创建一个基于FastAPI的API来处理一个典型的检索增强生成（RAG）流程，下面我们需要遵循以下一般步骤：
- 输入内容：用户提出的问题。
- 处理方式：
- 查找与问题相关的文档。
- 给出根据找到的文档生成的答案。
- 输出结果：相关内容及其所在页码，以及问题的答案。
一般情况下，RAG管道通常包括两个主要部分。
- 检索：一种方式，用于根据提问找到相关文档（可以使用像Elasticsearch、BM25、FAISS等工具）。
- 生成：一种生成式模型，如GPT-3或T5，根据检索出的文档来回答。
在这种情形下，我将通过一个简单的例子展示如何做到这一点。你可以稍后用像FAISS或Elasticsearch这样的真实检索工具以及更强大的生成模型来替换这些部分。
我们将使用FAISS来实现文档检索，并用OpenAI GPT-3来进行生成步骤，以简单的方式实现该API。
安装依赖你需要安装FastAPI、Uvicorn、FAISS和OpenAI的API客户端。
pip install fastapi uvicorn openai faiss-cpu numpy. # 这里我们在安装一些Python库你也得给GPT模型设置OpenAI的API密钥。
2. FastAPI 应用程序设置main.py (FastAPI 接口)
import openai
import numpy as np
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import faiss
import pickle
# 初始化 FastAPI 应用
app = FastAPI()
# OpenAI API 密钥（请确保在您的环境或配置中设置了自己的密钥）
openai.api_key = "your-openai-api-key"
# 定义请求和响应模型
class QuestionRequest(BaseModel):
question: str
class QuestionResponse(BaseModel):
relevant_document: str
page_number: int
answer: str
# 加载预处理的索引和文档数据
# 为了简化示例，我们使用了一个简单的预加载 FAISS 索引和样本文档
# 实际应用中，请在此处加载您的 FAISS 索引和文档列表
with open("faiss_index.pkl", "rb") as f:
faiss_index, documents = pickle.load(f)
# FAISS 检索函数
def retrieve_documents(query: str, top_k: int = 3):
# 将查询转换为嵌入向量
query_embedding = np.random.random((1, 768)).astype("float32") # 此处应为实际查询的嵌入向量
# 在 FAISS 中执行搜索
distances, indices = faiss_index.search(query_embedding, top_k)
retrieved_docs = []
for i in range(top_k):
retrieved_docs.append((documents[indices[0][i]], indices[0][i] + 1)) # 文档文本和页码
return retrieved_docs
# 使用 OpenAI API 生成答案的函数
def generate_answer(question: str, retrieved_docs: list):
# 将检索到的文档组合成模型的背景信息
context = "\n".join([doc[0] for doc in retrieved_docs])
prompt = f"问题: {question}\n\n背景信息:\n{context}\n\n答案:"
# 调用 OpenAI API 生成答案
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=prompt,
max_tokens=150,
temperature=0.7,
)
answer = response.choices[0].text.strip()
return answer
# API 端点以处理问题并返回相关文档和答案
@app.post("/ask", response_model=QuestionResponse)
async def answer_question(request: QuestionRequest):
question = request.question
# 步骤 1：使用 FAISS（或其他机制）检索相关文档
retrieved_docs = retrieve_documents(question)
if not retrieved_docs:
raise HTTPException(status_code=404, detail="未找到相关文档")
# 步骤 2：基于检索到的文档使用 GPT（或其他模型）生成答案
answer = generate_answer(question, retrieved_docs)
# 步骤 3：提取第一个相关文档及其页码
relevant_document, page_number = retrieved_docs[0]
return QuestionResponse(
relevant_document=relevant_document,
page_number=page_number,
answer=answer
)- 查找文档（FAISS）：
-
我们使用 FAISS 索引 来检索与输入问题相关的文档。这些文档经过预处理并被存储在 FAISS 索引中（你可以使用实际文档的嵌入来构建这个索引）。
retrieve_documents()函数使用 FAISS 根据查询来检索最相关的文档。检索到的文档不仅包括文本，还包括页码。
2. 生成回复（OpenAI GPT-3） ：
- 一旦找到相关文档，将它们连接起来，并使用 OpenAI的GPT-3模型 根据找到的文档生成答案。
3. API接口：
- FastAPI端点
/ask接收一个question，并返回相关文档、文档页码以及生成的答案。
要运行FastAPI，请运行以下命令：
uvicorn main:app --reload
# 使用uvicorn运行main模块中的app，并启用自动重载功能您需要创建并保存一个FAISS索引（faiss_index.pkl）用于文档检索。这里是一个创建简单FAISS索引与嵌入的示例，如下所示：您可以将这些随机向量替换为从BERT、Sentence-BERT等模型中获取的实际文档嵌入。
import faiss
import numpy as np
import pickle
# 假数据（请用实际文档文本和嵌入替换）
documents = [
"这是文档1的内容。它讲述了AI。",
"这份文档讨论了机器学习技术。",
"这是一份关于用神经网络进行深度学习的文档。"
]
# 为文档生成随机嵌入（请用实际嵌入替换）
document_embeddings = np.random.random((len(documents), 768)).astype("float32")
# 创建FAISS索引
index = faiss.IndexFlatL2(768) # L2距离作为相似性搜索的度量标准
index.add(document_embeddings)
# 保存FAISS索引和文档数据到文件
with open("faiss_index.pkl", "wb") as f:
# 将FAISS索引和文档数据保存到pickle文件
pickle.dump((index, documents), f)- 请求内容：向
/ask发送一个POST请求，请求体中包含问题：
{
"question": "AI是什么呢？"
}- 回答：
{
"relevant_document": "这是文档1的内容，它涉及人工智能。",
"page_number": "1",
"answer": "AI代表人工智能，它涉及到创建具有智能行为的机器。"
}- 文档嵌入：在实际的生产RAG管道中，你会用实际的嵌入（来自BERT、Sentence-BERT或其他适合的模型生成的嵌入）替换掉示例中的假数据。
- OpenAI集成：此示例使用OpenAI的GPT-3生成答案，但你可以用任何其他适合你使用场景的生成模型来替换它。
- 性能考量：FAISS提供了高效的相似度搜索，但对于非常大的数据集，考虑优化检索步骤，例如使用带磁盘存储的FAISS或更高级的检索模型。
这样的设置应该帮助您开始创建一个处理FastAPI中RAG流程的API。