来源：DeepHub IMBA

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本文将介绍如何整合使用，创建一个既可扩展又可定制的代理RAG。

构建大型语言模型应用程序可能会颇具挑战，尤其是当我们在不同的框架（如Langchain和LlamaIndex）之间进行选择时。LlamaIndex在智能搜索和数据检索方面的性能令人瞩目，而LangChain则作为一个更加通用的应用程序框架，提供了更好的与各种平台的兼容性。

本篇文章将介绍如何将LlamaIndex和LangChain整合使用，创建一个既可扩展又可定制的代理RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用程序，利用两种技术的强大功能，开发出能够处理复杂查询并提供精准答案的高效应用程序。

在我们继续实施之前，需要简单的介绍代理RAG的一些知识：

代理RAG是一种基于代理的RAG实现方式。与传统的一般RAG方法相比，代理RAG在自主性和决策能力方面有了显著提升。我们通过授权大型语言模型（LLM）访问多个RAG查询引擎来创建一个复杂的推理循环。每个查询引擎都作为一种工具，能根据需要被LLM调用。这种结构不仅使得执行复杂决策成为可能，还扩展了系统回答各种查询的能力，并能够更好地为用户提供最适宜的响应。

通过这种方式，代理RAG能够在提供答案的同时，考虑到信息的来源多样性和质量，从而在提供答案时实现更高的准确性和相关性。这种模型的实现，为处理复杂问题和提供创新解决方案提供了更强大的工具。

首先我们定义基本LLM和嵌入模型：

# LLM llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4-1106-preview", temperature=0, streaming=True) # Embedding Model embed_model = OpenAIEmbedding( model="text-embedding-3-small", embed_batch_size=100 ) # Set Llamaindex Configs Settings.llm = llm Settings.embed_model = embed_model

然后利用LlamaIndex的索引和检索功能为文档定义单独的查询引擎。

#Building Indexes for each of the Documents try: storage_context = StorageContext.from_defaults( persist_dir="./storage/lyft" ) lyft_index = load_index_from_storage(storage_context) storage_context = StorageContext.from_defaults( persist_dir="./storage/uber" ) uber_index = load_index_from_storage(storage_context) index_loaded = True print("Index was already created. We just loaded it from the local storage.") except: index_loaded = False print("Index is not present. We need it to create it again.") if not index_loaded: print("Creating Index..") # load data lyft_docs = SimpleDirectoryReader( input_files=["./data/10k/lyft_2021.pdf"] ).load_data() uber_docs = SimpleDirectoryReader( input_files=["./data/10k/uber_2021.pdf"] ).load_data() # build index lyft_index = VectorStoreIndex.from_documents(lyft_docs) uber_index = VectorStoreIndex.from_documents(uber_docs) # persist index lyft_index.storage_context.persist(persist_dir="./storage/lyft") uber_index.storage_context.persist(persist_dir="./storage/uber") index_loaded = True #Creating Query engines on top of the indexes lyft_engine = lyft_index.as_query_engine(similarity_top_k=3) uber_engine = uber_index.as_query_engine(similarity_top_k=3) print("LlamaIndex Query Engines created successfully.")然后使用LlamaIndex的QueryEngineTool抽象类将查询引擎转换为工具，这些工具将稍后提供给LLM使用。 #creating tools for each of our query engines query_engine_tools = [ QueryEngineTool( query_engine=lyft_engine, metadata=ToolMetadata( name="lyft_10k", description=( "Provides information about Lyft financials for year 2021. " "Use a detailed plain text question as input to the tool." ), ), ), QueryEngineTool( query_engine=uber_engine, metadata=ToolMetadata( name="uber_10k", description=( "Provides information about Uber financials for year 2021. " "Use a detailed plain text question as input to the tool." ), ), ), ]

然后我们将LlamaIndex工具转换为与Langchain代理兼容的格式，这样就可以和Langchain 进行对接了。

llamaindex_to_langchain_converted_tools = [t.to_langchain_tool() for t in query_engine_tools]

除此以外我们还定义了一个附加的带有Web搜索功能的Langchain工具。这样可以进行页面搜索：

search = DuckDuckGoSearchRun() duckduckgo_tool = Tool( name='DuckDuckGoSearch', func= search.run, description='Use for when you need to perform an internet search to find information that another tool can not provide.' ) langchain_tools = [duckduckgo_tool] #Combine to create final list of tools tools = llamaindex_to_langchain_converted_tools + langchain_tools

下面就是Langchain的工作了，初始化调用代理。

system_context = "You are a stock market expert.\ You will answer questions about Uber and Lyft companies as in the persona of a veteran stock market investor." prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( [ ( "system", system_context, ), ("placeholder", "{chat_history}"), ("human", "{input}"), ("placeholder", "{agent_scratchpad}"), ] ) # Construct the Tools agent agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt,) # Create an agent executor by passing in the agent and tools agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True, return_intermediate_steps=True, handle_parsing_errors=True, max_iterations=10)

然就就可以进行测试了。

测试1：

question = "What was Lyft's revenue growth in 2021?" response = agent_executor.invoke({"input": question}) print("\nFinal Response:", response['output'])

代理正确地调用了lyft_10k查询引擎工具。

测试2：

question = "Is Uber profitable?" response = agent_executor.invoke({"input": question}) print("\nFinal Response:", response['output'])

代理正确调用了uber_10k查询引擎工具。

测试3：

question = "List me the names of Uber's board of directors." response = agent_executor.invoke({"input": question}) print("\nFinal Response:", response['output'])

我们这个信息超出了任何检索工具的范围，所以代理决定调用外部搜索工具，然后返回结果。

可以看到，我们的例子完美的结合了2者的优势，通过引入多个代理可以进一步提高系统的效率和精准度。每个代理可以专门处理同一领域内的不同文档子集，使得信息检索更为精细和专业。

我们可以设定一名代理来担任这些代理的协调者或主管。这名负责监控和调节各个代理的活动，确保信息流动的协调一致，并对整体查询过程进行优化。这种层次化的管理结构不仅优化了数据处理流程，也提高了响应速度和准确性，使得整个系统在处理复杂查询时更加高效和可靠。

通过这种方法，我们可以实现一个更加动态和适应性强的RAG系统，能够更好地满足不断变化的用户需求和应对多样化的信息挑战。希望本文能帮助你了解如何有效地整合LlamaIndex和LangChain，以构建一个高效、可扩展的代理RAG应用程序。