云信AI部署

Golang中LangChain的上下文窗口管理：知识库应用实战案例 (2025年05月)

云信安装大师
90
AI 质量分
3 5 月, 2025
3 分钟阅读
0 阅读

Golang中LangChain的上下文窗口管理：知识库应用实战案例

引言

在构建知识库应用时，有效管理上下文窗口是提升AI模型理解能力的关键。本文将介绍如何在Golang中使用LangChain实现智能的上下文窗口管理，帮助你的知识库应用更好地处理长文本和复杂查询。

准备工作

环境要求

  • Go 1.20+
  • LangChain Go SDK (v0.1.0+)
  • OpenAI API密钥(或其他LLM提供商)

安装依赖

代码片段 
go get github.com/tmc/langchaingo

LangChain上下文窗口基础原理

上下文窗口是指语言模型能够同时处理的文本量。LangChain通过以下方式管理上下文：

  1. 分块处理：将大文本分割为适合模型的片段
  2. 优先级排序：根据相关性排序内容片段
  3. 动态修剪：保留最相关的上下文部分

完整实现步骤

1. 初始化LangChain环境

代码片段 
package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
    "github.com/tmc/langchaingo/schema"
    "github.com/tmc/langchaingo/textsplitter"
)

func main() {
    // 初始化OpenAI LLM
    llm, err := openai.New(openai.WithModel("gpt-4"))
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 其余代码将在这里添加...
}

2. 实现文本分块处理

代码片段 
// 创建递归字符文本分割器
func createTextSplitter() *textsplitter.RecursiveCharacter {
    return &textsplitter.RecursiveCharacter{
        Separators:   []string{"\n\n", "\n", " ", ""},
        ChunkSize:    2000, // 每个分块的最大字符数
        ChunkOverlap: 200,  // 分块间重叠字符数
    }
}

// 分割长文本为适合模型的片段
func splitText(text string) ([]string, error) {
    splitter := createTextSplitter()
    return splitter.SplitText(text)
}

3. 构建知识库索引

代码片段 
type KnowledgeBase struct {
    Chunks    []string          // 文本分块
    Embedding map[string][]float32 // 每个分块的嵌入向量
}

// 为知识库内容创建嵌入向量索引
func (kb *KnowledgeBase) BuildIndex(llm schema.LLM) error {
    kb.Embedding = make(map[string][]float32)

    for _, chunk := range kb.Chunks {
        vector, err := llm.CreateEmbedding(context.Background(), []string{chunk})
        if err != nil {
            return err
        }

        if len(vector) > 0 {
            kb.Embedding[chunk] = vector[0]
        }
    }

    return nil
}

4. 上下文窗口管理器实现

代码片段 
type ContextManager struct {
    maxTokens     int                     // 最大token数限制
    currentTokens int                     // 当前已用token数
    messages      []schema.ChatMessage    // 消息历史记录
}

func NewContextManager(maxTokens int) *ContextManager {
    return &ContextManager{
        maxTokens:     maxTokens,
        currentTokens: 0,
        messages:      make([]schema.ChatMessage, 0),
    }
}

// 添加消息到上下文，自动修剪超出部分
func (cm *ContextManager) AddMessage(message schema.ChatMessage, tokenCount int) error {
    // 计算新消息后的总token数
    newTotal := cm.currentTokens + tokenCount

    // 如果超出限制，移除最早的消息直到满足条件
    for newTotal > cm.maxTokens && len(cm.messages) > 0 {        
        removed := cm.messages[0]
        cm.messages = cm.messages[1:]

        // TODO:这里可以更精确地计算每个消息的token数        
        newTotal -= tokenCount / len(cm.messages)
    }

    if newTotal > cm.maxTokens {        
        return fmt.Errorf("message too large for context window")
    }

    cm.messages = append(cm.messages, message)
    cm.currentTokens = newTotal

    return nil    
}

// GetContext返回当前上下文中的所有消息    
func (cm *ContextManager) GetContext() []schema.ChatMessage {    
    return cm.messages    
}

5. 完整知识库查询示例

代码片段 
func queryKnowledgeBase(kb KnowledgeBase, query string, llm schema.LLM) (string, error) {
    // Step1:为查询创建嵌入向量    
    queryVector, err := llm.CreateEmbedding(context.Background(), []string{query})    
    if err != nil {        
        return "", fmt.Errorf("failed to create query embedding: %v", err)    
    }    

    if len(queryVector) ==0 {        
        return "", fmt.Errorf("empty embedding vector")    
    }    

    // Step2:寻找最相关的文本分块(简化版，实际应用中可使用专业向量数据库)    
    var bestMatch string    
    var bestScore float32 = -1    

    for chunk, vector := range kb.Embedding {        
        score := cosineSimilarity(queryVector[0], vector)        

        if score > bestScore {            
            bestScore = score            
            bestMatch = chunk        
        }    
    }    

    if bestMatch == "" {        
        return "", fmt.Errorf("no matching content found")    
    }    

    // Step3:使用LangChain进行问答    
    ctxMgr := NewContextManager(4000) // GPT-4通常支持8K上下文，留有余量    

     //添加系统提示     
     sysPrompt := schema.SystemChatMessage{Content:"你是一个知识库助手，请根据提供的上下文回答问题。"}     
     ctxMgr.AddMessage(sysPrompt, len(sysPrompt.Content)/4)//粗略估算token数     

     //添加上下文     
     ctxMsg:=schema.HumanChatMessage{Content:"相关上下文:\n"+bestMatch}     
     ctxMgr.AddMessage(ctxMsg,len(ctxMsg.Content)/4)     

     //添加用户问题      
     userMsg:=schema.HumanChatMessage{Content:"问题:"+query}      
     ctxMgr.AddMessage(userMsg,len(userMsg.Content)/4)      

     resp,err:=llm.Call(context.Background(),ctxMgr.GetContext())      
     if err!=nil{          
         return "",fmt.Errorf("LLM call failed:%v",err)      
     }      

     return resp.Message.Content,nil 
}  

//计算余弦相似度(简化版)
func cosineSimilarity(a,b[]float32)float32{  
   var dotProduct,magnitudeA,magnitudeB float32  

   minLen:=len(a)
   if len(b)<minLen{
       minLen=len(b)
   }

   for i:=0;i<minLen;i++{
       dotProduct+=a[i]*b[i]
       magnitudeA+=a[i]*a[i]
       magnitudeB+=b[i]*b[i]
   }

   magnitudeA=float32(math.Sqrt(float64(magnitudeA)))
   magnitudeB=float32(math.Sqrt(float64(magnitudeB)))

   if magnitudeA==0||magnitudeB==0{
       return0 
   }

   return dotProduct/(magnitudeA*magnitudeB)
}

实践案例：构建技术文档问答系统

让我们将上述组件组合成一个完整的技术文档问答系统：

代码片段 
func main(){
//1.初始化LLM  
llm,err:=openai.New(openai.WithModel("gpt-4"))  
if err!=nil{  
    log.Fatal(err)
}  

//2.加载技术文档内容(这里简化为例字符串)
techDoc:=`Golang是一种静态类型、编译型语言...
...此处是技术文档的完整内容...`

//3.分割文档为多个分块  
chunks,err:=splitText(techDoc)
if err!=nil{
    log.Fatal(err)
}

//4.构建知识库索引  
kb:=KnowledgeBase{Chunks:chunks}
if err:=kb.BuildIndex(llm);err!=nil{
    log.Fatal(err)
}

//5.示例查询  
query:="Golang中的goroutine是什么?"
answer,err:=queryKnowledgeBase(kb,query,llm)
if err!=nil{
    log.Fatal(err)
}

fmt.Println("答案:",answer)
}

性能优化与注意事项

1.分块大小调整：
-根据模型限制调整ChunkSize(GPT-3.5约1500,GPT-4约2000)
-重叠区域(ChunkOverlap)建议设为10-15%

2.向量存储优化：
-生产环境应使用专业向量数据库如Pinecone或Milvus
-考虑缓存常用查询的嵌入向量

3.错误处理增强：
-添加重试逻辑应对API限流
-监控上下文窗口使用情况

4.Token计数精确化：
-production环境中应使用准确的token计数库

5.多轮对话支持：
-持久化存储对话历史
-实现会话超时机制

总结

本文介绍了如何在Golang中使用LangChain管理上下文窗口来构建高效的知识库应用。关键点包括：

1.LangChain提供的文本分割和嵌入功能简化了长文本处理
2.动态上下文管理确保始终在模型限制内提供最相关信息
3.Golang的类型安全特性帮助我们构建可靠的知识库基础设施

通过合理配置和优化，这种架构可以支持从简单FAQ到复杂技术文档系统的各种应用场景。

原创 高质量