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2.9 KiB
Python
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RAG 工具模块
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将检索功能封装为 LangChain Tool，供 Agent 调用。
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采用固定流水线：多路改写 → 并行检索 → RRF 融合 → 重排序 → 返回父文档。
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默认使用混合检索（稠密+BM25稀疏）+ 父子文档模式。
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from typing import Callable, Optional
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from langchain_core.tools import tool
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from langchain_core.language_models import BaseLanguageModel
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from langchain_core.retrievers import BaseRetriever
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from app.rag.pipeline import RAGPipeline, create_rag_pipeline
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def create_rag_tool_sync(
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retriever: Optional[BaseRetriever] = None,
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llm: Optional[BaseLanguageModel] = None,
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num_queries: int = 3,
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rerank_top_n: int = 5,
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collection_name: str = "rag_documents",
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) -> Callable:
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创建一个配置好的 RAG 检索工具（同步版本）。
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默认使用混合检索（稠密+BM25稀疏）+ 父子文档模式。
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Args:
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retriever: 基础检索器对象（可选，不提供则自动创建）
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llm: 用于生成多路查询的语言模型（可选）
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num_queries: 生成的查询变体数量
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rerank_top_n: 最终返回的文档数量
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collection_name: Qdrant 集合名称
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Returns:
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LangChain Tool 函数
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"""
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pipeline = RAGPipeline(
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retriever=retriever,
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llm=llm,
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num_queries=num_queries,
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rerank_top_n=rerank_top_n,
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collection_name=collection_name,
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)
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@tool
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def search_knowledge_base_sync(query: str) -> str:
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"""
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在知识库中搜索与查询相关的文档片段。
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使用混合检索（稠密向量语义 + BM25 关键词）+ 父子文档模式，
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检索效果最优。
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Args:
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query: 用户提出的问题或查询字符串
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Returns:
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格式化后的相关文档内容
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try:
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documents = pipeline.retrieve(query)
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if not documents:
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return f"在知识库 '{collection_name}' 中未找到与 '{query}' 相关的信息。"
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context = pipeline.format_context(documents)
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return context
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except Exception as e:
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return f"检索过程中发生错误: {str(e)}"
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return search_knowledge_base_sync
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def create_rag_tool(
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collection_name: str = "rag_documents",
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llm: Optional[BaseLanguageModel] = None,
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num_queries: int = 3,
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rerank_top_n: int = 5,
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) -> Callable:
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"""
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创建 RAG 检索工具的便捷函数（同步版本）。
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Args:
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collection_name: Qdrant 集合名称
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llm: 用于生成多路查询的语言模型（可选）
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num_queries: 生成的查询变体数量
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rerank_top_n: 最终返回的文档数量
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Returns:
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LangChain Tool 函数
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"""
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return create_rag_tool_sync(
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collection_name=collection_name,
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llm=llm,
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num_queries=num_queries,
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rerank_top_n=rerank_top_n,
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||
)
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