深入理解RagGo项目中的示例实现与应用场景

2025-06-19 07:59:08作者：平淮齐Percy

项目概述

RagGo是一个基于检索增强生成(RAG)技术的Go语言库，它结合了大型语言模型(LLM)的知识生成能力和向量数据库的高效检索能力，为开发者提供了构建智能问答系统的强大工具。本文将通过分析项目中的核心示例，帮助开发者理解如何在实际项目中应用RagGo。

内存增强示例详解

示例架构设计

内存增强示例展示了一个完整的RAG系统实现，特别强调了上下文记忆能力的增强。该系统主要包含三个核心组件：

向量数据库(Milvus)：负责存储和检索文档的向量表示
内存上下文模块：管理对话历史和上下文信息
大型语言模型(OpenAI)：生成自然语言响应

核心代码解析

初始化阶段

// LLM初始化配置
llm, err := gollm.NewLLM(
    gollm.SetProvider("openai"),       // 指定服务提供商
    gollm.SetModel("gpt-4o-mini"),     // 选择模型版本
    gollm.SetAPIKey(apiKey),           // 设置API密钥
    gollm.SetLogLevel(gollm.LogLevelInfo), // 配置日志级别
)

// 向量数据库配置
vectorDB, err := raggo.NewVectorDB(
    raggo.WithType("milvus"),          // 指定数据库类型
    raggo.WithAddress("localhost:19530"), // 设置连接地址
)

// 内存上下文配置
memoryContext, err := raggo.NewMemoryContext(apiKey,
    raggo.MemoryCollection("tech_docs"), // 指定集合名称
    raggo.MemoryTopK(5),               // 设置返回最相似的5个结果
    raggo.MemoryMinScore(0.01),        // 设置最小相似度阈值
    raggo.MemoryStoreLastN(10),        // 保留最近10条对话历史
    raggo.MemoryStoreRAGInfo(true),    // 存储RAG相关信息
)

这段初始化代码展示了如何配置RAG系统的三大核心组件，每个配置选项都有明确的语义，开发者可以根据实际需求调整参数。

文档处理流程

// 文档加载与处理
docsDir := filepath.Join("examples", "chat", "docs")
docs := []string{
    filepath.Join(docsDir, "microservices.txt"),
    filepath.Join(docsDir, "vector_databases.txt"),
    // 可扩展添加更多文档
}

for _, doc := range docs {
    content, err := os.ReadFile(doc)
    if err != nil {
        log.Printf("Warning: Failed to read %s: %v", doc, err)
        continue  // 跳过无法读取的文件
    }
    // 将文档内容存储到内存上下文中
    err = memoryContext.Store(ctx, filepath.Base(doc), string(content))
    if err != nil {
        log.Printf("Warning: Failed to store %s: %v", doc, err)
    }
}

文档处理流程展示了如何将本地文档加载到系统中，并存储到向量数据库中。这里有几个值得注意的点：

采用了容错处理，单个文件读取失败不会中断整个流程
使用文件基名(filepath.Base)作为文档标识符
文档内容以字符串形式存储

交互式查询处理

// 交互式查询循环
scanner := bufio.NewScanner(os.Stdin)
for {
    fmt.Print("\nEnter your question (or 'quit' to exit): ")
    if !scanner.Scan() {
        break  // 输入结束
    }
    
    query := scanner.Text()
    if strings.ToLower(query) == "quit" {
        break  // 用户退出
    }

    // 使用上下文处理查询
    response, err := memoryContext.ProcessWithContext(ctx, query)
    if err != nil {
        log.Printf("Error processing query: %v", err)
        continue  // 继续下一个查询
    }

    fmt.Printf("\nResponse: %s\n", response)
}