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上一篇文章我们演练了一个 用 langgraph 实现的 RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成) 系统。本文将要创建的系统将更加智能：如果在知识库中未找到靠谱的文档，则用 LLM(大语言模型) 自身的能力弥补。
另外，检索和生成部分增加了更多的细节控制。本次构建的 LangGraph 链如下图：

如上图，query_or_respond 是一个条件节点，它通过能否根据用户的问题生成 工具调用（tool_calls） ，来判断是否需要检索矢量知识库：如果 工具调用 为空，则直接由大语言模型处理；否则通过 工具调用 调用 tools 进行检索。

使用 qwen2.5 、 deepseek 以及 llama3.1 做实验，用 shaw/dmeta-embedding-zh 做中文嵌入和检索。

准备

在正式开始撸代码之前，需要准备一下编程环境。

1. 计算机
   本文涉及的所有代码可以在没有显存的环境中执行。 我使用的机器配置为：

   • CPU: Intel i5-8400 2.80GHz
   • 内存: 16GB

2. Visual Studio Code 和 venv
   这是很受欢迎的开发工具，相关文章的代码可以在 Visual Studio Code 中开发和调试。 我们用 python 的 venv 创建虚拟环境, 详见：
   在Visual Studio Code中配置venv。

3. Ollama
   在 Ollama 平台上部署本地大模型非常方便，基于此平台，我们可以让 langchain 使用 llama3.1、qwen2.5、deepseek 等各种本地大模型。详见：
   在langchian中使用本地部署的llama3.1大模型 。

创建矢量数据库对象

我们直接使用之前使用 chroma 创建好的本地嵌入数据库，它的数据源是一个 csv 文件，每一行包含了一种动物的信息，例如：

名称,学名,特点,作用
狗,Canis lupus familiaris,忠诚、聪明、社交性强,看家护院、导盲、搜救、警务、情感陪伴
猫,Felis catus,独立、高冷、善于捕鼠,消灭害鼠、陪伴、缓解压力

详细的创建过程可参见：本地大模型编程实战(14)初探智能体Agent(1)

embed_model_name = "shaw/dmeta-embedding-zh"
vector_store = Chroma(persist_directory=get_persist_directory(embed_model_name),embedding_function=OllamaEmbeddings(model=embed_model_name))

创建 LangGraph 链

在上一篇文章 RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)(2) 中，我们将用户输入、检索到的上下文和生成的答案表示为状态对象中的单独键。
除了来自用户和AI的消息之外，还可以通过工具消息将检索到的文档内容合并到消息序列中，这样我们可以使用一系列消息来表示 RAG 应用程序的状态。具体来说，我们将:

• 把用户输入作为 HumanMessage；
• 把向量存储查询作为带有工具调用的 AIMessage；
• 把检索到的文档作为 ToolMessage；
• 最终响应作为 AIMessage。
  这种状态模型非常通用，因此 LangGraph 提供了一个内置版本以方便使用：

from langgraph.graph import MessagesState, StateGraph
graph_builder = StateGraph(MessagesState)

将检索步骤转化为工具

利用工具调用与检索步骤交互还有另一个好处，即检索查询由我们的大语言模型生成。这在对话环境中尤其重要，因为用户查询可能需要基于聊天记录进行情境化。例如，考虑以下交流：

Human：“什么是任务分解？”
AI：“任务分解涉及将复杂任务分解为更小、更简单的步骤，以使代理或模型更易于管理。”
Human：“常见的做法是什么？”

在这种情况下，模型可以生成查询，例如：任务分解的常见方法。
由于大语言模型在生成工具调用时会智能的生成查询，那么它将会明显提升查询的准确性。它还可以生成不涉及检索步骤的直接响应（例如，响应用户的一般问候），也可以自动进行指代消解：根据上下文自动修改问题，把问题中的代词替换成上下文中的内容。

下面我们基于 检索 生成一个 工具：

@tool(response_format="content_and_artifact",parse_docstring=True)      # docstring的内容对agent自动推理影响比较大
def retrieve(query: str):"""检索与 query参数内容 相关的信息Args:query: 要搜索的字符串。 """print(f"start retrieve:{query}")# 定义相似度阈值。因为这种相似性检索并不考虑相似性大小，如果不限制可能会返回相似性不大的文档， 可能会影响问答效果。similarity_threshold = 0.8retrieved_docs = vector_store.similarity_search_with_score(query, k=3)# 根据相似度分数过滤结果filtered_docs = [doc for doc, score in retrieved_docs if score <= similarity_threshold]serialized = "\n\n".join((f"Source: {doc.metadata}\n" f"Content: {doc.page_content}")for doc in filtered_docs)if not serialized:return "抱歉，我找不到任何相关信息。", Noneelse:return serialized, filtered_docs

上述检索工具完善了以下几个细节：

• 定义了相似度阈值：过滤掉相似度太低的文档，防止差的结果产生负面影响；
• 如果未找到靠谱的文档，返回:“抱歉，我找不到任何相关信息。”：这个结果将会在 生成 阶段被添加到提示词中，有助于大语言模型自行推理更合理的回答。

定义节点

我们的链将由三个节点组成：

• 一个处理用户输入的节点：要么为检索器生成查询，要么直接响应；
• 一个用于执行检索步骤的检索器工具的节点；
• 一个使用检索到的上下文生成最终响应的节点。
  我们在下面构建它们。
  请注意，我们利用另一个预先构建的 LangGraph 组件 ToolNode，它执行该工具并将结果作为 ToolMessage 添加到状态(state)。

# 1: 生成可能包含工具调用（tool_call）的 AIMessage。
def query_or_respond(state: MessagesState):"""生成用于检索或响应的工具调用。"""llm_with_tools = llm.bind_tools([retrieve])response = llm_with_tools.invoke(state["messages"])"""这里会自动进行指代消解：根据上下文自动修改问题，把问题中的代词替换成上下文中的内容"""# MessagesState 将消息附加到 state 而不是覆盖return {"messages": [response]}# 2: 执行检索
tools = ToolNode([retrieve])# 3: 使用检索到的内容生成响应。
def generate(state: MessagesState):"""生成回答。"""# 获取生成的 ToolMessagesrecent_tool_messages = []for message in reversed(state["messages"]):if message.type == "tool":recent_tool_messages.append(message)else:breaktool_messages = recent_tool_messages[::-1]# 获取 ToolMessages 的内容，并格式化为提示词docs_content = "\n\n".join(doc.content for doc in tool_messages)system_message_content = ("你是一个负责答疑任务的助手。 ""使用以下检索到的上下文来回答问题。 ""如果你不知道答案，就说你不知道。 ""最多使用三句话并保持答案简洁。 ""\n\n"f"{docs_content}")conversation_messages = [messagefor message in state["messages"]if message.type in ("human", "system")or (message.type == "ai" and not message.tool_calls)]prompt = [SystemMessage(system_message_content)] + conversation_messages# 执行response = llm.invoke(prompt)# MessagesState 将消息附加到 state 而不是覆盖return {"messages": [response]}

构建图

现在，我们将节点连接起来，将应用程序编译成单个 LangGraph 对象。
第一个节点 query_or_respond 步骤可以“短路”并直接响应用户（如果它不生成工具调用）。这使我们的应用程序能够支持对话体验。 例如，响应可能不需要检索步骤的通用问候语。

def build_graph(llm_model_name):"""构建 langgraph 链"""llm = ChatOllama(model=llm_model_name,temperature=0, verbose=True)# 串联节点和边，构建图graph_builder = StateGraph(MessagesState)graph_builder.add_node(query_or_respond)graph_builder.add_node(tools)graph_builder.add_node(generate)graph_builder.set_entry_point("query_or_respond")graph_builder.add_conditional_edges("query_or_respond",tools_condition,{END: END, "tools": "tools"},)graph_builder.add_edge("tools", "generate")graph_builder.add_edge("generate", END)graph = graph_builder.compile()return graph

见证效果

现在可以定义测试方法：

def ask(llm_model_name,question):"""提问"""graph = build_graph(llm_model_name)for step in graph.stream({"messages": [{"role": "user", "content": question}]},stream_mode="values",):step["messages"][-1].pretty_print()

我们准备两个问题：

query1 = "马的学名是什么？它有什么用途？"
query2 = "中国有多少个省份？"

现在用各大模型试一下。

qwen2.5

• query1 = “马的学名是什么？它有什么用途？”

================================ Human Message =================================马的学名是什么？它有什么用途？
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:retrieve (729acad9-b8ae-4ed3-aa12-f48dd431d8ed)Call ID: 729acad9-b8ae-4ed3-aa12-f48dd431d8edArgs:query: 马 学名
start retrieve:马 学名
================================= Tool Message =================================
Name: retrieveSource: {'row': 2, 'source': 'D:\\project\\programming-with-local-large-language-model\\server\\services\\practice\\assert/animals.csv'}
Content: 名称: 马
学名: Equus ferus caballus
特点: 速度快、耐力强、与人类有深厚的合作关系
作用: 交通、战马、农业、体育竞技
================================== Ai Message ==================================马的学名是Equus ferus caballus。马的用途包括交通、作为战马、用于农业劳动以及参与体育竞技。

在生成工具调用(Tool Calls)，调用工具检索步骤都很稳妥，最终结果也没问题。

• query2 = “中国有多少个省份？”

================================ Human Message =================================中国有多少个省份？
================================== Ai Message ==================================中国的行政区划中，通常指的是34个省级行政区，包括23个省、5个自治区、4个直辖市以及香港特别行政区和澳门特别行政区。如果您需要更详细的信息或者有其他问题，请告诉我！

这次生成的工具调用(Tool Calls)为空，所以调过了检索和生成步骤，直接由大语言模型返回结果了。
值得一提的是：虽然大语言模型 在 query_or_respond 函数中生成的 response 对象的工具调用(tool_calls)为空，但是 content 是有正确内容的，这说明：它还可以生成不涉及检索步骤的直接响应。
很棒！

llama3.1

• query1 = “马的学名是什么？它有什么用途？”

================================ Human Message =================================马的学名是什么？它有什么用途？
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:retrieve (c811874c-528f-4f17-878b-774452af14d8)Call ID: c811874c-528f-4f17-878b-774452af14d8Args:query: 王的学名我是，常用给为为
start retrieve:王的学名我是，常用给为为
================================= Tool Message =================================
Name: retrieve抱歉，我找不到任何相关信息。
================================== Ai Message ==================================马的学名是Equus caballus。马主要用于运输、耕作和骑乘等方面。

显然，它生成的工具调用(tool_calls)是错误的， retrieve 返回错误信息：“抱歉，我找不到任何相关信息。”,大模型最终还是利用自己的能力回答了问题。

• query2 = “中国有多少个省份？”

================================ Human Message =================================中国有多少个省份？
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:retrieve (95b0f1ca-9292-4df6-b670-64a267ef1a60)Call ID: 95b0f1ca-9292-4df6-b670-64a267ef1a60Args:query: 中国有有二市综名
start retrieve:中国有有二市综名
================================= Tool Message =================================
Name: retrieve抱歉，我找不到任何相关信息。
================================== Ai Message ==================================中国共有34个省份。

按照常理来讲，这次不应该工具调用(tool_calls)了，结果 llama3.1 还是生成了一个不靠谱的 工具调用(tool_calls)。
看起来 llama3.1 生成中文的工具调用(tool_calls)有问题。

MFDoom/deepseek-r1-tool-calling:7b

• query1 = “马的学名是什么？它有什么用途？”

================================ Human Message =================================马的学名是什么？它有什么用途？
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:retrieve (9fcc67a2-e78e-489c-81d3-ed50688c4422)Call ID: 9fcc67a2-e78e-489c-81d3-ed50688c4422Args:query:  horse's scientific name
start retrieve: horse's scientific name
================================= Tool Message =================================
Name: retrieveSource: {'row': 2, 'source': 'D:\\project\\programming-with-local-large-language-model\\server\\services\\practice\\assert/animals.csv'}
Content: 名称: 马
学名: Equus ferus caballus
特点: 速度快、耐力强、与人类有深厚的合作关系
作用: 交通、战马、农业、体育竞技
================================== Ai Message ==================================<think>
好的，我现在需要回答用户的问题：“马的学名是什么？它有什么用途？”首先，我查看提供的上下文内容。内容中提到“名称: 马”和“学名: Equus ferus caballus”。所以，马的学名应该是Equus ferus caballus。接下来，关于用途部分，内容里列出了几点：交通、战马、农业、体育竞技。这些都是马被广泛使用的领域。因此，我需要将这些信息整合成一个简洁的回答。最后，确保回答不超过三句话，并且保持简洁明了。这样用户就能清楚地得到学名和用途的信息。
</think>马的学名是Equus ferus caballus。它主要用作交通工具、军事马、农业动物以及体育竞技中的赛马。

不知为什么生成的 工具调用(Tool Calls)中的查询是英文，当然，最终结果不错。

• query2 = “中国有多少个省份？”

================================ Human Message =================================中国有多少个省份？
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:retrieve (3ce0bbec-2612-4e79-85b8-d7f9cbe0d422)Call ID: 3ce0bbec-2612-4e79-85b8-d7f9cbe0d422Args:query: 中国有多少个省份？
start retrieve:中国有多少个省份？
================================= Tool Message =================================
Name: retrieve抱歉，我找不到任何相关信息。
================================== Ai Message ==================================<think>
嗯，用户问的是中国有多少个省份。我记得中国有34个省份，对吧？不过有时候也会加上特别行政区和台湾地区，这样就是36个地方了。但通常在正式统计中，不包括香港和澳门，所以应该是34个省份。我应该确认一下这个数字是否正确 ，确保回答准确。
</think>中国有34个省份。

显然，针对这个问题，大语言模型不应该生成工具调用。最终检索工具未检索出靠谱的文档，大语言模型凭借自己的能力回答了问题。

总结

这次我们实验了一个 通过 是否可以生成工具调用(tool_calls)作为条件来判断是否检索知识库的 RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成) 系统。
经过3个大模型的对比实验，我们发现，在处理中文工具生成这方面：qwen2.5 非常稳健。

如果您想自己实现一个包含前端和后端的 RAG 系统，从零搭建langchain+本地大模型+本地矢量数据库的RAG系统 可能对您入门有帮助。

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代码

本文涉及的所有代码以及相关资源都已经共享，参见：

• github
• gitee

为便于找到代码，程序文件名称最前面的编号与本系列文章的文档编号相同。

参考

• Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App

🪐感谢您观看，祝好运🪐