LangChainGo项目中获取检索增强生成(RAG)的源文档信息
2025-06-02 04:53:15作者:谭伦延
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:
- 将用户查询转换为向量表示
- 在向量数据库中搜索相似文档
- 将检索到的文档与原始查询一起提供给语言模型
- 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:
- 结果验证:用户可以检查模型回答的依据是否可靠
- 可解释性:增强AI系统的透明度,让用户理解答案来源
- 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
- 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。
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