LangChainGo项目中获取检索增强生成(RAG)的源文档信息

在LangChainGo项目中实现检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)时，开发者经常需要了解语言模型生成答案时所参考的具体文档来源。本文将详细介绍如何在LangChainGo中获取这些源文档信息。

检索增强生成的基本流程

检索增强生成通常包含以下几个步骤：

1. 将用户查询转换为向量表示
2. 在向量数据库中搜索相似文档
3. 将检索到的文档与原始查询一起提供给语言模型
4. 语言模型基于这些信息生成最终答案

获取源文档的关键配置

在LangChainGo中，通过chains.NewRetrievalQAFromLLM创建的检索问答链默认只返回语言模型生成的答案文本。要获取模型参考的源文档，需要在创建链时进行额外配置：

qaChain := chains.NewRetrievalQAFromLLM(
    llm,
    vectorstores.ToRetriever(vectorStore, 5),
    chains.WithReturnSourceDocuments(true),  // 关键配置
)

完整实现示例

下面是一个完整的实现示例，展示了如何配置并获取源文档：

// 初始化连接和组件
conn, err := pgx.Connect(ctx, dsn)
if err != nil {
    return nil, err
}

llm, err := openai.New(
    openai.WithEmbeddingModel("text-embedding-3-small"),
)
if err != nil {
    return nil, err
}

e, err := embeddings.NewEmbedder(llm)
if err != nil {
    return nil, err
}

// 创建向量存储
vectorStore, err := pgvector.New(
    ctx,
    pgvector.WithConn(conn),
    pgvector.WithEmbedder(e),
    pgvector.WithCollectionName("my_collection"),
)

// 创建问答链并配置返回源文档
qaChain := chains.NewRetrievalQAFromLLM(
    llm,
    vectorstores.ToRetriever(vectorStore, 5),
    chains.WithReturnSourceDocuments(true),
)

// 执行查询
result, err := chains.Run(
    ctx,
    qaChain,
    query,
    chains.WithTemperature(0.1),
)
if err != nil {
    return nil, err
}

// 获取结果和源文档
answer := result.Result
sourceDocs := result.SourceDocuments  // 这里包含了参考的文档

源文档信息的应用场景

获取源文档信息在实际应用中有多种用途：

1. 结果验证：用户可以检查模型回答的依据是否可靠
2. 可解释性：增强AI系统的透明度，让用户理解答案来源
3. 调试优化：开发者可以分析哪些文档被频繁使用，优化检索策略
4. 引用展示：在界面上显示答案参考的具体文档来源

性能考量

虽然获取源文档会增加少量内存开销，但对于大多数应用场景来说，这种开销是可以接受的。开发者可以根据实际需求决定是否启用此功能。

通过合理配置LangChainGo的检索问答链，开发者可以轻松获取模型参考的源文档信息，从而构建更加透明和可信的AI应用系统。