AI教我做事之RAG开发-14 用RAGatouille进行RAG开发

背景与概述

在 AI 的 RAG（检索增强生成）开发中，RAGatouille 是一个专门为简化使用先进检索方法设计的 Python 库，特别聚焦于 ColBERT（Coloring BERT）模型。ColBERT 是一种晚期交互检索模型，通过查询和文档的 token 级匹配提供高效且准确的检索，适合大规模文本集合的搜索。RAGatouille 的目标是降低信息检索（IR）研究与实际生产应用之间的门槛，使开发者能够轻松集成这些技术。

用户请求提供一个完整的 Python 代码段，使用 RAGatouille 框架进行 RAG 开发。RAG 管道通常包括文档加载和预处理、索引、检索和生成四个步骤。RAGatouille 主要负责检索部分，结合 LangChain 可以构建完整的 RAG 链。

AI教我做事之RAG开发-14 用RAGatouille进行RAG开发

完整代码

from ragatouille import RAGPretrainedModel

RAG = RAGPretrainedModel.from_pretrained("colbert-ir/colbertv2.0")

import requests

def get_wikipedia_page(title: str):
    """
    Retrieve the full text content of a Wikipedia page.

    :param title: str - Title of the Wikipedia page.
    :return: str - Full text content of the page as raw string.
    """
    # Wikipedia API endpoint
    URL = "https://en.wikipedia.org/w/api.php"

    # Parameters for the API request
    params = {
        "action": "query",
        "format": "json",
        "titles": title,
        "prop": "extracts",
        "explaintext": True,
    }

    # Custom User-Agent header to comply with Wikipedia's best practices
    headers = {"User-Agent": "RAGatouille_tutorial/0.0.1 (ben@clavie.eu)"}

    response = requests.get(URL, params=params, headers=headers)
    data = response.json()

    # Extracting page content
    page = next(iter(data["query"]["pages"].values()))
    return page["extract"] if "extract" in page else None

full_document = get_wikipedia_page("Hayao_Miyazaki")

RAG.index(
    collection=[full_document],
    index_name="Miyazaki-123",
    max_document_length=180,
    split_documents=True,
)

技术细节与扩展

检索机制

ColBERT 使用晚期交互方法，不像传统嵌入模型存储单个向量，而是为查询和文档的每个 token 生成嵌入，然后计算最大相似性（maxsim）。这使得它在语义匹配上更准确，尤其适合长文档检索。RAGatouille 封装了这些复杂性，开发者只需调用接口。

性能考虑

ColBERT 模型在 GPU 上运行更快，但 CPU 也支持。索引和搜索时间取决于文档数量和硬件，建议预先索引文档以提高查询效率。

文档格式

RAGatouille 的 index 方法接受字符串列表，但也支持带元数据的文档，类似于 LangChain 的 Document 对象。示例中为简化，直接使用字符串。

集成与灵活性

RAGatouille 设计为模块化，可与 LangChain、LlamaIndex 等框架集成。代码示例展示了与 LangChain 的结合，但也可直接使用 RAG.search 方法进行检索。

最佳实践

文档预处理: 确保文档内容清晰，避免噪声数据影响检索质量。
索引管理: 为不同数据集使用不同 index_name，避免冲突。
性能优化: 对于大型文档集，考虑使用 GPU 加速，参考 RAGatouille GitHub。
错误处理: 添加 try-except 处理索引或检索失败，例如文件格式不支持。

表：RAGatouille 关键参数

参数名称	类型	默认值	描述
collection	List[str]	–	要索引的文档列表
index_name	str	–	索引的名称，用于后续检索
max_document_length	int	180	最大文档长度，超过会分割
split_documents	bool	TRUE	是否自动分割长文档
k	int	3	检索时返回的文档数量

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