一、RAG架构核心组件
大语言模型
向量数据库
检索器
提示工程
| 组件 | 典型方案 | 性能指标 |
|---|---|---|
| Embedding模型 | text-embedding-3-small | 1536维/秒 |
| 向量数据库 | Pinecone | 99.9%召回率 |
| LLM | GPT-4 Turbo | 128K上下文 |
二、Python实现核心链路
from langchain_core.documents import Document
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 初始化向量数据库
vectorstore = Chroma(
embedding_function=OpenAIEmbeddings(),
persist_directory="./chroma_db"
)
# 文档入库
docs = [
Document(page_content="LangChain是开源AI框架"),
Document(page_content="RAG降低模型幻觉风险")
]
vectorstore.add_documents(docs)
# 检索增强生成
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
retriever = vectorstore.as_retriever()
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"基于上下文：{context}\n\n问题：{question}"
)
rag_chain = prompt | llm
response = rag_chain.invoke({
"question": "什么是RAG架构？",
"context": retriever.get_relevant_documents("RAG优势")
})
三、企业级优化方案
| 优化策略 | 实施方法 | 效果提升 |
|---|---|---|
| 分块优化 | 动态文本分割 | 召回率+18% |
| 缓存策略 | Redis缓存嵌入向量 | 延迟降低40% |
| 混合检索 | 关键词+向量融合 | 准确率+25% |
# 混合检索实现
from langchain.retrievers import BM25Retriever, EnsembleRetriever
bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs)
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
retrievers=[bm25_retriever, vectorstore.as_retriever()],
weights=[0.3, 0.7]
)
四、监控与评估体系
| 指标 | 采集方式 | 报警阈值 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | Prometheus | >2000ms |
| 幻觉概率 | 人工评估+自动化 | >15% |
| Token消耗 | API监控 | 突增50% |
# 监控装饰器示例
def monitor_rag(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
latency = time.time() - start
# 推送到监控系统
push_metrics({
'latency': latency,
'token_usage': result.usage.total_tokens
})
return result
return wrapper
@monitor_rag
def rag_query(question):
# 查询逻辑
return response
五、金融领域落地案例
| 场景 | 传统方案 | RAG方案 |
|---|---|---|
| 合规咨询 | 人工检索 | 30秒实时响应 |
| 风险分析 | 规则引擎 | NLP动态识别 |
| 客户服务 | 固定话术 | 个性化生成 |
// 金融风控知识检索
const riskFactors = await vectorStore.similaritySearch(
"市场波动风险评估",
5,
{ metadata: { sector: "finance" } }
);
const report = await model.generate(`
基于以下风控要点：
${riskFactors.join('\n')}
请生成2024年Q3市场风险评估报告...
`);