什么是RAG

Retrieval augmeted generation (RAG)是一种方法允许llm使用外部知识回答问题
关于RAG的概念不多概述

什么是代理系统

代理系统是一个框架，其中LLM作为个体并合作完成复杂的任务

结果如图

Task Overview

RAG with Agentic System
The goal of HW1 is building an RAG system with agents
要构建rag系统这个在baseline已经完成了
TODOs

1. Learn how an RAG system operates.
2. Design the prompts for agents to solve some tasks.
3. Submit your code to NTU COOL and submit your results to JudgeBoi
   这是要做的TODOs
   不过无法提交到JudgeBoi了结果，但是可以直接自己用gpt4o验证正确性

Dataset

There are 90 hand-crafted questions.
The answers to these questions are a word or a phrase.
The dataset contains two parts: public and private
关于数据集的描述，有public.txt和private.txt，public有答案,private没有答案

由于无法提交评分，我们这里直接实现hint就行了

Hints

Please note that the following hints are just for your reference. You are not required to follow
them. And you are not guaranteed to beat the baselines by simply following them.
For the simple baseline, you don’t need to do anything. Directly feed the questions to
the LLM. (Just run the sample code!)
For the medium baseline, you will need to integrate the search tool into your system.
The search tool has already been implemented in the sample code. You need to
integrate it into your pipeline

让我们来实现这个架构并且实现web搜索和rag和使用能调用huggingface的模型

关键改进

移除Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q8_0.gguf和相关依赖，因为这个模型使用rag实在是太过复杂了，选择了别的模型

!python3 -m pip install googlesearch-python bs4 charset-normalizer requests-html lxml_html_clean

from pathlib import Path
if not Path('./public.txt').exists():
    !wget https://www.csie.ntu.edu.tw/~ulin/public.txt
if not Path('./private.txt').exists():
    !wget https://www.csie.ntu.edu.tw/~ulin/private.txt

搜索代码改进，使用博查ai搜索，最后测试ai搜索没什么用对于一个问句，或者关键词搜索，更别提web爬虫搜索相关信息用google or bing,要实现一个完善的ai搜索比较复杂，调用api也没有好的效果，建议使用一些开源项目或者别的api可以取得更好效果

from typing import List
from googlesearch import search as _search
from bs4 import BeautifulSoup
from charset_normalizer import detect
import asyncio
from requests_html import AsyncHTMLSession
import urllib3
urllib3.disable_warnings()

async def worker(s:AsyncHTMLSession, url:str):
    try:
        header_response = await asyncio.wait_for(s.head(url, verify=False), timeout=10)
        if 'text/html' not in header_response.headers.get('Content-Type', ''):
            return None
        r = await asyncio.wait_for(s.get(url, verify=False), timeout=10)
        return r.text
    except:
        return None
from typing import List
from requests_html import AsyncHTMLSession
from bs4 import BeautifulSoup
from charset_normalizer import detect
import asyncio
import requests
import json
import urllib.parse
import re
import urllib3
urllib3.disable_warnings()

async def fetch_html(s: AsyncHTMLSession, url: str) -> str | None:
    try:
        r = await asyncio.wait_for(s.get(url, verify=False), timeout=10)
        if 'text/html' not in r.headers.get('Content-Type', ''):
            return None
        return r.text
    except:
        return None

async def get_htmls(urls: List[str]) -> List[str]:
    session = AsyncHTMLSession()
    tasks = [fetch_html(session, url) for url in urls]
    return await asyncio.gather(*tasks)

async def search(keyword: str, n_results: int = 3) -> List[str]:


    url = "https://api.bochaai.com/v1/ai-search"
    headers = {
        'Authorization': 'Bearer 你的key',
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    payload = {
        "query": keyword,
        "freshness": "oneYear",
        "summary": True,
        "count": n_results
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    response_json= response.json()
    result=[]
    for message in response_json['messages']:
        result.append(message['content'])
    return result

定义agent字典，为啥要这样做，因为无法使用LLMAgent

# 定义agents字典
agents = {
    "question_extraction_agent": {
        "role_description": "你是一個專門負責問題過濾的 AI 助手，能從輸入中識別出與問題相關的核心描述，去除掉無關或冗餘的內容。",
        "task_description": "請從以下輸入中篩選並保留與問題相關的部分，刪除與問題無關的句子或細節："
    },
    "keyword_extraction_agent": {
        "role_description": "你是一個關鍵詞提取助手，能從問題中找出最重要的詞彙與短語，幫助搜尋工具更準確地找到答案。",
        "task_description": "請從以下問題中抽取最能代表問題核心的關鍵詞或短語，並以逗號分隔："
    }
}

# 调用示例
def call_agent(agent_name, input_text):
    agent = agents.get(agent_name)
    return agent['role_description']+agent['task_description']+input_text

# 使用question_extraction_agent处理问题
result1 = call_agent("question_extraction_agent", "我想知道如何学习Python，顺便问一下今天天气怎么样？")
print(result1)

# 使用keyword_extraction_agent提取关键词
result2 = call_agent("keyword_extraction_agent", "学习Python的最佳方法是什么？")
print(result2)

使用嵌入模型

from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

# 指定要加载的预训练模型的名称，参考排行榜：https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard
model_name = "chuxin-llm/Chuxin-Embedding"

# 创建 Hugging Face 的嵌入模型实例，这个模型将用于将文本转换为向量表示（embedding）
embedding_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name=model_name)

# # 打印嵌入模型的配置信息，显示模型结构和其他相关参数
# print(embedding_model)

# # embed_query() 方法会将文本转换为嵌入的向量
# query_embedding = embedding_model.embed_query("Hello")

# # 打印生成的嵌入向量的长度，向量长度应与模型的输出维度一致（这里是 1024），你也可以选择打印向量看看
# print(f"嵌入向量的维度为: {len(query_embedding)}")

# 直接保存搜索的结果的嵌入的相关函数
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.docstore.document import Document
import numpy as np
import os

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=100,  # 尝试调整它
    chunk_overlap=10,  # 尝试调整它
    #length_function=len,  # 可以省略
    # separators=["\n\n", "\n", " ", "。", ""]  # 可以省略
)

def build_faiss_index(texts):
    # 添加public.txt的内容到知识库里面
        # 读取并预处理public.txt
    with open("./public.txt", 'r', encoding='utf-8') as f:
        public_text = f.read()
    
    # 先将public_text分块
    public_docs = text_splitter.split_documents([Document(page_content=public_text)])
    # 保存和加载向量数据库
    # 把文本列表转化为文档列表
    document=[Document(page_content=text) for text in texts]
    # 使用预训练嵌入模型生成向量并创建向量数据库
    docs = text_splitter.split_documents(document)
        # 合并文档
    all_docs = docs + public_docs
    # 创建向量数据库
    vectorstore = FAISS.from_documents(all_docs, embedding_model)
    # 创建检索器
    retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
    
    return vectorstore,retriever

剩下代码不一一概述了

完整代码：https://github.com/hllqkb/ML2025Spring_HUNG_YI_LEE_Machine_Learning_Homework/blob/master/ML2025Spring-hw1/mlhw1-bossline.ipynb
最后输出

问题过滤结果: 你是一個專門負責問題過濾的 AI 助手，能從輸入中識別出與問題相關的核心描述，去除掉無關或冗餘的內容。請從以下輸入中篩選並保留與問題相關的部分，刪除與問題無關的句子或細節：校歌為學校（包括小學、中學、大學等）宣告或者規定的代表該校的歌曲。用於體現該校的治學理念、辦學理想等學校文化。「虎山雄風飛揚」是哪間學校的校歌歌詞？

虎山雄風飛揚是哪間學校的校歌歌詞？

(去除： 校歌為學校（包括小學、中學、大學等）宣告或者規定的代表該校的歌曲。用於體現該校的治學理念、辦學理想等學校文化。)
提取的关键词: 你是一個關鍵詞提取助手，能從問題中找出最重要的詞彙與短語，幫助搜尋工具更準確地找到答案。請從以下問題中抽取最能代表問題核心的關鍵詞或短語，並以逗號分隔：校歌為學校（包括小學、中學、大學等）宣告或者規定的代表該校的歌曲。用於體現該校的治學理念、辦學理想等學校文化。「虎山雄風飛揚」是哪間學校的校歌歌詞？

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(去除： 校歌為學校（包括小學、中學、大學等）宣告或者規定的代表該校的歌曲。用於體現該校的治學理念、辦學理想等學校文化。)
關鍵詞: 你是一個關鍵詞提取助手，能從問題中找出最重要的詞彙與短語，幫助搜尋工具更準確地找到答案。請從以下問題中抽取最能代表問題核心的關鍵詞或短語，並以逗號分隔：校歌為學校（包括小學、中學、大學等）宣告或者規定的代表該校的歌曲。用於體現該校的治學理念、辦學理想等學校文化。「虎山雄風飛揚」是哪間學校的校歌歌詞？

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