如何利用 Langchain 构建基于 JSON 数据的问答系统？

python

2024-07-14 01:58:14

Langchain 构建基于 JSON 查询的问答系统：精准提取信息，告别大海捞针！

你是否曾面对庞杂的 JSON 数据，苦于无法快速找到所需信息？传统搜索引擎只能根据关键词匹配页面，而无法理解你的真正意图。现在，借助 Langchain 构建的智能问答系统，你可以摆脱这种困境，实现精准信息提取，告别大海捞针式的搜索方式！

Langchain 与 JSON：强强联手，解锁数据潜能

Langchain 作为一个强大的语言模型工具，能够理解和处理人类语言，而 JSON 作为一种轻量级的数据交换格式，被广泛应用于各种应用中。将两者结合，便可以打造一个能够理解自然语言并从 JSON 数据中提取信息的智能问答系统。

系统构建步骤：化繁为简，轻松上手

1. 数据预处理：为 Langchain “翻译” JSON

首先，我们需要将 JSON 数据“翻译”成 Langchain 能够理解的格式。

import json

# 加载 JSON 数据
with open('your_data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 将数据转换为 Langchain 文档格式
documents = []
for page_name, info in data.items():
    documents.append({
        'page_name': page_name,
        'content': info['data'],
        'url': info['url']
    })

以上代码将每个页面信息提取出来，转换成包含 page_name，content 和 url 三个字段的字典，存储在 documents 列表中，方便 Langchain 后续处理。

2. 文本分割：将长篇大论拆分成“短句”

为了提高检索效率，我们需要将长文本分割成多个片段，就像将一篇长文章分成多个段落一样。

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 初始化文本分割器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=20)

# 对文本进行分割
all_splits = text_splitter.split_documents(documents)

这里我们使用 RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分割成多个长度为 500 个字符的片段，并设置 20 个字符的重叠部分，确保语义的连贯性，避免出现断章取义的情况。

3. 嵌入模型和向量数据库：将文本转化为“地图坐标”

接下来，我们需要将文本片段转换为向量表示，并存储到向量数据库中。

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

# 初始化嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 初始化向量数据库
vectordb = FAISS.from_documents(all_splits, embeddings)

这里我们使用 OpenAI 的嵌入模型将文本片段转换为向量，就像将每个片段放置在多维空间中的一个点，并使用 FAISS 构建向量数据库，就像为这些点绘制一张地图，方便快速查找。

4. 构建问答链：让 Langchain “思考”并给出答案

最后，我们使用 Langchain 的 RetrievalQA 链构建问答系统，就像为 Langchain 装上“大脑”，使其能够理解问题并给出答案。

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

# 初始化语言模型
llm = OpenAI()

# 初始化检索器
retriever = vectordb.as_retriever()

# 构建问答链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm, 
    chain_type="stuff", 
    retriever=retriever
)

# 测试问答系统
query = "这个网站是关于什么的？"
result = qa({"query": query})

# 打印结果
print(result['result'])

这里我们使用 OpenAI 的语言模型作为问答系统的核心，并使用 RetrievalQA 链将检索器和语言模型连接起来。当用户输入问题时，RetrievalQA 链会先使用检索器在向量数据库中查找相关文本片段，然后将这些片段和用户问题一起传递给语言模型，最终生成答案，就像 Langchain 在“思考”后给出的答案。

常见问题解答

问：除了 OpenAI 嵌入模型，还可以使用其他模型吗？

答：当然可以！Langchain 支持多种嵌入模型，例如 Hugging Face 模型、 Cohere 模型等，您可以根据实际需求选择合适的模型。
问：向量数据库的选择对系统性能有影响吗？

答：是的，不同的向量数据库在查询速度和存储容量方面有所差异。FAISS 是一种高性能的向量数据库，适用于处理大规模数据集，您也可以根据实际情况选择其他向量数据库，例如 Chroma、 Pinecone 等。
问：如何评估问答系统的性能？

答：您可以使用一些指标来评估问答系统的性能，例如准确率、召回率、F1 分数等。
问：如何处理用户问答系统中未出现过的问题？

答：您可以构建一个“兜底”机制，当系统无法找到相关答案时，可以返回一些通用的回答，或者引导用户尝试其他问题。
问：如何持续改进问答系统的性能？

答：持续改进问答系统的方法有很多，例如：
- 使用更多数据训练模型，提高模型的泛化能力；
- 对数据进行更精细的预处理，例如实体识别、关系抽取等；
- 优化检索策略，提高检索效率；
- 收集用户反馈，不断改进系统。