一套完整的 RAG 腳手架，附完整代碼，基于LangChain

大家好，我是 Ai 學習的老章。

最近 RAG（檢索增強生成）這個概念火得一塌糊涂，各種優化方案層出不窮。如果你還在為如何構建一個高效、智能的 RAG 系統而苦惱，或者想深入了解 RAG 的各種高級玩法，那么今天老章要給大家安利一個寶藏項目——bRAG-langchain！

這個項目簡直就是 RAG 領域的“葵花寶典”，它通過一系列精心設計的 Jupyter Notebooks，帶你從 RAG 的基本架構，一路玩轉到多查詢、路由、高級檢索和重排等各種騷操作。跟著它走，你的 RAG 系統絕對能脫胎換骨！

什么是 bRAG-langchain？

簡單來說，bRAG-langchain 是一個專注于探索LangChain 框架下 RAG 技術的開源項目。它不僅僅是代碼的堆砌，更是一套系統性的學習路徑，旨在幫助開發者理解并實踐 RAG 的各種高級策略。

項目巧妙地將復雜的 RAG 概念拆解成一個個獨立的 Jupyter Notebooks，每個 Notebook 都聚焦于一個特定的主題，讓你能夠循序漸進地掌握 RAG 的精髓。

從零到英雄：bRAG-langchain 項目深度解析，你的一站式高級 RAG 應用開發指南

在人工智能領域，檢索增強生成（RAG）已成為構建智能、可靠、能引用特定知識的語言模型的關鍵技術。然而，從一個簡單的概念到一個生產級的 RAG 系統，中間充滿了挑戰。如何超越基礎的“向量搜索+LLM”，構建一個真正強大、精確且高效的 RAG 應用？

答案就在 bRAG-langchain 這個開源項目中。

bRAG-langchain不僅僅是一個代碼庫，它更像是一本互動式的教科書。通過一系列精心設計的 Jupyter Notebooks，該項目為開發者和 AI 愛好者們提供了一條從入門到精通的清晰學習路徑。

本文將帶您深入探索bRAG-langchain，理解其核心架構，并領略其如何通過一系列進階技術，將一個基礎的 RAG 應用逐步打造成一個智能、高效的知識問答系統。

宏觀視角：RAG 架構解析

在深入代碼之前，我們首先需要理解一個典型的 RAG 系統是如何工作的。bRAG-langchain項目中提供的這張架構圖清晰地展示了其核心流程：

RAG 詳細架構圖

這個流程可以分解為以下幾個關鍵階段：

1. 文檔加載與切分 (Loading & Splitting):首先，系統加載你的原始文檔（如 PDF、Markdown、網頁等），并將其切割成更小的、易于處理的文本塊 (Chunks)。

2. 向量化 (Embedding):使用像 OpenAI 這樣的模型，將每個文本塊轉換為一個向量（一串數字）。這個向量代表了文本塊在多維空間中的語義位置。

3. 向量存儲 (Vector Store):將這些文本塊及其對應的向量存儲在一個專門的數據庫中，如ChromaDB或Pinecone。這個數據庫能以極高的效率進行向量相似度搜索。

4. 檢索 (Retrieval):當用戶提出問題時，系統同樣將問題向量化，然后在向量數據庫中搜索與之最相似的文本塊，并將它們作為“上下文”檢索出來。

5. 生成 (Generation):最后，系統將用戶的原始問題和檢索到的上下文信息，一同“喂”給大型語言模型（LLM），讓 LLM 基于給定的上下文來生成一個精準、可靠的答案。

整個過程由LangChain框架進行編排和粘合，極大地簡化了開發流程。

動手實踐：項目設置

理論講完了，讓我們親自動手。bRAG-langchain的上手過程非常簡單：

1. 克隆項目庫:

   git clone https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain.git

2. 安裝依賴:

   pip install -r requirements.txt

3. 配置環境變量:

   cp .env.example .env

   然后，編輯新創建的.env文件，填入你的 OpenAI、Cohere 等平臺的 API 密鑰。

完成以上步驟后，你就可以開始探索了！項目根目錄下的full_basic_rag.ipynb是一個絕佳的起點，它包含了一個完整、基礎的 RAG 聊天機器人的所有代碼，讓你可以在幾分鐘內就擁有一個可以運行的原型。

進階之旅：Notebooks 核心內容探索

bRAG-langchain的精髓在于其notebooks/目錄下的系列教程。它引導你從一個最基礎的 RAG 開始，逐步為其添加高級功能。

[1]_rag_setup_overview.ipynb- 奠定基石

這是你的“Hello, World!”。這個 Notebook 詳細演示了 RAG 的基礎構建模塊：如何加載文檔、切塊、使用 OpenAI 進行向量化，以及如何將它們存入 ChromaDB 向量數據庫。這是后續所有高級功能的基礎。

[2]_rag_with_multi_query.ipynb- 超越簡單搜索

問題:用戶的提問方式可能是模糊或多方面的，單一的向量搜索可能無法命中最佳答案。解決方案:**多查詢檢索 (Multi-Query Retrieval)**。這個 Notebook 教你如何利用 LLM，根據用戶的原始問題自動生成多個不同角度的子問題。例如，當用戶問“如何構建一個好的 RAG 系統？”時，LLM 可能會自動生成“RAG 的關鍵組件是什么？”、“評估 RAG 性能的指標有哪些？”等子問題。通過對這些子問題分別進行檢索并合并結果，系統能撒下一張更大的網，從而捕獲到更全面、更相關的上下文。

[3]_rag_routing_and_query_construction.ipynb- 構建智能路由

問題:并非所有問題都需要通過向量搜索來回答。有些可能是簡單的對話，有些可能需要查詢結構化數據。解決方案:**路由 (Routing)**。這是通往智能 Agent 的關鍵一步。該 Notebook 演示了如何構建一個“路由器”，它首先分析用戶的意圖，然后智能地將請求分發到不同的處理鏈上。例如，一個問題可以被路由到：

• 一個用于向量搜索的 RAG 鏈。

• 一個用于總結對話歷史的摘要鏈。

• 一個用于回答常規問題的普通 LLM 鏈。

這使得你的應用不再是一個單功能的問答機器人，而是一個能處理復雜任務的智能系統。

[4]_rag_indexing_and_advanced_retrieval.ipynb- 探索高級索引

問題:如何索引數據與如何檢索數據同等重要。僅索引原始文本塊可能限制了檢索的效果。解決方案:**多重表示索引 (Multi-representation Indexing)**。這個 Notebook 引入了一個強大的概念：除了索引原始文本塊，我們還可以索引該文本塊的多種其他“表示”，例如：

• 該文本塊的摘要。

• 由 LLM 生成的、與該文本塊相關的可能問題。

這樣，即使用戶的提問方式與原文措辭差異很大，也可能通過摘要或可能問題命中相關的上下文，極大地提升了檢索的召回率。

[5]_rag_retrieval_and_reranking.ipynb- 精益求精的重排序

問題:初步檢索出的文檔列表可能數量很多，且相關性良莠不齊，甚至存在干擾信息。解決方案:**重排序 (Re-ranking)**。這是提升 RAG 質量的最后一道關鍵工序。該 Notebook 演示了如何引入一個“第二階段”模型（如 Cohere 的 Re-ranker 或 Reciprocal Rank Fusion 算法），對初步檢索到的文檔列表進行重新打分和排序，確保最相關、最重要的信息排在最前面。這能顯著提升 LLM 生成答案的質量和準確性。

為什么bRAG-langchain是一個必藏項目？

• 實踐出真知:它不是枯燥的理論，而是你可以直接運行、修改和實驗的可執行代碼。

• 結構化學習路徑:從基礎到高級，循序漸進，完美匹配人類的學習曲線。

• 緊跟前沿技術:涵蓋了多查詢、路由、重排序、多重表示等現代 RAG 系統的核心高級技術。

• 絕佳的樣板工程:full_basic_rag.ipynb為你提供了一個可以快速啟動自己項目的完美起點。

bRAG-langchain項目為所有希望在 RAG 領域深耕的開發者提供了一個寶貴的資源庫。它不僅展示了如何“構建”一個 RAG 應用，更重要的是，它揭示了如何“構建一個好”的 RAG 應用。

準備好成為一名 RAG 專家了嗎？現在就去克隆這個項目，深入探索這些 Notebooks 吧！別忘了在 GitHub 上給它一個 Star 來支持作者的辛勤工作！

項目鏈接:https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain/