoader主要用于加载文件中未结构化的文本，用于对未处理的文件进行一些预处理编码识别，格式规范化等，确保文本数据识别接下来的预处理，该函数可以用于读取txt文件，不能处理csv格式文件 csv格式文件请使用langchain_community.document_loaders.csv_loader加载

# 加载文档做处理文档的准备工作
loader = UnstructuredFileLoader("test.txt")
# 调用load发开始进行预处理的过程
data = loader.load()

langchain.text_splitter.RecursiveCharacterTextSplitter

RecursiveCharacterTextSplitter将使用UnstructuredFileLoader加载之后的样本进行切分，利于对长文本的精细化处理。

其中的两个主要参数chunk_size和chunk_overlap的作用如下

chunk_size：切割的最长长度，该长度的单位是字符不是token长度
chunk_overlap：切割的重叠长度

以上两个参数均没有默认值需要手动设置

# 初始化加载器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)
# 切割加载的 document
split_docs = text_splitter.split_documents(data)

2.读取本地Embedding模型

考虑到使用在线OpenAI 的Embedding模型消耗的Token过高，决定使用HuggingFaceEmbeddings加载离线的Embedding模型，代码如下。

from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

model_name = r"bce-embedding-vase_v1"
model_kwargs = {'device': 'cpu'}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': False}
hf = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs
)

**其中model_name指代的不是模型名称，是包含训练好的模型在内的配置文件夹名称，在配置文件夹下面包含各类配置文件，且目前需要使用官方支持的模型，如果官方的不支持该模型，虽然在指定路径下存在着模型文件pytorch_model.bin,会出现以下警告信息，虽然程序没有报错，但是其没有成功加载模型，会提示找不到模型文件然后用平均策略创造了一个新的模型。**还有可能出现找不到配置文件等错误，后续评估不同Embedding模型的效果。

No sentence-transformers model found with name ernie-3.0-xbase-zh. Creating a new one with MEAN pooling.

在可用其中使用最多的是bce-embedding-vase_v1模型，其是有道公司发布的一个embedding模型，基于pytorch框架编写，支持对中文和英文生成嵌入向量，链接网址如下，下载文件内容需要注册HuggingFace账号。

网址：https://huggingface.co/maidalun1020

在这里插入图片描述

3. 保存向量数据库

使用langchain_community.vectorstores.Chroma保存知识向量库，其保存的完整代码如下，关键行解释在后。

官方文档地址：https://api.python.langchain.com/en/latest/vectorstores/langchain_community.vectorstores.chroma.Chroma.html#

from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
import sentence_transformers
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 导入文本
loader = UnstructuredFileLoader("test.txt")
data = loader.load()

# 文本切分
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)
split_docs = text_splitter.split_documents(data)

model_name = r"bce-embedding-vase_v1"
model_kwargs = {'device': 'cpu'}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': False}
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs
)

#保存向量数据库部分

# 初始化数据库
db = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings,persist_directory="./chroma/news_test")
# 持久化
db.persist()
# 对数据进行加载
db = Chroma(persist_directory="./chroma/news_test", embedding_function=embeddings)

初始化数据库

使用Chroma.from_documents来初始化也就生成一个词向量数据库，他对原始文档中的数据进行处理并通过模型映射成向量 ,其中split_docs为切分之后的文本，embeddings为初始化之后的模型

db = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings,persist_directory="./chroma/news_test")

持久化

在实例化了一个用于初始化向量数据库的类之后，需要调用persist函数对其进行保存，之后再使用的时候加载之前初始化得到的向量数据库即可，不需要重新初始化，也就是通过模型生成向量数据库。

db.persist()

对数据进行加载

persist_directory该变量为初始化数据库中指定的路径，embedding_function表示使用的embedding模型，如果不对已经生成的向量数据库添加新的文档则不需要指定。

db = Chroma(persist_directory="./chroma/news_test", embedding_function=embeddings)

4.检索数据库中的相似样本

在使用大语言模型对数据库中的内容进行总结归纳之前，需要去搜被切分的文本中哪些文本于问题相似，然后将搜索到的相似的样本和问题发给大模型大模型在根据相似样本和问题得到总结。在代码中使用到的是similarity_search其作用是需要对搜索到的相似文本进行输出的时候采用。

from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
import IPython
import sentence_transformers
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.llms import Tongyi

model_name = r"bce-embedding-vase_v1"
model_kwargs = {'device': 'cpu'}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': False}
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs
)

db = Chroma(persist_directory="./chroma/news_test", embedding_function=embeddings)
question = "浩浩的科研笔记的原力等级"
# 寻找四个相似的样本
similarDocs = db.similarity_search(question,k=4)
print(similarDocs)

5.使用通义千问总结归纳

在使用LangChain的过程中，使用langchain.chains.RetrievalQA对从向量数据库中检索出来的类似样本进行总结归纳。自建的知识库文本如下：

CSDN中浩浩的科研笔记博客的作者是陈浩，博客的地址为 www.chen-hao.blog.csdn.net。
其原力等级为5级，在其学习评价中，其技术能力超过了99.6%的同码龄作者，且超过了97.9%的研究生用户。
该博客中包含了，单片机，深度学习，数学建模，优化方法等，相关的博客信息，其中访问量最多的博客是《Arduino 让小车走实现的秘密 增量式PID 直流减速编码电机》。
其个人能力主要分布在Python，和Pytorch方面，其中python相对最为擅长，希望可以早日成为博客专家。

提问问题：

浩浩的科研笔记的原力等级是多少？

代码实现：

from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.llms import Tongyi

model_name = r"bce-embedding-vase_v1"
model_kwargs = {'device': 'cpu'}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': False}
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs
)

db = Chroma(persist_directory="./chroma/news_test", embedding_function=embeddings)

retriever = db.as_retriever()
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=Tongyi(), retriever=retriever)

query = "浩浩的科研笔记的原力等级是多少？"
print(qa.run(query))

在这里插入图片描述

retriever = db.as_retriever()创建一个检索器，其作用是在数据库中于问题相似的样本片段，默认搜索的样本为4，其和配置详细参数参考官方文档.

文档地址为：https://api.python.langchain.com/en/latest/vectorstores/langchain_community.vectorstores.chroma.Chroma.html#langchain_community.vectorstores.chroma.Chroma.as_retriever

6.额外补充 LangChain 使用通义模型进行流式输出

目前位置，使用LangChain对通义千问的支持性仍然不高，官方文档的所有例程都是OpenAI模型，所以想使用多轮对话，或者流式输出等都有各种各样的BUG，其中我找到了使用流式输出的解决办法，但是依旧需要对按照好的库文件进行更改。

这里是将官方的流式输出代码，换成Tongyi模型，官方代码里使用的模型是OpenAI,

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.llms import Tongyi


llm = Tongyi(streaming=True, max_tokens=2048)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [("system", "你是一个专业的AI助手。"), ("human", "{query}")]
)
llm_chain = prompt | llm

ret = llm_chain.stream({"query": "你是谁？"})
for token in ret:
    print(token, end="", flush=True)
print()

在使用LangChain中的Tongyi模型进行流式输出时，按照官方的代码直接运行会报一个类型错误：

TypeError: Additional kwargs key output_tokens already exists in left dict and value has unsupported type <class 'int'>.

其指向的错误文件路径如下

C:\Users\Chenhao\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\langchain_core\utils\_merge.py

点开文件里面内容如下,其主要作用合并两个字典，然后处理字典中键值冲突的问题，之后将该BUG在stakflow上提问，得到了回复，根据测试直接让merge_dicts返回该字典即{'input_tokens': 530, 'output_tokens': 2, 'total_tokens': 532}，该BUG目前还没有修复。

from __future__ import annotations

from typing import Any, Dict


def merge_dicts(left: Dict[str, Any], right: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    """Merge two dicts, handling specific scenarios where a key exists in both
    dictionaries but has a value of None in 'left'. In such cases, the method uses the
    value from 'right' for that key in the merged dictionary.

    Example:
        If left = {"function_call": {"arguments": None}} and
        right = {"function_call": {"arguments": "{\n"}}
        then, after merging, for the key "function_call",
        the value from 'right' is used,
        resulting in merged = {"function_call": {"arguments": "{\n"}}.
    """
    merged = left.copy()
    for k, v in right.items():
        if k not in merged:
            merged[k] = v
        elif merged[k] is None and v:
            merged[k] = v
        elif v is None:
            continue
        elif merged[k] == v:
            continue
        elif type(merged[k]) != type(v):
            raise TypeError(
                f'additional_kwargs["{k}"] already exists in this message,'
                " but with a different type."
            )
        elif isinstance(merged[k], str):
            merged[k] += v
        elif isinstance(merged[k], dict):
            merged[k] = merge_dicts(merged[k], v)
        elif isinstance(merged[k], list):
            merged[k] = merged[k] + v
        else:
            raise TypeError(
                f"Additional kwargs key {k} already exists in left dict and value has "
                f"unsupported type {type(merged[k])}."
            )

    return merged

修改之后的文件如下,由于修改的是库文件中的代码，所以会有确认提示，在修改了之后在运行上流式输出的代码即可，前提是已经申请成果，且配置好了相关的API-KEY

from __future__ import annotations

from typing import Any, Dict

def merge_dicts(left: Dict[str, Any], right: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    merged = {'input_tokens': 530, 'output_tokens': 2, 'total_tokens': 532}
    return merged