一套完整的 RAG 脚手架，附完整代码，基于LangChain

大家好，我是 Ai 学习的老章。

最近 RAG（检索增强生成）这个概念火得一塌糊涂，各种优化方案层出不穷。如果你还在为如何构建一个高效、智能的 RAG 系统而苦恼，或者想深入了解 RAG 的各种高级玩法，那么今天老章要给大家安利一个宝藏项目——bRAG-langchain！

这个项目简直就是 RAG 领域的“葵花宝典”，它通过一系列精心设计的 Jupyter Notebooks，带你从 RAG 的基本架构，一路玩转到多查询、路由、高级检索和重排等各种骚操作。跟着它走，你的 RAG 系统绝对能脱胎换骨！

什么是 bRAG-langchain？

简单来说，bRAG-langchain 是一个专注于探索LangChain 框架下 RAG 技术的开源项目。它不仅仅是代码的堆砌，更是一套系统性的学习路径，旨在帮助开发者理解并实践 RAG 的各种高级策略。

项目巧妙地将复杂的 RAG 概念拆解成一个个独立的 Jupyter Notebooks，每个 Notebook 都聚焦于一个特定的主题，让你能够循序渐进地掌握 RAG 的精髓。

从零到英雄：bRAG-langchain 项目深度解析，你的一站式高级 RAG 应用开发指南

在人工智能领域，检索增强生成（RAG）已成为构建智能、可靠、能引用特定知识的语言模型的关键技术。然而，从一个简单的概念到一个生产级的 RAG 系统，中间充满了挑战。如何超越基础的“向量搜索+LLM”，构建一个真正强大、精确且高效的 RAG 应用？

答案就在 bRAG-langchain 这个开源项目中。

bRAG-langchain不仅仅是一个代码库，它更像是一本互动式的教科书。通过一系列精心设计的 Jupyter Notebooks，该项目为开发者和 AI 爱好者们提供了一条从入门到精通的清晰学习路径。

本文将带您深入探索bRAG-langchain，理解其核心架构，并领略其如何通过一系列进阶技术，将一个基础的 RAG 应用逐步打造成一个智能、高效的知识问答系统。

宏观视角：RAG 架构解析

在深入代码之前，我们首先需要理解一个典型的 RAG 系统是如何工作的。bRAG-langchain项目中提供的这张架构图清晰地展示了其核心流程：

RAG 详细架构图

这个流程可以分解为以下几个关键阶段：

1. 文档加载与切分 (Loading & Splitting):首先，系统加载你的原始文档（如 PDF、Markdown、网页等），并将其切割成更小的、易于处理的文本块 (Chunks)。

2. 向量化 (Embedding):使用像 OpenAI 这样的模型，将每个文本块转换为一个向量（一串数字）。这个向量代表了文本块在多维空间中的语义位置。

3. 向量存储 (Vector Store):将这些文本块及其对应的向量存储在一个专门的数据库中，如ChromaDB或Pinecone。这个数据库能以极高的效率进行向量相似度搜索。

4. 检索 (Retrieval):当用户提出问题时，系统同样将问题向量化，然后在向量数据库中搜索与之最相似的文本块，并将它们作为“上下文”检索出来。

5. 生成 (Generation):最后，系统将用户的原始问题和检索到的上下文信息，一同“喂”给大型语言模型（LLM），让 LLM 基于给定的上下文来生成一个精准、可靠的答案。

整个过程由LangChain框架进行编排和粘合，极大地简化了开发流程。

动手实践：项目设置

理论讲完了，让我们亲自动手。bRAG-langchain的上手过程非常简单：

1. 克隆项目库:

   git clone https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain.git

2. 安装依赖:

   pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量:

   cp .env.example .env

   然后，编辑新创建的.env文件，填入你的 OpenAI、Cohere 等平台的 API 密钥。

完成以上步骤后，你就可以开始探索了！项目根目录下的full_basic_rag.ipynb是一个绝佳的起点，它包含了一个完整、基础的 RAG 聊天机器人的所有代码，让你可以在几分钟内就拥有一个可以运行的原型。

进阶之旅：Notebooks 核心内容探索

bRAG-langchain的精髓在于其notebooks/目录下的系列教程。它引导你从一个最基础的 RAG 开始，逐步为其添加高级功能。

[1]_rag_setup_overview.ipynb- 奠定基石

这是你的“Hello, World!”。这个 Notebook 详细演示了 RAG 的基础构建模块：如何加载文档、切块、使用 OpenAI 进行向量化，以及如何将它们存入 ChromaDB 向量数据库。这是后续所有高级功能的基础。

[2]_rag_with_multi_query.ipynb- 超越简单搜索

问题:用户的提问方式可能是模糊或多方面的，单一的向量搜索可能无法命中最佳答案。解决方案:**多查询检索 (Multi-Query Retrieval)**。这个 Notebook 教你如何利用 LLM，根据用户的原始问题自动生成多个不同角度的子问题。例如，当用户问“如何构建一个好的 RAG 系统？”时，LLM 可能会自动生成“RAG 的关键组件是什么？”、“评估 RAG 性能的指标有哪些？”等子问题。通过对这些子问题分别进行检索并合并结果，系统能撒下一张更大的网，从而捕获到更全面、更相关的上下文。

[3]_rag_routing_and_query_construction.ipynb- 构建智能路由

问题:并非所有问题都需要通过向量搜索来回答。有些可能是简单的对话，有些可能需要查询结构化数据。解决方案:**路由 (Routing)**。这是通往智能 Agent 的关键一步。该 Notebook 演示了如何构建一个“路由器”，它首先分析用户的意图，然后智能地将请求分发到不同的处理链上。例如，一个问题可以被路由到：

• 一个用于向量搜索的 RAG 链。

• 一个用于总结对话历史的摘要链。

• 一个用于回答常规问题的普通 LLM 链。

这使得你的应用不再是一个单功能的问答机器人，而是一个能处理复杂任务的智能系统。

[4]_rag_indexing_and_advanced_retrieval.ipynb- 探索高级索引

问题:如何索引数据与如何检索数据同等重要。仅索引原始文本块可能限制了检索的效果。解决方案:**多重表示索引 (Multi-representation Indexing)**。这个 Notebook 引入了一个强大的概念：除了索引原始文本块，我们还可以索引该文本块的多种其他“表示”，例如：

• 该文本块的摘要。

• 由 LLM 生成的、与该文本块相关的可能问题。

这样，即使用户的提问方式与原文措辞差异很大，也可能通过摘要或可能问题命中相关的上下文，极大地提升了检索的召回率。

[5]_rag_retrieval_and_reranking.ipynb- 精益求精的重排序

问题:初步检索出的文档列表可能数量很多，且相关性良莠不齐，甚至存在干扰信息。解决方案:**重排序 (Re-ranking)**。这是提升 RAG 质量的最后一道关键工序。该 Notebook 演示了如何引入一个“第二阶段”模型（如 Cohere 的 Re-ranker 或 Reciprocal Rank Fusion 算法），对初步检索到的文档列表进行重新打分和排序，确保最相关、最重要的信息排在最前面。这能显著提升 LLM 生成答案的质量和准确性。

为什么bRAG-langchain是一个必藏项目？

• 实践出真知:它不是枯燥的理论，而是你可以直接运行、修改和实验的可执行代码。

• 结构化学习路径:从基础到高级，循序渐进，完美匹配人类的学习曲线。

• 紧跟前沿技术:涵盖了多查询、路由、重排序、多重表示等现代 RAG 系统的核心高级技术。

• 绝佳的样板工程:full_basic_rag.ipynb为你提供了一个可以快速启动自己项目的完美起点。

bRAG-langchain项目为所有希望在 RAG 领域深耕的开发者提供了一个宝贵的资源库。它不仅展示了如何“构建”一个 RAG 应用，更重要的是，它揭示了如何“构建一个好”的 RAG 应用。

准备好成为一名 RAG 专家了吗？现在就去克隆这个项目，深入探索这些 Notebooks 吧！别忘了在 GitHub 上给它一个 Star 来支持作者的辛勤工作！

项目链接:https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain/