创建一个使用 GPT-4o 和 SERP 数据的 RAG 聊天机器人

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本指南将解释如何使用 Python、GPT-4o 以及 Bright Data 的 SERP API 来构建一个能够生成更精确且富含上下文信息的 AI 回答的 RAG 聊天机器人。

1. 简介
2. 什么是 RAG？
3. 为什么要使用 SERP 数据来为 AI 模型提供信息
4. 在 Python 中使用 GPT 模型和 SERP 数据进行 RAG：分步教程
   1. 步骤 1：初始化 Python 项目
   2. 步骤 2：安装所需的库
   3. 步骤 3：准备项目
   4. 步骤 4：配置 SERP API
   5. 步骤 5：实现 SERP 数据抓取逻辑
   6. 步骤 6：从 SERP URL 中提取文本
   7. 步骤 7：生成 RAG Prompt
   8. 步骤 8：执行 GPT 请求
   9. 步骤 9：创建应用程序的 UI
   10. 步骤 10：整合所有部分
   11. 步骤 11：测试应用程序
5. 结论

什么是 RAG？

RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，是一种将信息检索与文本生成相结合的 AI 方法。在 RAG 工作流程中，应用程序首先会从外部来源（如文档、网页或数据库）检索相关数据。然后，它将这些数据传递给 AI 模型，以便生成更具上下文相关性的回复。

RAG 能够增强像 GPT 这样的大型语言模型（LLM）的功能，使其可以访问并引用超出其原始训练数据范围的最新信息。在需要精确且具有上下文特定信息的场景中，RAG 方法至关重要，因为它能够提高 AI 生成回复的质量和准确性。

为什么要使用 SERP 数据来为 AI 模型提供信息

GPT-4o 的知识截止日期是 2023 年 10 月，这意味着它无法访问该时间之后发生的事件或信息。然而，得益于 GPT-4o 模型能够通过 Bing 搜索集成实时获取互联网数据，它可以提供更实时、更详细且更具上下文意义的回复。

在 Python 中使用 GPT 模型和 SERP 数据进行 RAG：分步教程

本教程将指导你如何使用 OpenAI 的 GPT 模型来构建一个 RAG 聊天机器人。基本思路是：先从 Google 上与搜索词相关的优质页面中获取文本，并将其作为 GPT 请求的上下文。

最大的难点在于如何获取 SERP 数据。大多数搜索引擎都具备高级的反爬虫措施，用以阻止机器人对其页面的自动访问。关于详细说明，请参考我们关于 如何在 Python 中抓取 Google 的指南。

为了简化抓取流程，我们将使用 Bright Data 的 SERP API。

通过此 SERP 抓取器，你可以使用简单的 HTTP 请求，从 Google、DuckDuckGo、Bing、Yandex、Baidu 以及其他搜索引擎中轻松获取 SERP。

之后，我们将使用无头浏览器 (headless browser)从返回的所有 URL 中提取文本数据，并将其作为 GPT 模型在 RAG 工作流中的上下文。如果你希望直接使用 AI 实时获取网络数据，可以参考我们关于 使用 ChatGPT 进行网页抓取 的文章。

本指南的所有代码都已上传到一个 GitHub 仓库中：

git clone https://github.com/Tonel/rag_gpt_serp_scraping

按照 README.md 文件中的指示来安装项目依赖并启动该项目。

请注意，本指南展示的方法可以轻松适配到其他搜索引擎或 LLM。

注意：
本教程适用于 Unix 和 macOS 环境。如果你使用 Windows，可以通过 Windows Subsystem for Linux (WSL) 进行类似操作。

步骤 #1：初始化 Python 项目

确保你的机器上安装了 Python 3。如果没有，请从 Python 官网 下载并安装。

创建项目文件夹并在终端中切换到该文件夹：

mkdir rag_gpt_serp_scrapingcd rag_gpt_serp_scraping

rag_gpt_serp_scraping 文件夹将包含你的 Python RAG 项目。

然后，用你喜欢的 Python IDE（如 PyCharm Community Edition 或 安装了 Python 插件的 Visual Studio Code）打开该文件夹。

在 rag_gpt_serp_scraping 目录下，新建一个空的 app.py 文件，用来存放你的抓取和 RAG 逻辑。

接下来，在项目目录下初始化一个 Python 虚拟环境：

python3 -m venv env

使用以下命令激活虚拟环境：

source ./env/bin/activate

步骤 #2：安装所需的库

本 Python RAG 项目将使用以下依赖：

• python-dotenv: 用于安全地管理敏感凭据（例如 Bright Data 凭据和 OpenAI API 密钥）。
• requests: 用于向 Bright Data 的 SERP API 发起 HTTP 请求。
• langchain-community: 用于从 Google SERP 返回的页面中获取文本，并进行清洗，从而为 RAG 生成相关内容。
• openai: 用于与 GPT 模型交互，从输入和 RAG 上下文中生成自然语言回复。
• streamlit: 用于创建一个简单的 UI，以便用户可以输入 Google 搜索关键词和 AI prompt 并动态查看结果。

安装所有依赖：

pip install python-dotenv requests langchain-community openai streamlit

我们将使用 AsyncChromiumLoader（来自 langchain-community），它需要以下依赖：

pip install --upgrade --quiet playwright beautifulsoup4 html2text

Playwright 还需要安装浏览器才能正常工作：

playwright install

步骤 #3：准备项目

在 app.py 中添加以下导入：

from dotenv import load_dotenvimport osimport requestsfrom langchain_community.document_loaders import AsyncChromiumLoaderfrom langchain_community.document_transformers import BeautifulSoupTransformerfrom openai import OpenAIimport streamlit as st

然后，在项目文件夹中新建一个 .env 文件，用于存放所有凭据信息。现在你的项目结构大致如下图所示：

在 app.py 中使用以下函数来告诉 python-dotenv 从 .env 文件中加载环境变量：

load_dotenv()

之后，你就可以使用下面的语句从 .env 或系统中读取环境变量：

os.environ.get("<ENV_NAME>")

步骤 #4：配置 SERP API

我们将使用 Bright Data 的 SERP API 来获取搜索引擎结果页信息，并在 Python RAG 工作流中使用这些信息。具体来说，我们会从 SERP API 返回的页面 URL 中提取文本。

要配置 SERP API，请参考 官方文档。或者，按照下述说明进行操作。

如果你还没有创建账号，请先在 Bright Data 注册。登录后，进入账号控制台：

点击 “Get proxy products” 按钮。

随后会跳转到下图所示页面，点击 “SERP API” 对应一行：

在 SERP API 产品页中，切换 “Activate zone” 开关来启用该产品：

然后在 “Access parameters” 区域复制 SERP API 的 host、port、username 和 password，将它们添加到 .env 文件中：

BRIGHT_DATA_SERP_API_HOST="<YOUR_HOST>"BRIGHT_DATA_SERP_API_PORT=<YOUR_PORT>BRIGHT_DATA_SERP_API_USERNAME="<YOUR_USERNAME>"BRIGHT_DATA_SERP_API_PASSWORD="<YOUR_PASSWORD>"

将 <YOUR_XXXX> 占位符替换成 Bright Data 在 SERP API 页面上给出的实际值。

注意，此处 “Access parameters” 中的 host 格式类似于：

brd.superproxy.io:33335

需要将其拆分为：

BRIGHT_DATA_SERP_API_HOST="brd.superproxy.io"BRIGHT_DATA_SERP_API_PORT=33335

步骤 #5：实现 SERP 数据抓取逻辑

在 app.py 中添加以下函数，用于获取 Google SERP 第一页的前 number_of_urls 个结果链接：

def get_google_serp_urls(query, number_of_urls=5):# 使用 Bright Data 的 SERP API 发起请求# 并获取自动解析后的 JSON 数据host = os.environ.get("BRIGHT_DATA_SERP_API_HOST")port = os.environ.get("BRIGHT_DATA_SERP_API_PORT")username = os.environ.get("BRIGHT_DATA_SERP_API_USERNAME")password = os.environ.get("BRIGHT_DATA_SERP_API_PASSWORD")proxy_url = f"http://{username}:{password}@{host}:{port}"proxies = {"http": proxy_url, "https": proxy_url}url = f"https://www.google.com/search?q={query}&brd_json=1"response = requests.get(url, proxies=proxies, verify=False)# 获取解析后的 JSON 响应response_data = response.json()# 从响应中提取前 number_of_urls 个 Google SERP URLgoogle_serp_urls = []if "organic" in response_data:for item in response_data["organic"]:if "link" in item:google_serp_urls.append(item["link"])return google_serp_urls[:number_of_urls]

以上代码会向 SERP API 发起一个 HTTP GET 请求，其中包含搜索词 query 参数。通过设置 brd_json=1，SERP API 会将搜索结果自动解析为 JSON 格式，类似如下结构：

{"general": {"search_engine": "google","results_cnt": 1980000000,"search_time": 0.57,"language": "en","mobile": false,"basic_view": false,"search_type": "text","page_title": "pizza - Google Search","code_version": "1.90","timestamp": "2023-06-30T08:58:41.786Z"},"input": {"original_url": "https://www.google.com/search?q=pizza&brd_json=1","user_agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12) AppleWebKit/608.2.11 (KHTML, like Gecko) Version/13.0.3 Safari/608.2.11","request_id": "hl_1a1be908_i00lwqqxt1"},"organic": [{"link": "https://www.pizzahut.com/","display_link": "https://www.pizzahut.com","title": "Pizza Hut | Delivery & Carryout - No One OutPizzas The Hut!","image": "omitted for brevity...","image_alt": "pizza from www.pizzahut.com","image_base64": "omitted for brevity...","rank": 1,"global_rank": 1},{"link": "https://www.dominos.com/en/","display_link": "https://www.dominos.com › ...","title": "Domino's: Pizza Delivery & Carryout, Pasta, Chicken & More","description": "Order pizza, pasta, sandwiches & more online for carryout or delivery from Domino's. View menu, find locations, track orders. Sign up for Domino's email ...","image": "omitted for brevity...","image_alt": "pizza from www.dominos.com","image_base64": "omitted for brevity...","rank": 2,"global_rank": 3}// 省略...],// 省略...
}

最后几行分析 JSON 数据并从中选取前 number_of_urls 个 SERP 结果链接并返回列表。

步骤 #6：从 SERP URL 中提取文本

定义一个函数，用于从获取的 SERP URL 中提取文本：

# 注意：有些网站包含动态内容或反爬虫机制，可能导致文本无法提取。
# 如遇到此类问题，可考虑使用其它工具，比如 Selenium。
def extract_text_from_urls(urls, number_of_words=600): # 指示一个无头 Chrome 实例访问给定的 URLs# 并使用指定的 user-agentloader = AsyncChromiumLoader(urls,user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/129.0.0.0 Safari/537.36",)html_documents = loader.load()# 使用 BeautifulSoupTransformer 处理抓取到的 HTML 文档，从中提取文本bs_transformer = BeautifulSoupTransformer()docs_transformed = bs_transformer.transform_documents(html_documents,tags_to_extract=["p", "em", "li", "strong", "h1", "h2"],unwanted_tags=["a"],remove_comments=True,)# 确保每个 HTML 文档仅保留 number_of_words 个单词extracted_text_list = []for doc_transformed in docs_transformed:# 将文本切分成单词，仅取前 number_of_words 个words = doc_transformed.page_content.split()[:number_of_words]extracted_text = " ".join(words)# 略过内容为空的文本if len(extracted_text) != 0:extracted_text_list.append(extracted_text)return extracted_text_list

该函数将会：

1. 使用无头 Chrome 浏览器实例访问传入的 URLs。
2. 利用 BeautifulSoupTransformer 处理每个页面的 HTML，以从特定标签（如 <p>、<h1>、<strong> 等）中提取文本，跳过不需要的标签（如 <a>）及注释。
3. 对每个页面的文本只保留指定的单词数（number_of_words）。
4. 返回一个含有每个 URL 所提取文本的列表。

对于某些特殊场景，你可能需要调整要提取的 HTML 标签列表，或者增加/减少需要保留的单词数。例如，假设我们对如下页面 Transformers One 影评 应用此函数：

执行 extract_text_from_urls() 后得到的文本列表示例：

["Lisa Johnson Mandell’s Transformers One review reveals the heretofore inconceivable: It’s one of the best animated films of the year! I never thought I’d see myself write this about a Transformers movie, but Transformers One is actually an exceptional film! ..."]

extract_text_from_urls() 返回的文本列表将用于为 OpenAI 模型提供 RAG 上下文。

步骤 #7：生成 RAG Prompt

定义一个函数，用于将 AI 请求（prompt）与文本上下文拼接成最后用于 RAG 的 prompt：

def get_openai_prompt(request, text_context=[]):# 默认 promptprompt = request# 如果有传入上下文，则将上下文与 prompt 拼接if len(text_context) != 0:context_string = "\n\n--------\n\n".join(text_context)prompt = f"Answer the request using only the context below.\n\nContext:\n{context_string}\n\nRequest: {request}"return prompt

如果指定了 RAG 上下文，上面这个函数返回的 Prompt 大致如下格式：

Answer the request using only the context below.Context:Bla bla bla...--------Bla bla bla...--------Bla bla bla...Request: <YOUR_REQUEST>

步骤 #8：执行 GPT 请求

首先，在 app.py 顶部初始化 OpenAI 客户端：

openai_client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))

其中 OPENAI_API_KEY 存储于环境变量，可直接定义在系统环境变量或 .env 文件中：

OPENAI_API_KEY="<YOUR_API_KEY>"

将其中的 <YOUR_API_KEY> 替换为你的 OpenAI API key 值。如果需要创建或查找该密钥，请参考 官方指南。

然后，编写一个函数通过 OpenAI 官方客户端向 gpt-4o-mini 模型发送请求：

def interrogate_openai(prompt, max_tokens=800):# 使用给定 prompt 向 OpenAI 模型发送请求response = openai_client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini",messages=[{"role": "user", "content": prompt}],max_tokens=max_tokens,)return response.choices[0].message.content

注意：
你也可以使用 OpenAI API 提供的其他任意 GPT 模型。

如果在调用时传入的 prompt 包含 get_openai_prompt() 拼接的文本上下文，那么 interrogate_openai() 就能按我们的需求执行检索增强式生成（RAG）。

步骤 #9：创建应用程序的 UI

使用 Streamlit 来定义一个简单的 Form UI，让用户能够输入：

1. 用于 SERP API 的搜索关键词
2. 想要发送给 GPT-4o mini 的 AI prompt

示例如下：

with st.form("prompt_form"):# 初始化输出结果result = ""final_prompt = ""# 让用户输入他们的 Google 搜索词google_search_query = st.text_area("Google Search:", None)# 让用户输入他们的 AI promptrequest = st.text_area("AI Prompt:", None)# 提交按钮submitted = st.form_submit_button("Send")# 如果表单被提交if submitted:# 从给定搜索词中获取 Google SERP URLsgoogle_serp_urls = get_google_serp_urls(google_search_query)# 从相应 HTML 页面中提取文本extracted_text_list = extract_text_from_urls(google_serp_urls)# 使用提取到的文本作为上下文生成 AI promptfinal_prompt = get_openai_prompt(request, extracted_text_list)# 调用 OpenAI 模型进行询问result = interrogate_openai(final_prompt)# 展示生成后的完整 Promptfinal_prompt_expander = st.expander("AI Final Prompt:")final_prompt_expander.write(final_prompt)# 输出来自 OpenAI 模型的回复st.write(result)

至此，我们的 Python RAG 脚本就完成了。

步骤 #10：整合所有部分

你的 app.py 文件整体应如下所示：

from dotenv import load_dotenvimport osimport requestsfrom langchain_community.document_loaders import AsyncChromiumLoaderfrom langchain_community.document_transformers import BeautifulSoupTransformerfrom openai import OpenAIimport streamlit as st# 加载 .env 文件中的环境变量
load_dotenv()# 使用你的 API 密钥初始化 OpenAI 客户端
openai_client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))def get_google_serp_urls(query, number_of_urls=5):# 使用 Bright Data 的 SERP API 发起请求# 并获取自动解析后的 JSON 数据host = os.environ.get("BRIGHT_DATA_SERP_API_HOST")port = os.environ.get("BRIGHT_DATA_SERP_API_PORT")username = os.environ.get("BRIGHT_DATA_SERP_API_USERNAME")password = os.environ.get("BRIGHT_DATA_SERP_API_PASSWORD")proxy_url = f"http://{username}:{password}@{host}:{port}"proxies = {"http": proxy_url, "https": proxy_url}url = f"https://www.google.com/search?q={query}&brd_json=1"response = requests.get(url, proxies=proxies, verify=False)# 获取解析后的 JSON 响应response_data = response.json()# 从响应中提取前 number_of_urls 个 Google SERP URLgoogle_serp_urls = []if "organic" in response_data:for item in response_data["organic"]:if "link" in item:google_serp_urls.append(item["link"])return google_serp_urls[:number_of_urls]def extract_text_from_urls(urls, number_of_words=600):# 指示一个无头 Chrome 实例访问给定的 URLs# 并使用指定的 user-agentloader = AsyncChromiumLoader(urls,user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/129.0.0.0 Safari/537.36",)html_documents = loader.load()# 使用 BeautifulSoupTransformer 处理抓取到的 HTML 文档，从中提取文本bs_transformer = BeautifulSoupTransformer()docs_transformed = bs_transformer.transform_documents(html_documents,tags_to_extract=["p", "em", "li", "strong", "h1", "h2"],unwanted_tags=["a"],remove_comments=True,)# 确保每个 HTML 文档仅保留 number_of_words 个单词extracted_text_list = []for doc_transformed in docs_transformed:words = doc_transformed.page_content.split()[:number_of_words]extracted_text = " ".join(words)if len(extracted_text) != 0:extracted_text_list.append(extracted_text)return extracted_text_listdef get_openai_prompt(request, text_context=[]):# 默认 promptprompt = request# 如果有传入上下文，则将上下文与 prompt 拼接if len(text_context) != 0:context_string = "\n\n--------\n\n".join(text_context)prompt = f"Answer the request using only the context below.\n\nContext:\n{context_string}\n\nRequest: {request}"return promptdef interrogate_openai(prompt, max_tokens=800):# 使用给定 prompt 向 OpenAI 模型发送请求response = openai_client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini",messages=[{"role": "user", "content": prompt}],max_tokens=max_tokens,)return response.choices[0].message.content# 创建 Streamlit 表单，供用户输入
with st.form("prompt_form"):# 初始化输出结果result = ""final_prompt = ""# 让用户输入 Google 搜索词google_search_query = st.text_area("Google Search:", None)# 让用户输入 AI Promptrequest = st.text_area("AI Prompt:", None)# 提交按钮submitted = st.form_submit_button("Send")if submitted:# 获取搜索词对应的 Google SERP URL 列表google_serp_urls = get_google_serp_urls(google_search_query)# 从对应的 HTML 页面中提取文本extracted_text_list = extract_text_from_urls(google_serp_urls)# 使用提取到的文本作为上下文生成最终的 Promptfinal_prompt = get_openai_prompt(request, extracted_text_list)# 调用 OpenAI 模型获取结果result = interrogate_openai(final_prompt)# 展示生成后的完整 Promptfinal_prompt_expander = st.expander("AI Final Prompt")final_prompt_expander.write(final_prompt)# 输出来自 OpenAI 的结果st.write(result)

步骤 #11：测试应用程序

使用以下命令运行你的 Python RAG 应用：

# 注意：Streamlit 在轻量级应用场景非常方便，但如果要用于生产环境，
# 可以考虑使用 Flask 或 FastAPI 等更适合生产部署的框架。
streamlit run app.py

在终端里，你应该会看到类似如下输出：

You can now view your Streamlit app in your browser.Local URL: http://localhost:8501
Network URL: http://172.27.134.248:8501

根据提示，在浏览器中打开 http://localhost:8501。你会看到如下界面：

可以尝试输入如下一条搜索：

Transformers One review

以及如下 AI prompt：

Write a review for the movie Transformers One

点击 “Send”，等待应用处理请求。数秒后，你就能看到类似下图的结果：

若展开 “AI Final Prompt” 下拉框，你会看到应用为 RAG 生成的完整 Prompt。

结论

在使用 Python 来构建 RAG 聊天机器人时，主要挑战在于如何抓取像 Google 这样的搜索引擎：

1. 它们会频繁修改 SERP 页面的结构。
2. 它们拥有十分复杂的反爬虫机制。
3. 并发大规模获取 SERP 数据成本高且实现困难。

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