利用 FAISS 和 OpenAI 构建专属文档搜索引擎：打造私有化 RAG 流程

你是否曾梦想过搭建一个完全属于自己的、私有化的文档搜索引擎？这篇文章将带你一步步使用 FAISS (Facebook AI Similarity Search) 和 OpenAI，构建一个基于 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 流程的强大解决方案。我们将专注于如何使用 FAISS 构建本地索引，结合 OpenAI 强大的语义理解能力，最终实现高效、安全的文档检索与问答。

1. RAG 流程与文档搜索引擎的核心价值

RAG (Retrieval-Augmented Generation)，即检索增强生成，是当前构建智能问答系统和文档搜索应用的主流架构。其核心思想是，在生成答案之前，先从知识库中检索与问题相关的上下文信息，再利用检索到的信息来辅助生成最终的答案。这种方法既可以利用大型语言模型 (LLM) 的生成能力，又能避免 LLM 在面对特定领域知识时出现的 “幻觉” 问题，从而提高答案的准确性和可靠性。一个私有化的文档搜索引擎的价值在于：

数据安全与隐私保护： 对于包含敏感信息的企业或组织，将数据存储在云端可能存在安全风险。私有化部署可以确保数据完全在本地控制，避免数据泄露。
定制化与灵活性： 可以根据自身需求定制索引和搜索逻辑，例如针对特定文档类型进行优化，或者集成自定义的知识图谱。
成本控制： 避免了长期使用云服务可能产生的高额费用，特别是在处理大量数据时，自建方案在长期来看可能更具成本效益。
离线访问能力： 在没有互联网连接的环境下，仍然可以使用已经建立的索引进行搜索和问答，这对于一些特殊应用场景非常重要。

2. FAISS：高效相似性搜索的利器

FAISS (Facebook AI Similarity Search) 是一个由 Facebook AI Research 开发的开源库，专门用于在大规模向量数据集中进行高效的相似性搜索。它的核心优势在于：

高性能： FAISS 针对向量搜索进行了高度优化，可以利用 GPU 加速，实现极快的搜索速度，即使面对数百万甚至数十亿的向量也能保持高效。
多种索引方法： FAISS 提供了多种不同的索引方法，可以根据数据集的特点和性能需求选择合适的索引类型。例如，针对高维向量，可以采用 PQ (Product Quantization) 索引来降低存储空间和提高搜索速度；针对低维向量，可以采用 IVF (Inverted File) 索引来实现更高的精度。
易于使用： FAISS 提供了简单易用的 API，可以方便地集成到各种应用中。
开源免费： FAISS 是一个开源库，可以免费使用，无需支付任何授权费用。

传统基于关键词的搜索往往无法准确理解用户查询的意图，容易遗漏相关信息。例如，用户搜索 “如何使用 LangChain 初始化 Chain”，传统的关键词搜索可能只会返回包含 “LangChain”、”初始化” 和 “Chain” 这些关键词的文档，而忽略了那些使用了近义词或不同表达方式的文档。而 FAISS 结合 OpenAI 提供的 embedding 技术，可以将文本转换为向量，然后通过计算向量之间的相似度来判断文档与查询的相关性，从而实现语义搜索。即使文档中没有明确包含用户查询的关键词，只要其语义与查询相关，也能被准确地检索出来。

3. OpenAI：强大的语义理解与生成能力

OpenAI 提供了强大的自然语言处理 (NLP) 模型，包括用于文本嵌入 (embedding) 的模型和用于文本生成 (generation) 的模型。在构建 RAG 流程时，OpenAI 的作用至关重要：

文本嵌入 (Embedding)： OpenAI 提供了 text-embedding-ada-002 等模型，可以将文本转换为高质量的向量表示。这些向量能够捕捉文本的语义信息，使得 FAISS 可以基于语义相似度进行搜索。
文本生成 (Generation)： OpenAI 提供了 GPT-3.5 和 GPT-4 等大型语言模型，可以根据检索到的上下文信息生成自然流畅的答案。

利用 OpenAI 的 embedding 模型，可以将文档和用户查询都转换为向量，然后通过 FAISS 快速找到与查询向量最相似的文档向量。再将这些文档的内容作为上下文信息，传递给 OpenAI 的 GPT 模型，让 GPT 模型根据上下文信息生成最终的答案。例如，用户提问 “LCEL 是什么？”，OpenAI 的 GPT 模型可以根据检索到的 LangChain 文档，生成如下答案：”LCEL 是 LangChain 表达式语言，它是一种声明式方法，用于从 LangChain 中现有的 Runnables 构建新的 Runnables。它允许用户描述他们想要发生的事情，而不是他们希望它如何发生，从而优化链的运行时执行。”

4. 搭建私有化 RAG 流程的步骤详解

接下来，我们将详细介绍如何使用 FAISS 和 OpenAI 搭建一个私有化的 RAG 流程，以 LangChain.js 的文档为例。

4.1. 文档抓取 (Scraping)

首先，需要从 LangChain.js 的官方网站上抓取文档内容。可以使用 axios 和 cheerio 等库来实现：

const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');

async function scrapeLangChainDocs() {
  const baseUrl = 'https://js.langchain.com';
  const startUrl = `${baseUrl}/docs/`;
  const visited = new Set();
  const docs = [];

  async function scrapePage(url) {
    if (visited.has(url)) {
      return;
    }
    visited.add(url);

    try {
      const response = await axios.get(url);
      const $ = cheerio.load(response.data);

      $('article').each((i, element) => {
        const text = $(element).text().trim();
        if (text) {
          docs.push({
            content: text,
            source: url,
          });
        }
      });

      const links = $('a[href^="/docs/"]')
        .map((i, el) => {
          const href = $(el).attr('href');
          return href ? `${baseUrl}${href}` : null;
        })
        .get()
        .filter(Boolean);

      for (const link of links) {
        await scrapePage(link);
      }
    } catch (error) {
      console.error(`Error scraping ${url}:`, error);
    }
  }

  await scrapePage(startUrl);
  return docs;
}

这段代码会递归地抓取 LangChain.js 网站上的所有文档页面，并将文档内容和来源 URL 存储在一个数组中。

4.2. 文档切分 (Chunking)

为了提高搜索效率，需要将抓取到的文档内容切分成更小的块 (chunk)。可以使用 LangChain 提供的 RecursiveCharacterTextSplitter 类来实现：

const { RecursiveCharacterTextSplitter } = require('langchain/text_splitter');

const textSplitter = new RecursiveCharacterTextSplitter({
  chunkSize: 1000,
  chunkOverlap: 200,
});

async function chunkDocuments(docs) {
  const splitDocs = await textSplitter.createDocuments(
    docs.map((doc) => doc.content),
    docs.map((doc) => ({ source: doc.source }))
  );
  return splitDocs;
}

这段代码会将每个文档切分成大小为 1000 个字符的块，并且每个块之间有 200 个字符的重叠。这样做可以确保语义信息的完整性，并避免在切分过程中丢失关键信息。

4.3. 创建 FAISS 索引

接下来，需要使用 OpenAI 的 embedding 模型将每个文档块转换为向量，并将这些向量存储在 FAISS 索引中。可以使用 LangChain 提供的 FaissStore 类来实现：

const { OpenAIEmbeddings } = require('langchain/embeddings/openai');
const { FaissStore } = require('langchain/vectorstores/faiss');
require('dotenv').config();

async function createFaissIndex(splitDocs) {
  const embeddings = new OpenAIEmbeddings({
    openAIApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  });

  const vectorStore = await FaissStore.fromDocuments(splitDocs, embeddings);
  await vectorStore.save('./langchain-faiss-store');
}

这段代码会首先初始化 OpenAIEmbeddings 类，用于生成文本嵌入向量。然后，使用 FaissStore.fromDocuments 方法将文档块和对应的向量存储在 FAISS 索引中。最后，使用 vectorStore.save 方法将 FAISS 索引保存到本地文件中。

注意： 需要设置 OPENAI_API_KEY 环境变量，才能使用 OpenAI 的 API。

4.4. 查询文档

当用户输入查询时，需要使用相同的 OpenAI embedding 模型将查询转换为向量，然后在 FAISS 索引中查找与查询向量最相似的文档向量。可以使用 FaissStore 类的 similaritySearch 方法来实现：

const { OpenAIEmbeddings } = require('langchain/embeddings/openai');
const { FaissStore } = require('langchain/vectorstores/faiss');
const { ChatOpenAI } = require('langchain/chat_models/openai');

async function queryDocs(query) {
  try {
    const embeddings = new OpenAIEmbeddings({
      openAIApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
    });

    const vectorStore = await FaissStore.load('./langchain-faiss-store', embeddings);

    const results = await vectorStore.similaritySearch(query, 3);

    const context = results.map((doc) => doc.pageContent).join('\n\n');

    const llm = new ChatOpenAI({
      openAIApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
      modelName: 'gpt-3.5-turbo',
      temperature: 0.1,
    });

    const prompt = `Based on the following context from the LangChain documentation, please answer the question.
         If the answer cannot be found in the context, say so.
        Context:
        ${context}
        Question: ${query}
        Answer:`;

    const response = await llm.invoke(prompt);
    const answer = typeof response.content === 'string'
      ? response.content
      : JSON.stringify(response.content);

    console.log('\nGenerated Answer:');
    console.log(answer);

    return {
      answer,
      sources: results.map((doc) => doc.metadata.source),
    };
  } catch (error) {
    console.error('Error querying documents:', error);
    return null;
  }
}

这段代码会首先初始化 OpenAIEmbeddings 类，然后加载之前保存的 FAISS 索引。接下来，使用 vectorStore.similaritySearch 方法在 FAISS 索引中查找与查询向量最相似的 3 个文档向量。然后，将这些文档的内容作为上下文信息，传递给 OpenAI 的 ChatOpenAI 模型，让 GPT 模型根据上下文信息生成最终的答案。

5. 优化与改进

以上只是一个简单的示例，可以进行多种优化和改进：

使用更强大的 LLM： 可以使用 GPT-4 等更强大的语言模型，以获得更高的答案质量。
优化 Prompt： 可以根据实际情况调整 prompt 的内容，以提高答案的准确性和相关性。例如，可以添加一些指令，要求 LLM 引用文档来源，或者限制 LLM 的回答长度。
添加过滤机制： 可以在 FAISS 搜索结果的基础上，添加一些过滤机制，例如根据文档的创建时间或作者进行过滤，以提高搜索结果的质量。
使用本地 LLM： 为了实现完全离线的搜索和问答，可以使用本地部署的 LLM，例如 Llama 2 或 Falcon。
集成用户界面： 可以使用 React 或 Vue.js 等框架，为 文档搜索引擎 添加一个用户友好的界面，方便用户进行查询和浏览结果。

6. FAISS 的局限性与适用场景

虽然 FAISS 具有很多优点，但也存在一些局限性：

不支持实时更新： FAISS 索引的更新需要重新构建整个索引，因此不适合需要实时更新的场景。
需要手动维护： FAISS 是一个自管理的库，需要手动进行索引的创建、存储和维护，相比于托管的向量数据库，需要更多的运维工作。
不擅长处理复杂的查询： FAISS 主要用于基于向量相似度的搜索，对于复杂的查询，例如涉及多个条件的组合查询，可能无法很好地支持。

FAISS 更适合以下场景：

数据量较大，但更新频率较低的场景： 例如，静态的文档库、知识库或产品目录。
需要高性能和低延迟的搜索场景： 例如，实时推荐系统或图像搜索。
需要完全控制数据和基础设施的场景： 例如，安全性要求较高的企业或组织。

对于需要实时更新、复杂查询和自动化运维的场景，可以考虑使用托管的向量数据库，例如 Pinecone 或 Weaviate。

7. 结论：拥抱 FAISS，开启私有化文档搜索新篇章

通过本文的介绍，相信你已经了解了如何使用 FAISS 和 OpenAI 构建一个私有化的 文档搜索引擎。这是一个强大的工具，可以帮助你更好地管理和利用你的知识资产，提高工作效率和决策质量。尽管 FAISS 存在一些局限性，但其高性能、低成本和灵活性使其成为很多场景下的理想选择。拥抱 FAISS，开启你的私有化文档搜索新篇章！结合 OpenAI 的强大能力，你将能够打造出真正智能、高效的 文档搜索引擎，释放知识的无限潜力。

利用 FAISS 和 OpenAI 构建专属文档搜索引擎：打造私有化 RAG 流程