如何使用腾讯云向量数据库构建知识库问答服务

概述本教程详细介绍了如何利用腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）结合大型语言模型（LLM）进行一站式文档检索和相似性检索，从而构建专属领域的知识库问答服务。

背景大型语言模型（LLM）是自然语言处理（NLP）服务的核心，具有强大的文本处理能力。尽管LLM涵盖了广泛的通用知识，但在特定领域知识的应用上仍有局限。为了弥补这一不足，我们可以通过特定的提示和领域知识的注入，引导LLM更准确地理解并回答特定领域的问题。

实现步骤

  1. 知识库构建：将特定领域的文档上传至腾讯云向量数据库，进行文件拆分和向量化处理。
  2. 数据存储：将处理后的向量化数据存储在数据库中，以便于后续检索。
  3. 向量检索：利用腾讯云向量数据库的Embedding功能，将用户的问题转化为向量，并在数据库中检索出最相似的语料。
  4. 逻辑匹配：将检索到的语料与用户问题结合，输入LLM进行逻辑匹配和答案生成。

技术优势

  • 领域扩展性：通过向量数据库的向量化处理，LLM可以扩展到新的领域知识。
  • 检索效率：向量数据库的相似性检索提供了快速的文档匹配能力。
  • 智能问答：结合LLM的理解和生成能力，实现高质量的问答服务。

结构图 实现方案图

注意事项

  • 确保上传的文档质量，以提高向量化的准确性。
  • 考虑领域知识的专业性，合理设计提示以引导LLM。 通过上述步骤，我们可以构建一个高效、智能的领域知识库问答服务，帮助用户快速获取所需信息。

    腾讯云向量数据库AI套件提供了一套全面的向量检索解决方案。它包括数据分割和嵌入服务，用户无需自行编写代码即可实现数据的拆分和向量化，这大大减少了算法工程的投入，简化了实现过程，降低了业务接入的难度。此外，通过上下文语料的有效指导，相似性检索能够更精确地引导大型语言模型（LLM）生成更准确的答案，从而提高回答的准确性。腾讯云向量数据库还采用了灵活的存储策略，允许根据需求的变化及时优化和更新知识库，确保系统的稳定性。

实现步骤

步骤1：导入Python SDK依赖库

在开始使用腾讯云向量数据库的AI套件之前，首先需要导入所需的Python SDK依赖库。这通常包括安装和配置相关的包，以确保后续步骤的顺利进行。

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import requests

import json

import tcvectordb

import os

from tcvectordb.model.enum import ReadConsistency

from tcvectordb.model.collection_view import Embedding

步骤2：创建客户端对象，连接数据库实例

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vdbclient = tcvectordb.VectorDBClient(url='{your vdb url}', username='root', key='{your vdb key}')

步骤3：知识库初始化

声明 knowledgeInit() 函数，初始化知识库。

1. 为腾讯云向量数据库专有知识库创建一个 AI 类数据库 testdb。

2. 在已创建的 AI 类数据库中，创建集合视图 knowledge。

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def knowledgeInit():

    db = vdbclient.create_ai_database(database_name='testdb')

    collView = db.create_collection_view(name='knowledge',embedding=Embedding(enable_words_embedding=True))

    file_path = "{/yourLocalPath/files/}"

    for file_name in os.listdir(file_path):

        if file_name.endswith(".md"):

            print("\n上传:"+file_name)

            collView.load_and_split_text(local_file_path=file_path+file_name)

    print('upload all file sucess')

步骤4：传入问题进行知识内容相似性检索

声明 searchKnowlege() 函数，传入用户 question，返回知识库中与用户 question 最相似的内容。

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def searchKnowlege(question):

    db = vdbclient.database('testdb')

    collView = db.collection_view('knowledge')

    doc_list = collView.search(

            content=question,

            limit=3

        )

    knowledge = ''

    print("查询向量数据库：")

    for count,doc in enumerate(doc_list):

            print("知识条目：", count, "----------------")

            print(doc.data.text)

            knowledge += doc.data.text

    return knowledge

步骤5：利用大语言模型生成问题答案

概述在人工智能领域，大语言模型（LLM）通过分析和学习大量文本数据，能够生成接近人类水平的语言输出。本步骤将展示如何将用户问题与知识库检索的相似性语料相结合，以提高答案的准确性。

操作步骤

  1. 问题输入：首先，将用户的问题输入系统。
  2. 知识库检索：系统检索与用户问题相关的相似性语料。
  3. 语料分析：分析检索到的语料，提取关键信息。
  4. 逻辑推理：利用大语言模型进行逻辑推理，结合用户问题和关键信息生成答案。

模型示例以Baichuan2-Turbo为例，该模型能够通过上述步骤，更有效地生成准确的答案。

注意事项

  • 确保问题与语料的相关性，以提高答案的准确性。
  • 逻辑推理过程中，需要考虑语料的多样性和复杂性。

结论通过结合用户问题和知识库检索的相似性语料，大语言模型能够生成更加准确和有逻辑性的答案。

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def generate_answer(msg):

    url = "https://api.baichuan-ai.com/v1/chat/completions"

    api_key = "baichuan_api_key"

    data = {

        "model": "Baichuan2-Turbo",

        "messages": [{

                "role": "user",

                "content": msg

            }]

    }

    json_data = json.dumps(data)

    headers = {

        "Content-Type": "application/json",

        "Authorization": "Bearer " + api_key

    }

    response = requests.post(url, data=json_data, headers=headers,timeout=60)

    if response.status_code == 200:

        print("============================================")

        print("知识条目+大模型推理回答:\n", json.loads(response.text)["choices"][0]["message"]["content"])

    else:

        print(response.text)

        print("请求失败，状态码:", response.status_code)

步骤6：构建 main() 函数

3. 将检索结果的 Topk 条 knowledges 与 输入的问题 question 进行内容组装。

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if __name__ == "__main__":

    knowledgeInit()

    question = input("请输入你的问题:\n")

    print("问题：", question)

    print("============================================")

    knowledges = searchKnowlege(question)

    content = json.dumps({

            "请回答问题": question,

            "背景知识如下": knowledges

        },ensure_ascii=False)

    generate_answer(content)

腾讯云向量数据库的 Embedding 功能解析

1. 问题背景在腾讯云向量数据库产品文档中，提到了大语言模型（LLM）在没有相关数据的情况下，会出现’幻觉’问题，这导致其在回答相关问题时效果不佳。

2. 解决方案通过使用腾讯云向量数据库 AI 套件搭建知识库，对大语言模型进行知识补充，可以显著提高问题回答的准确性。

3. 效果对比以下是三个问题的回答效果对比，展示了知识补充后的提升：

  • 问题1：什么是腾讯云向量数据库的 Embedding 功能？
  • 原始回答：（此处应为大语言模型在没有知识补充时生成的答案，但原文未提供）
  • 补充知识后的回答：Embedding 是一种将高维数据转换为低维向量的技术，它使得数据能够在向量空间中进行更有效的分析和处理。

4. 结论通过向大语言模型提供额外的知识库支持，可以解决其在特定领域的’幻觉’问题，从而提高其在专业问题上的回答质量。

5. 注意事项

  • 确保在使用大语言模型时，补充相关的专业知识库。
  • 持续优化和更新知识库，以保持模型的准确性和时效性。

经过向量数据库的 AI 套件从知识库中检索出相似的 TopK 条语料，再送入大模型，生成答案如下所示。

问题2：什么是腾讯云向量数据库中的 AI 套件？

直接给大语言模型（LLM）输入问题，生成答案如下所示。

经过向量数据库的 AI 套件从知识库中检索出相似的 TopK 条语料，再送入大模型，生成答案如下所示。

问题3：腾讯云向量数据库支持的最大 QPS

直接给大语言模型（LLM）输入问题，生成答案如下所示。

经过向量数据库的 AI 套件从知识库中检索出相似的 TopK 条语料，再送入大模型，生成答案如下所示。