RAG API 基础

LangChain4j 是一个强大的 Java 库,提供了丰富的 API 来简化构建自定义 RAG(检索增强生成)管道的过程。本指南将详细介绍 LangChain4j 的主要组件和 API,从简单到复杂的多种管道实现。

2. 核心概念

2.1 Document (文档)

Document 类表示一个完整的文档,例如单个 PDF 文件或网页。

主要方法:

• Document.text(): 返回文档的文本内容
• Document.metadata(): 返回文档的元数据
• Document.toTextSegment(): 将 Document 转换为 TextSegment
• Document.from(String, Metadata): 从文本和元数据创建 Document
• Document.from(String): 从文本创建不带元数据的 Document

2.2 Metadata (元数据)

Metadata 存储文档的额外信息,如名称、来源、最后更新时间等。

主要方法:

• Metadata.from(Map): 从 Map 创建 Metadata
• Metadata.put(String key, String value): 添加元数据条目
• Metadata.getString(String key) / getInteger(String key): 获取指定类型的元数据值
• Metadata.containsKey(String key): 检查是否包含指定键
• Metadata.remove(String key): 移除指定键的元数据条目
• Metadata.copy(): 复制元数据
• Metadata.toMap(): 将元数据转换为 Map

2.3 TextSegment (文本片段)

TextSegment 表示文档的一个片段,专用于文本信息。

主要方法:

• TextSegment.text(): 返回文本片段的内容
• TextSegment.metadata(): 返回文本片段的元数据
• TextSegment.from(String, Metadata): 从文本和元数据创建 TextSegment
• TextSegment.from(String): 从文本创建不带元数据的 TextSegment

2.4 Embedding (嵌入)

Embedding 类封装了一个数值向量,表示嵌入内容的语义含义。

主要方法:

• Embedding.dimension(): 返回嵌入向量的维度
• CosineSimilarity.between(Embedding, Embedding): 计算两个嵌入向量的余弦相似度
• Embedding.normalize(): 对嵌入向量进行归一化

3. 文档处理

3.1 Document Loader (文档加载器)

LangChain4j 提供了多种文档加载器:

• FileSystemDocumentLoader: 从文件系统加载文档
• UrlDocumentLoader: 从 URL 加载文档
• AmazonS3DocumentLoader: 从 Amazon S3 加载文档
• AzureBlobStorageDocumentLoader: 从 Azure Blob 存储加载文档
• GitHubDocumentLoader: 从 GitHub 仓库加载文档
• TencentCosDocumentLoader: 从腾讯云 COS 加载文档

3.2 Document Parser (文档解析器)

用于解析不同格式的文档:

• TextDocumentParser: 解析纯文本文件
• ApachePdfBoxDocumentParser: 解析 PDF 文件
• ApachePoiDocumentParser: 解析 MS Office 文件格式
• ApacheTikaDocumentParser: 自动检测并解析几乎所有文件格式

示例:

// 加载单个文档
Document document = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("/path/to/file.txt", new TextDocumentParser());

// 加载目录下的所有文档
List<Document> documents = FileSystemDocumentLoader.loadDocuments("/path/to/directory", new TextDocumentParser());

3.3 Document Transformer (文档转换器)

DocumentTransformer 用于对文档执行各种转换,如清理、过滤、增强或总结。

目前提供的转换器:

• HtmlToTextDocumentTransformer: 从 HTML 中提取文本内容和元数据

3.4 Document Splitter (文档拆分器)

用于将文档拆分成更小的片段:

• DocumentByParagraphSplitter: 按段落拆分
• DocumentBySentenceSplitter: 按句子拆分
• DocumentByWordSplitter: 按单词拆分
• DocumentByCharacterSplitter: 按字符拆分
• DocumentByRegexSplitter: 按正则表达式拆分

使用步骤:

1. 实例化 DocumentSplitter 并指定 TextSegment 的大小和重叠字符数
2. 调用 split(Document) 或 splitAll(List<Document>) 方法
3. DocumentSplitter 将文档拆分成小片段,并组合为 TextSegment

4. 嵌入处理

4.1 Embedding Model (嵌入模型)

EmbeddingModel 接口表示一种将文本转换为 Embedding 的模型。

主要方法:

• EmbeddingModel.embed(String): 嵌入指定文本
• EmbeddingModel.embed(TextSegment): 嵌入指定 TextSegment
• EmbeddingModel.embedAll(List<TextSegment>): 嵌入多个 TextSegment
• EmbeddingModel.dimension(): 返回嵌入向量的维度

4.2 Embedding Store (嵌入存储)

EmbeddingStore 接口表示一个嵌入存储库(向量数据库),用于存储和高效搜索相似的嵌入。

主要方法:

• EmbeddingStore.add(Embedding): 添加嵌入并返回随机 ID
• EmbeddingStore.addAll(List<Embedding>): 添加多个嵌入并返回随机 ID 列表
• EmbeddingStore.search(EmbeddingSearchRequest): 搜索最相似的嵌入
• EmbeddingStore.remove(String id): 删除指定 ID 的嵌入

4.3 Embedding Store Ingestor (嵌入存储摄取器)

EmbeddingStoreIngestor 负责将文档嵌入并存储到 EmbeddingStore 中。

示例:

EmbeddingStoreIngestor ingestor = EmbeddingStoreIngestor.builder()
    .embeddingModel(embeddingModel)
    .embeddingStore(embeddingStore)
    .build();

ingestor.ingest(document1);

可以通过指定 DocumentTransformer 和 DocumentSplitter,在嵌入前对文档进行转换和拆分。

5. 构建 RAG 管道

使用 LangChain4j 构建 RAG 管道的一般步骤:

1. 加载文档: 使用适当的 DocumentLoader 和 DocumentParser 加载文档
2. 转换文档: 使用 DocumentTransformer 清理或增强文档(可选)
3. 拆分文档: 使用 DocumentSplitter 将文档拆分为更小的片段
4. 嵌入文档: 使用 EmbeddingModel 将文档片段转换为嵌入向量
5. 存储嵌入: 使用 EmbeddingStore 存储嵌入向量
6. 检索相关内容: 根据用户查询,从 EmbeddingStore 检索最相关的文档片段
7. 生成响应: 将检索到的相关内容与用户查询一起提供给语言模型,生成最终响应

6. 最佳实践

• 根据具体需求选择合适的文档拆分策略
• 使用自定义的 DocumentTransformer 来清理和增强文档
• 选择合适的嵌入模型和嵌入存储以平衡性能和准确性
• 定期更新和维护嵌入存储,以确保信息的时效性
• 对检索结果进行后处理,如重新排序或过滤,以提高相关性

7. 结语

LangChain4j 提供了构建高效 RAG 系统所需的全套工具。通过灵活组合这些组件,您可以创建适合特定用例的自定义 RAG 管道。随着项目的发展,不断优化和调整各个组件,以提高系统的整体性能和准确性。