【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例3：深入LangChain源码，你不知道的WebResearchRetriever与RAG联合之力

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上篇文章我们学习了如何利用 LangChain 通过 URL 获取网页内容。本文我们继续学习利用 LangChain 进行网络数据抓取：我们将利用 LangChain 抓取网络数据来回答我们指定的问题（也就是类似 网络 + RAG）。

本文参考教程：https://python.langchain.com/docs/use_cases/web_scraping

0. 环境准备

要想成功运行本文所示的代码，需要做一下准备。

0.1 获取Google API key

首先，需要获取一个 Google API key。

（1）打开链接，登录你的Google账号（没有Google账号的请自行注册）：

https://console.cloud.google.com/apis/api/customsearch.googleapis.com/credentials

（2）创建一个Project

（3）在你创建的 Project 页面（创建完后会自动跳转），点 API key，创建API key即可

（4）配置API key到你的代码中：将这个API key放到你的程序 .env 文件中作为环境变量加载。

GOOGLE_API_KEY = "YOUR GOOGLE API KEY"

0.2 获取 Google CSE ID

（1）登录链接，创建一个新的 Search Engine

https://programmablesearchengine.google.com/

（2）创建完后，Search engine ID 即为所需的 CSE ID。

（3）配置 CSE ID 到你的代码中：将这个 CSE ID 放到你的程序 .env 文件中作为环境变量加载。

GOOGLE_CSE_ID = "xxxxxxx"

0.3 安装依赖Python包

我的安装以下两个基本就够了，因为之前安装过 langchain、openai之类的。

pip install google-api-core==2.11.1
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple google-api-python-client==2.95.0

完整的安装依赖参考：

streamlit==1.25.0
langchain==0.0.244
chromadb==0.4.3
openai==0.27.8
html2text==2020.1.16
google-api-core==2.11.1
google-api-python-client==2.95.0
google-auth==2.22.0
google-auth-httplib2==0.1.0
googleapis-common-protos==1.59.1
tiktoken==0.4.0
faiss-cpu==1.7.4

1. 完整代码及解释

1.1 完整代码

from langchain.retrievers.web_research import WebResearchRetriever
from langchain_community.utilities import GoogleSearchAPIWrapper
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings

# Vectorstore
vectorstore = Chroma(
    embedding_function=OpenAIEmbeddings(), persist_directory="./chroma_db_oai"
)

# LLM
llm = ChatOpenAI(temperature=0)

# Search
search = GoogleSearchAPIWrapper()

# Initialize
web_research_retriever = WebResearchRetriever.from_llm(
    vectorstore=vectorstore, llm=llm, search=search
)

# Run
import logging

logging.basicConfig()
logging.getLogger("langchain.retrievers.web_research").setLevel(logging.INFO)
from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain

user_input = "How do LLM Powered Autonomous Agents work?"
qa_chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
    llm, retriever=web_research_retriever
)
result = qa_chain({"question": user_input})
print(result)

1.2 代码研读

1.2.1 WebResearchRetriever

首先是代码中最重要的一个封装类：WebResearchRetriever。

它的使用方式如下：

# Initialize
web_research_retriever = WebResearchRetriever.from_llm(
    vectorstore=vectorstore, llm=llm, search=search
)

接收三个主要参数：

• 向量数据库：用来存储网页数据
• llm
• 检索引擎，这里的检索引擎 必须是 Google Search API

class WebResearchRetriever(BaseRetriever):
    """`Google Search API` retriever."""

	search: GoogleSearchAPIWrapper = Field(..., description="Google Search API Wrapper")

再看下其构造过程：from_llm 函数

def from_llm(
        cls,
        vectorstore: VectorStore,
        llm: BaseLLM,
        search: GoogleSearchAPIWrapper,
        prompt: Optional[BasePromptTemplate] = None,
        num_search_results: int = 1,
        text_splitter: RecursiveCharacterTextSplitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
            chunk_size=1500, chunk_overlap=150
        ),
    ) -> "WebResearchRetriever":
        """Initialize from llm using default template.

        Args:
            vectorstore: Vector store for storing web pages
            llm: llm for search question generation
            search: GoogleSearchAPIWrapper
            prompt: prompt to generating search questions
            num_search_results: Number of pages per Google search
            text_splitter: Text splitter for splitting web pages into chunks

        Returns:
            WebResearchRetriever
        """

        if not prompt:
            QUESTION_PROMPT_SELECTOR = ConditionalPromptSelector(
                default_prompt=DEFAULT_SEARCH_PROMPT,
                conditionals=[
                    (lambda llm: isinstance(llm, LlamaCpp), DEFAULT_LLAMA_SEARCH_PROMPT)
                ],
            )
            prompt = QUESTION_PROMPT_SELECTOR.get_prompt(llm)

        # Use chat model prompt
        llm_chain = LLMChain(
            llm=llm,
            prompt=prompt,
            output_parser=QuestionListOutputParser(),
        )

        return cls(
            vectorstore=vectorstore,
            llm_chain=llm_chain,
            search=search,
            num_search_results=num_search_results,
            text_splitter=text_splitter,
        )

这个函数用来初始化 WebResearchRetriever，除了上面说的三个主要参数外，其额外提供了默认的Prompt模板，text_splitter，QuestionListOutputParser等Retriever过程所需的工具和内容。

默认的Prompt模板内容如下：

DEFAULT_SEARCH_PROMPT = PromptTemplate(
    input_variables=["question"],
    template="""You are an assistant tasked with improving Google search \
results. Generate THREE Google search queries that are similar to \
this question. The output should be a numbered list of questions and each \
should have a question mark at the end: {question}""",
)

从这个Prompt大致可以看出WebResearchRetriever的工作过程：

（1）根据用户的问题，利用大模型将该问题转化为3个与用户问题相近的Google搜索语句
（2）利用 Google CSE 搜索这几个问题，会得到一系列相关 URL
（3）利用上篇文章我们爬取网页内容的方法，将每个URL中的文本抓取出来
（4）对抓取出来的文本进行分块，向量存储（WebResearchRetriever的工作到这里就结束了）
（5）然后就是其它模块使用RAG的流程：用户提问 —> 查询向量数据库 —> 大模型回答问题

整体流程示意图如下：

（1）-（4）步骤的源码如下，可以对照着看一下：

def _get_relevant_documents(
        self,
        query: str,
        *,
        run_manager: CallbackManagerForRetrieverRun,
    ) -> List[Document]:
        """Search Google for documents related to the query input.

        Args:
            query: user query

        Returns:
            Relevant documents from all various urls.
        """

        # Get search questions
        logger.info("Generating questions for Google Search ...")
        result = self.llm_chain({"question": query})
        logger.info(f"Questions for Google Search (raw): {result}")
        questions = result["text"]
        logger.info(f"Questions for Google Search: {questions}")

        # Get urls
        logger.info("Searching for relevant urls...")
        urls_to_look = []
        for query in questions:
            # Google search
            search_results = self.search_tool(query, self.num_search_results)
            logger.info("Searching for relevant urls...")
            logger.info(f"Search results: {search_results}")
            for res in search_results:
                if res.get("link", None):
                    urls_to_look.append(res["link"])

        # Relevant urls
        urls = set(urls_to_look)

        # Check for any new urls that we have not processed
        new_urls = list(urls.difference(self.url_database))

        logger.info(f"New URLs to load: {new_urls}")
        # Load, split, and add new urls to vectorstore
        if new_urls:
            loader = AsyncHtmlLoader(new_urls, ignore_load_errors=True)
            html2text = Html2TextTransformer()
            logger.info("Indexing new urls...")
            docs = loader.load()
            docs = list(html2text.transform_documents(docs))
            docs = self.text_splitter.split_documents(docs)
            self.vectorstore.add_documents(docs)
            self.url_database.extend(new_urls)

        # Search for relevant splits
        # TODO: make this async
        logger.info("Grabbing most relevant splits from urls...")
        docs = []
        for query in questions:
            docs.extend(self.vectorstore.similarity_search(query))

        # Get unique docs
        unique_documents_dict = {
            (doc.page_content, tuple(sorted(doc.metadata.items()))): doc for doc in docs
        }
        unique_documents = list(unique_documents_dict.values())
        return unique_documents

1.2.2 GoogleSearchAPIWrapper

这是 Google CSE 检索API的封装类。

class GoogleSearchAPIWrapper(BaseModel):
    """Wrapper for Google Search API."""

1.2.3 RetrievalQAWithSourcesChain

这是 LangChain 内封装的问答QA链，提问-给出答案，并带有答案来源Sources.

对检索到的文档进行问答，并引用其来源。当您希望答案响应在文本响应中具有来源时，请使用此选项。

使用方法：

qa_chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
    llm, retriever=web_research_retriever
)

接收两个参数：

• llm：大模型
• retriver：检索器

其源码定义如下：

class RetrievalQAWithSourcesChain(BaseQAWithSourcesChain):
    """Question-answering with sources over an index."""

    retriever: BaseRetriever = Field(exclude=True)
    """Index to connect to."""
    reduce_k_below_max_tokens: bool = False
    """Reduce the number of results to return from store based on tokens limit"""
    max_tokens_limit: int = 3375
    """Restrict the docs to return from store based on tokens,
    enforced only for StuffDocumentChain and if reduce_k_below_max_tokens is to true"""

2. 总结

本文我们主要学习了利用 LangChain进行网络文档 + RAG 的使用，重点看了 LangChain中WebResearchRetriever的封装和实现原理。里面虽然使用的Google搜索，在国内有诸多限制，但是里面的实现思路是值得借鉴的：

（1）找到与用户问题相关的网页

• 用户提问转换为相似的搜索语句
• 通过检索API找到相关的网页URL

（2）文本获取与存储

• 爬取URL文本内容
• 分割文本并向量存储

（3）使用以上相关内容进行RAG增强检索，回答用户问题

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