发布于 由admin

使用Langchain构建问答系统（Question Answering Systems）

使用Langchain构建问答系统：轻松上手指南

大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要一起探索如何使用Langchain来构建一个强大的问答系统（Question Answering Systems, QAS）。如果你对自然语言处理（NLP）感兴趣，或者想为你的项目添加智能对话功能，那么你来对地方了！😎

什么是Langchain？

首先，我们来简单了解一下 Langchain。Langchain 是一个基于 Python 的库，它帮助开发者快速构建和部署基于语言模型的应用程序。它的核心思想是将不同的语言模型、数据源和工具链组合在一起，形成一个高效的流水线，从而实现复杂的 NLP 任务，比如问答系统、聊天机器人等。

用一句通俗的话来说，Langchain 就像是一个“乐高积木”，你可以根据自己的需求，选择不同的模块进行拼接，最终搭建出一个功能强大的应用。🚀

为什么要构建问答系统？

问答系统的目标是让机器能够理解并回答用户提出的问题。想象一下，如果你有一个知识库（比如公司的内部文档、产品手册、FAQ 等），通过问答系统，用户可以直接提问，而系统会自动从这些文档中提取相关信息并给出答案。这不仅可以提高效率，还能减少人工客服的工作量。

举个例子，假设你是某家电商公司的客服，每天要回答大量的重复性问题，比如“如何退货？”、“运费是多少？”等等。有了问答系统，这些问题就可以由机器自动回答，解放你的双手，让你专注于更复杂的问题。😏

构建问答系统的步骤

接下来，我们来看看如何使用 Langchain 来构建一个简单的问答系统。我们将分以下几个步骤进行：

  1. 准备数据源
  2. 选择语言模型
  3. 构建检索器
  4. 训练和优化
  5. 部署和测试

1. 准备数据源

问答系统的核心是数据源，也就是你要让系统从中学习的知识库。可以是文本文件、数据库、API 等。为了简化演示，我们可以使用一些现成的文本数据集，比如维基百科的页面、新闻文章等。

在 Langchain 中，你可以使用 DocumentLoader 来加载数据。这里我们使用一个简单的文本文件作为数据源：

from langchain.document_loaders import TextLoader

# 加载本地文本文件
loader = TextLoader('data.txt')
documents = loader.load()

# 打印前几行内容
print(documents[0].page_content[:200])

当然，如果你想从多个文件或目录中加载数据，可以使用 DirectoryLoader 或其他更高级的加载器。

2. 选择语言模型

接下来，我们需要选择一个合适的语言模型来处理用户的问题。Langchain 支持多种预训练的语言模型，比如 Hugging Face 的 transformers 库中的模型。常见的选择包括：

  • BERT：适合短文本的理解和分类。
  • T5：适合生成式任务，如问答、翻译等。
  • GPT：适合对话生成和复杂文本生成。

在这里，我们选择一个轻量级的 T5 模型来进行问答任务：

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

# 加载 T5 模型和分词器
model_name = "t5-small"
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

# 定义一个简单的函数来生成答案
def generate_answer(question, context):
    input_text = f"question: {question} context: {context}"
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
    outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=150, num_beams=4, early_stopping=True)
    answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return answer

# 测试一下
question = "谁发明了电话？"
context = "亚历山大·格拉汉姆·贝尔于1876年发明了电话。"
answer = generate_answer(question, context)
print(f"问题: {question}n答案: {answer}")

3. 构建检索器

在实际应用中，用户的提问可能不会直接匹配数据源中的内容。因此，我们需要构建一个 检索器，它可以根据用户的问题，从数据源中找到最相关的段落或句子。Langchain 提供了多种检索方式，比如基于向量相似度的检索、关键词匹配等。

这里我们使用 FAISS（Facebook AI Similarity Search）来构建一个基于向量的检索器。FAISS 可以高效地在大规模数据集中进行相似度搜索。

from langchain.embeddings import SentenceTransformerEmbeddings
from langchain.retrievers import FAISSRetriever

# 加载句子嵌入模型
embedding_model = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

# 将文档转换为向量
document_embeddings = embedding_model.encode([doc.page_content for doc in documents])

# 创建 FAISS 检索器
retriever = FAISSRetriever(embedding_model, document_embeddings)

# 定义一个函数来检索相关文档
def retrieve_relevant_documents(question, top_k=3):
    query_embedding = embedding_model.encode([question])
    relevant_docs = retriever.search(query_embedding, k=top_k)
    return [documents[i] for i in relevant_docs]

# 测试检索器
question = "电话的历史"
relevant_docs = retrieve_relevant_documents(question)
for doc in relevant_docs:
    print(doc.page_content[:200])

4. 训练和优化

虽然我们已经可以使用预训练的语言模型来生成答案，但为了提高系统的准确性，我们可以通过 微调 来让模型更好地适应特定领域的数据。Langchain 提供了方便的接口来微调模型，尤其是在你有标注好的问答数据集时。

假设我们有一组问答对的数据集，可以使用以下代码进行微调：

from transformers import Trainer, TrainingArguments

# 假设我们有一个问答对的数据集
train_data = [
    {"question": "谁发明了电话？", "answer": "亚历山大·格拉汉姆·贝尔"},
    {"question": "电话是什么时候发明的？", "answer": "1876年"}
]

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=5e-5,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

# 创建 Trainer 对象
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_data,
    eval_dataset=train_data,
)

# 开始训练
trainer.train()

5. 部署和测试

最后，我们可以将问答系统部署到一个 Web 应用中，让用户可以通过浏览器与系统交互。Langchain 提供了与 Flask、FastAPI 等 Web 框架的集成，非常方便。

这里我们使用 Flask 来创建一个简单的 Web API：

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask_question():
    data = request.json
    question = data.get('question', '')

    # 检索相关文档
    relevant_docs = retrieve_relevant_documents(question)

    # 生成答案
    context = " ".join([doc.page_content for doc in relevant_docs])
    answer = generate_answer(question, context)

    return jsonify({"answer": answer})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

现在，你可以启动 Flask 服务器，并通过 POST 请求向 /ask 接口发送问题，系统会返回相应的答案。🎉

总结

通过今天的讲座，我们了解了如何使用 Langchain 构建一个简单的问答系统。我们从准备数据源、选择语言模型、构建检索器，到训练和优化模型，最后将其部署为一个 Web 应用。虽然这个系统还有很多可以改进的地方，但它已经具备了基本的功能，可以为你提供一个良好的起点。

如果你想要进一步提升系统的性能，可以考虑以下几点：

  • 增加更多的数据源：更多的数据可以帮助模型更好地理解问题。
  • 优化检索器：尝试不同的检索算法，比如 BM25、TF-IDF 等。
  • 微调模型：使用领域特定的数据集进行微调，可以让模型更加准确。
  • 加入对话管理：如果需要支持多轮对话，可以引入对话管理模块。

希望今天的讲座对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎随时提问。😊

参考资料：

  • Langchain 官方文档
  • Hugging Face Transformers 文档
  • FAISS 文档

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注