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【RAG】基于向量检索的 RAG （BGE示例）

news 来源：原创 2025/8/25 0:10:18

RAG机器人 结构体

  • 文本向量化: 使用 BGE 模型将文档和查询编码为向量。
    （BGE 是专为检索任务优化的开源 Embedding 模型，除了本文API调用，也可以通过Hugging Face 本地部署BGE 开源模型）

  • 向量检索: 从数据库中找到与查询相关的文档片段。

  • 答案生成: 结合检索结果和用户输入，调用文心模型生成最终回答。

class RAG_Bot:def __init__(self, vector_db, llm_api, n_results=2):self.vector_db = vector_dbself.llm_api = llm_apiself.n_results = n_resultsdef chat(self, user_query):# 1. 检索search_results = self.vector_db.search(user_query, self.n_results)# 2. 构建 Promptprompt = build_prompt(prompt_template, context=search_results['documents'][0], query=user_query)# 3. 调用 LLMresponse = self.llm_api(prompt)return response
####### 创建一个RAG机器人
bot = RAG_Bot(vector_db,llm_api=get_completion
)user_query = "llama 2有多少参数?"response = bot.chat(user_query)print(response)#####
llama 2有7B, 13B和70B参数。

MyVectorDBConnector:

自定义向量数据库，存储文档向量。
embedding_fn=get_embeddings_bge: 使用 BGE 模型生成向量。
add_documents(paragraphs): 向数据库中添加文档（已提前定义 paragraphs）。

RAG_Bot:

检索增强生成机器人，结合向量搜索与大模型生成。
chat(user_query): 执行“检索→生成”流程：
将用户查询向量化。
从数据库检索相关文档。
将检索结果作为上下文，调用文心模型生成回答。

使用国产模型

import json
import requests
import os# 通过鉴权接口获取 access tokendef get_access_token():"""使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）:return: access_token，或是None(如果错误)"""url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"params = {"grant_type": "client_credentials","client_id": os.getenv('ERNIE_CLIENT_ID'),"client_secret": os.getenv('ERNIE_CLIENT_SECRET')}return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))# 调用文心千帆 调用 BGE Embedding 接口def get_embeddings_bge(prompts):url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/embeddings/bge_large_en?access_token=" + get_access_token()payload = json.dumps({"input": prompts})headers = {'Content-Type': 'application/json'}response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload).json()data = response["data"]return [x["embedding"] for x in data]# 调用文心4.0对话接口
def get_completion_ernie(prompt):url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions_pro?access_token=" + get_access_token()payload = json.dumps({"messages": [{"role": "user","content": prompt}]})headers = {'Content-Type': 'application/json'}response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload).json()return response["result"]# 创建一个向量数据库对象
new_vector_db = MyVectorDBConnector("demo_ernie",embedding_fn=get_embeddings_bge
)
# 向向量数据库中添加文档
new_vector_db.add_documents(paragraphs)# 创建一个RAG机器人
new_bot = RAG_Bot(new_vector_db,llm_api=get_completion_ernie
)user_query = "how many parameters does llama 2 have?"response = new_bot.chat(user_query)print(response)

拓展实践

1. 优化 Access Token 管理
  • 缓存 Token：减少鉴权接口调用次数，仅在 Token 过期时刷新。
  • 示例代码：
    from datetime import datetime, timedeltaclass TokenManager:_token = None_expires_at = None@classmethoddef get_token(cls):if cls._token is None or datetime.now() > cls._expires_at:cls._refresh_token()return cls._token@classmethoddef _refresh_token(cls):url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"params = {"grant_type": "client_credentials","client_id": os.getenv('ERNIE_CLIENT_ID'),"client_secret": os.getenv('ERNIE_CLIENT_SECRET')}response = requests.post(url, params=params)response.raise_for_status()data = response.json()cls._token = data["access_token"]# 默认 Token 有效期为 30 天，但建议按实际返回的 expires_in 设置cls._expires_at = datetime.now() + timedelta(seconds=data.get("expires_in", 2592000) - 300)  # 提前 5 分钟刷新
2. 增强错误处理与重试
  • 重试网络请求：使用 tenacity 库自动重试失败请求。
  • 捕获异常：明确处理常见错误（如网络超时、无效响应）。
  • 示例代码：
    from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type
import requests.exceptions as req_exceptions@retry(stop=stop_after_attempt(3),wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10),retry=retry_if_exception_type((req_exceptions.Timeout, req_exceptions.ConnectionError))
)
def safe_api_request(url, headers, payload):try:response = requests.post(url, headers=headers, data=payload, timeout=10)response.raise_for_status()return response.json()except req_exceptions.HTTPError as e:if response.status_code == 401:TokenManager._refresh_token()  # Token 可能过期，强制刷新raiseraise ValueError(f"API 错误: {e.response.text}")
3. 验证环境变量
  • 启动时检查：确保关键配置已正确设置。
  • 示例代码：
    def validate_env_vars():required_vars = ['ERNIE_CLIENT_ID', 'ERNIE_CLIENT_SECRET']missing_vars = [var for var in required_vars if not os.getenv(var)]if missing_vars:raise EnvironmentError(f"缺少环境变量: {', '.join(missing_vars)}")# 在程序初始化时调用
validate_env_vars()
4. 优化向量数据库交互
  • 批量插入文档：减少 API 调用次数。
  • 分块策略：根据 Embedding 模型的最大输入长度分块文本。
  • 示例优化（假设使用 MyVectorDBConnector）：
    class MyVectorDBConnector:def __init__(self, name, embedding_fn, chunk_size=512):self.embedding_fn = embedding_fnself.chunk_size = chunk_size  # 根据模型支持的最大长度设置def add_documents(self, documents):chunks = self._chunk_documents(documents)embeddings = self.embedding_fn(chunks)# 批量存储到向量数据库def _chunk_documents(self, documents):# 实现基于句子或固定长度的分块逻辑pass

优化后的代码示例

整合上述改进后的核心逻辑：

import os
import json
import logging
from datetime import datetime, timedelta
import requests
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type
import requests.exceptions as req_exceptions# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)# 环境变量校验
def validate_env_vars():required_vars = ['ERNIE_CLIENT_ID', 'ERNIE_CLIENT_SECRET']missing_vars = [var for var in required_vars if not os.getenv(var)]if missing_vars:raise EnvironmentError(f"Missing env vars: {', '.join(missing_vars)}")
validate_env_vars()# Token 管理
class TokenManager:_token = None_expires_at = None@classmethoddef get_token(cls):if cls._token is None or datetime.now() > cls._expires_at:cls._refresh_token()return cls._token@classmethoddef _refresh_token(cls):logger.info("Refreshing access token...")url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"params = {"grant_type": "client_credentials","client_id": os.getenv('ERNIE_CLIENT_ID'),"client_secret": os.getenv('ERNIE_CLIENT_SECRET')}response = requests.post(url, params=params)response.raise_for_status()data = response.json()cls._token = data["access_token"]cls._expires_at = datetime.now() + timedelta(seconds=data.get("expires_in", 2592000) - 300)# 安全 API 请求
@retry(stop=stop_after_attempt(3),wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10),retry=retry_if_exception_type((req_exceptions.Timeout, req_exceptions.ConnectionError))
)
def safe_api_request(url, headers, payload):try:response = requests.post(url, headers=headers, data=payload, timeout=10)response.raise_for_status()return response.json()except req_exceptions.HTTPError as e:if response.status_code == 401:TokenManager._refresh_token()raiselogger.error(f"API Error: {e.response.text}")raise# 公共 API 调用封装
def call_ernie_api(endpoint, payload):base_url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop"url = f"{base_url}/{endpoint}?access_token={TokenManager.get_token()}"headers = {'Content-Type': 'application/json'}return safe_api_request(url, headers, json.dumps(payload))# Embedding 接口
def get_embeddings_bge(prompts):logger.info(f"Generating embeddings for {len(prompts)} prompts")response = call_ernie_api("embeddings/bge_large_en", {"input": prompts})return [x["embedding"] for x in response["data"]]# 文心 4.0 对话接口
def get_completion_ernie(prompt):logger.info(f"Generating completion for prompt: {prompt[:50]}...")response = call_ernie_api("chat/completions_pro", {"messages": [{"role": "user", "content": prompt}]})return response["result"]

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编程日记 2025/8/22 2:38:21

李沐《动手学深度学习》——14.9. 用于预训练BERT的数据集——wiki数据集问题以及存在的其他问题

问题1&#xff1a;出现"file is not a zip file" 原因是链接已经失效。 解决方法&#xff1a;打开下面链接自行下载&#xff0c;需要魔法。下载完解压到特定位置。 下载链接&#xff1a;项目首页 - Wikitext-2-v1数据包下载:Wikitext-2-v1 数据包下载本仓库提供了一…...

编程日记 2025/8/18 23:00:45

【英伟达AI论文】多模态大型语言模型的高效长视频理解

摘要&#xff1a;近年来&#xff0c;基于视频的多模态大型语言模型&#xff08;Video-LLMs&#xff09;通过将视频处理为图像帧序列&#xff0c;显著提升了视频理解能力。然而&#xff0c;许多现有方法在视觉主干网络中独立处理各帧&#xff0c;缺乏显式的时序建模&#xff0c;…...

编程日记 2025/8/21 15:50:49

深入理解 DOM 元素

深入理解 DOM 元素&#xff1a;构建动态网页的基石 在网页开发的世界里&#xff0c;DOM&#xff08;Document Object Model&#xff0c;文档对象模型&#xff09;元素宛如一座桥梁&#xff0c;连接着静态的 HTML 结构与动态的 JavaScript 交互逻辑。它让原本呆板的网页变得鲜活…...

编程日记 2025/8/22 21:45:10

linux如何判断进程对磁盘是随机写入还是顺序写入？

模拟工具&性能测试工具&#xff1a;fio fio参数说明&#xff1a; filename/dev/sdb1&#xff1a;测试文件名称&#xff0c;通常选择需要测试的盘的data目录。 direct1&#xff1a;是否使用directIO&#xff0c;测试过程绕过OS自带的buffer&#xff0c;使测试磁盘的结果更真…...

编程日记 2025/8/20 14:35:30

实现静态网络爬虫（入门篇）

一、了解基本概念以及信息 1.什么是爬虫 爬虫是一段自动抓取互联网信息的程序&#xff0c;可以从一个URL出发&#xff0c;访问它所关联的URL&#xff0c;提取我们所需要的数据。也就是说爬虫是自动访问互联网并提取数据的程序。 它可以将互联网上的数据为我所用&#xff0c;…...

编程日记 2025/8/21 5:12:42