LangChain 實戰專案：RAG 問答系統

主題：重寫 Query 與提升精準度

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簡介

在 Retrieval‑Augmented Generation（RAG）工作流中，使用者的原始提問往往會因為語意不夠完整、關鍵字缺失或措辭不當而導致檢索不到正確的文件。
為了彌補這個缺口，我們會在檢索前先讓大型語言模型（LLM）重寫（Rewrite）使用者的 Query，使其更貼合向量資料庫的索引特徵，從而提升檢索的召回率與最終生成答案的精準度。

本篇文章將說明：

1. 為什麼需要 Query 重寫
2. 在 LangChain 中如何實作 Query 重寫的 Chain
3. 常見的陷阱與最佳實踐
4. 具體的程式碼範例（Python 與 JavaScript）
5. 真實案例的應用場景

即使你是剛接觸 LangChain 的初學者，只要跟著步驟操作，也能在自己的 RAG 問答系統裡看到顯著的效果提升。

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核心概念

1. Query 重寫的目的

• 提升語意匹配：將口語化、含糊的提問轉換成更具體、關鍵詞豐富的句子。
• 減少噪音：過長或包含多個子問題的提問會分散檢索注意力，重寫後的 Query 只聚焦在核心資訊。
• 對齊向量空間：向量資料庫的嵌入模型（如 OpenAI Embedding、Sentence‑Transformer）對語意的捕捉程度有限，透過重寫可以讓嵌入向量更接近相關文件。

2. LangChain 中的「重寫 Chain」結構

LangChain 提供了 LLMChain、PromptTemplate、RunnableSequence 等組件，組合起來即可形成「先重寫 Query → 再檢索 → 再生成答案」的流水線。

User Query
   │
   ▼
LLM (Rewrite) ──► Rewritten Query
   │
   ▼
VectorStoreRetriever (Top‑k)
   │
   ▼
LLM (Answer Generation) ──► Final Answer

3. Prompt 設計要點

• 清楚指示：告訴模型「把以下問題改寫成只包含關鍵資訊的搜尋句子」
• 限制長度：避免產生過長的句子，通常 1‑2 句即可。
• 提供範例：Few‑shot 示範能顯著提升重寫品質。

範例 Prompt

請將使用者的提問改寫為適合作為搜尋查詢的句子，只保留關鍵詞，字數不超過 20 個中文字符。

使用者提問: {question}
改寫後:

4. 重寫後的檢索策略

• Top‑k 調整：重寫後的 Query 會提高相關文件的相似度分數，可適度降低 k（例如從 10 降至 5）以提升效率。
• Hybrid Search：結合 BM25 與向量檢索，讓關鍵詞匹配與語意匹配互補。

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程式碼範例

以下示範 Python（LangChain 官方） 與 JavaScript（LangChainJS） 兩種語言的完整實作流程，包含 Prompt、Chain、Retriever 的組合。

1️⃣ Python 範例：使用 OpenAI LLM + FAISS 向量庫

# --- 1. 基礎套件載入 -------------------------------------------------
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.schema import Document

# --- 2. 建立向量資料庫（示範用） ------------------------------------
texts = [
    "Python 的列表（list）可以使用 append() 方法在尾端加入元素。",
    "在 JavaScript 中，Array.prototype.push 用於在陣列末端加入新元素。",
    "SQL 的 SELECT 語句可以搭配 WHERE 條件過濾資料。",
]
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docstore = FAISS.from_texts(texts, embeddings)

# --- 3. 設計 Query 重寫 Prompt --------------------------------------
rewrite_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["question"],
    template=(
        "請將使用者的提問改寫為適合作為搜尋的句子，只保留關鍵詞，字數不超過 20 個中文字符。\n"
        "使用者提問: {question}\n"
        "改寫後:"
    ),
)

# --- 4. 建立重寫 Chain ---------------------------------------------
llm = OpenAI(temperature=0)   # 使用 OpenAI gpt-3.5-turbo
rewrite_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=rewrite_prompt)

# --- 5. 組合 RetrievalQA（先重寫 → 再檢索 → 再產生答案） -------------
def rag_with_rewrite(user_query: str):
    # 1) 重寫 Query
    rewritten = rewrite_chain.run(question=user_query).strip()
    print(f"🔄 重寫後的 Query: {rewritten}")

    # 2) 以重寫後的句子檢索
    retriever = docstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})
    docs = retriever.get_relevant_documents(rewritten)

    # 3) 產生答案（簡易版，只把相關文件串起來）
    answer = "\n".join([doc.page_content for doc in docs])
    return answer

# --- 6. 測試 ---------------------------------------------------------
if __name__ == "__main__":
    q = "我想知道怎麼在程式裡把東西加到最後面"
    print("最終答案:\n", rag_with_rewrite(q))

說明

1. rewrite_prompt 使用 Few‑shot 的方式讓模型明確知道要「改寫成搜尋句子」；
2. rewrite_chain.run() 會回傳改寫後的文字，接著直接送入向量檢索；
3. 這裡的答案產生僅示範將檔案內容拼接，實務上可接上 LLMChain 再生成自然語言回覆。

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2️⃣ JavaScript 範例：LangChainJS + Pinecone 向量服務

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// 1. 套件安裝
// npm install @langchain/core @langchain/openai @langchain/pinecone
// ---------------------------------------------------------------

import { OpenAI } from "@langchain/openai";
import { PromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";
import { LLMChain } from "@langchain/core/chains";
import { PineconeStore } from "@langchain/pinecone";
import { PineconeClient } from "@pinecone-database/pinecone";

// ---------------------------------------------------------------
// 2. 初始化向量資料庫（示範用）
// ---------------------------------------------------------------
const pinecone = new PineconeClient();
await pinecone.init({
  environment: "us-west1-gcp", // 替換成你的環境
  apiKey: process.env.PINECONE_API_KEY,
});

const index = pinecone.Index("demo-index");

// 建立 PineconeStore（此處省略向量化步驟，假設已經上傳文件）
const vectorStore = await PineconeStore.fromExistingIndex({
  pineconeIndex: index,
  namespace: "rag-demo",
  embedding: new OpenAI({ temperature: 0, modelName: "text-embedding-ada-002" }),
});

// ---------------------------------------------------------------
// 3. 設計 Query 重寫 Prompt
// ---------------------------------------------------------------
const rewritePrompt = PromptTemplate.fromTemplate(
  `請將以下使用者提問改寫為搜尋關鍵句，僅保留關鍵詞，字數不超過 20 個中文字符。\n` +
  `使用者提問: {question}\n` +
  `改寫後:`
);

// ---------------------------------------------------------------
// 4. 建立 LLMChain（使用 gpt-3.5-turbo）
// ---------------------------------------------------------------
const llm = new OpenAI({ temperature: 0, modelName: "gpt-3.5-turbo" });
const rewriteChain = new LLMChain({ llm, prompt: rewritePrompt });

// ---------------------------------------------------------------
// 5. RAG 流程：先重寫 → 再檢索 → 再產生答案
// ---------------------------------------------------------------
async function ragWithRewrite(userQuery) {
  // 1) 重寫 Query
  const rewritten = (await rewriteChain.run({ question: userQuery })).trim();
  console.log("🔄 重寫後的 Query:", rewritten);

  // 2) 向量檢索（取前 4 個最相關文件）
  const retriever = vectorStore.asRetriever({ k: 4 });
  const docs = await retriever.getRelevantDocuments(rewritten);

  // 3) 簡易答案組裝（把文件內容串起來）
  const answer = docs.map((d) => d.pageContent).join("\n---\n");
  return answer;
}

// ---------------------------------------------------------------
// 6. 測試
// ---------------------------------------------------------------
(async () => {
  const query = "怎麼把資料加到陣列最後面？";
  const result = await ragWithRewrite(query);
  console.log("最終答案:\n", result);
})();

重點說明

• PromptTemplate.fromTemplate 讓我們直接以字串插值建立 Prompt；
• asRetriever({ k: 4 }) 只取前 4 個最相似的文件，減少 LLM 產生答案時的上下文噪音；
• 輸出結果仍可再交給另一個 LLMChain 產生更自然的回覆。

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3️⃣ 進階範例：結合 Hybrid Search（BM25 + 向量） + 多輪對話記憶

# ---------------------------------------------------------------
# 1. 安裝必要套件
# pip install langchain[all] rank-bm25
# ---------------------------------------------------------------
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.retrievers import BM25Retriever, VectorStoreRetriever
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from rank_bm25 import BM25Okapi

# ---------------------------------------------------------------
# 2. 建立文件集合（示範用）
# ---------------------------------------------------------------
docs = [
    "Python 的 list.append() 用於在列表尾端加入元素。",
    "JavaScript 的 array.push() 可以把元素加入陣列最後。",
    "SQL 的 SELECT 語句搭配 WHERE 可以篩選資料。",
]
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_store = FAISS.from_texts(docs, embeddings)

# ---------------------------------------------------------------
# 3. BM25 準備
# ---------------------------------------------------------------
tokenized_corpus = [doc.lower().split() for doc in docs]
bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus)

# ---------------------------------------------------------------
# 4. 重寫 Prompt
# ---------------------------------------------------------------
rewrite_prompt = PromptTemplate.from_template(
    "請把以下問題改寫成適合作為搜尋的句子，只保留關鍵詞，字數不超過 20 個中文字符。\n"
    "問題: {question}\n"
    "改寫後:"
)

rewrite_chain = LLMChain(llm=OpenAI(temperature=0), prompt=rewrite_prompt)

# ---------------------------------------------------------------
# 5. Hybrid Retrieval 函式
# ---------------------------------------------------------------
def hybrid_retrieve(query, top_k=3, bm25_weight=0.6):
    # 1) 向量檢索
    vec_retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": top_k})
    vec_docs = vec_retriever.get_relevant_documents(query)

    # 2) BM25 檢索
    tokenized_query = query.lower().split()
    bm25_scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
    bm25_top_idx = sorted(range(len(bm25_scores)), key=lambda i: bm25_scores[i], reverse=True)[:top_k]
    bm25_docs = [Document(page_content=docs[i]) for i in bm25_top_idx]

    # 3) 合併結果（簡易加權）
    combined = vec_docs + bm25_docs
    # 依分數排序（此處僅示範，實務可加入更精細的加權模型）
    return combined[:top_k]

# ---------------------------------------------------------------
# 6. 完整 RAG 流程
# ---------------------------------------------------------------
def rag_hybrid(user_question):
    rewritten = rewrite_chain.run(question=user_question).strip()
    print("🔄 重寫後:", rewritten)

    retrieved = hybrid_retrieve(rewritten, top_k=4)
    answer = "\n".join([doc.page_content for doc in retrieved])
    return answer

# ---------------------------------------------------------------
# 7. 測試
# ---------------------------------------------------------------
if __name__ == "__main__":
    q = "怎麼把元素加到列表最後？"
    print("最終答案:\n", rag_hybrid(q))

技巧

• Hybrid Search 能彌補向量模型對於「專有名詞」或「拼寫錯誤」的敏感度不足。
• 在 多輪對話 中，可將 rewrite_chain 的 question 改為 conversation_history + latest_user_input，讓模型考慮上下文重寫。

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常見陷阱與最佳實踐

陷阱	為何會發生	解決方式
重寫後的 Query 仍過長	LLM 產生的改寫句子未受字數限制	在 Prompt 中加入「字數不超過 N 個中文字符」或使用 max_tokens 參數限制輸出
關鍵詞遺失	Prompt 未明確要求保留「關鍵詞」	在範例中加入 Examples:，示範「保留關鍵詞」的寫法
向量檢索返回全是噪音	重寫失敗導致語意偏離原意	先檢查 rewrite_chain.run() 的結果，若相似度低於門檻則回退使用原始 Query
檢索成本過高	k 設定過大或每次都重新載入向量模型	針對重寫後的 Query 減少 k，並使用 Cache（如 langchain.memory）保存向量模型
多語言混雜	系統同時支援中英，但 Prompt 只用中文	為不同語言建立不同的 Rewrite Prompt，或在 Prompt 中加入「若提問為英文，請改寫成英文搜尋句子」

最佳實踐

1. Few‑shot Prompt：提供 2–3 個「原始 → 改寫」的範例，模型會更穩定。
2. 驗證機制：在 Chain 中加入 if 判斷，若改寫結果長度 < 5 或相似度分數過低，直接使用原始 Query。
3. 分段檢索：先用 BM25 快速過濾，再用向量模型精練排名，兼顧效能與精準度。
4. 記憶體（Memory）：在長對話中把已重寫過的 Query 緩存起來，避免重複呼叫 LLM。
5. 監控與回饋：將檢索分數、重寫長度、最終答案的正確率寫入日志，持續優化 Prompt 與 k 參數。

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實際應用場景

場景	為何需要 Query 重寫	可能的實作
客服機器人	使用者常以口語、錯字或省略關鍵詞提問	在每一次使用者輸入前先呼叫 Rewrite Chain，提升 FAQ 檢索命中率
企業內部知識庫	文件多為技術說明書，關鍵詞專業且長	透過重寫把「怎麼設定 VPN」改寫成「VPN 設定步驟」再檢索
醫療問答平台	醫學術語繁雜，使用者可能只說「胸口痛」	重寫時加入「症狀」與「部位」關鍵詞，讓向量檢索聚焦於相關病例
教育輔助系統	學生提問常帶有「我不懂」等雜訊	重寫將雜訊過濾，只留下「微積分鏈式法則」等核心概念
跨語言搜尋	使用者可能混雜中英或日語	建立多語言 Rewrite Prompt，先將混雜句子統一語言，再送入相應語言的向量索引

案例分享：某金融機構的客服機器人原本的檢索命中率僅 62%。導入「Query 重寫 + Hybrid Search」後，命中率提升至 88%，平均回覆時間縮短 1.6 秒，客戶滿意度提升 15%。其中最關鍵的改動是 在 Prompt 中加入字數上限與關鍵詞保留指示，讓 LLM 能產出更精準的搜尋句子。

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總結

• Query 重寫 是提升 RAG 系統檢索精準度的關鍵第一步。
• 在 LangChain 中，只需要組合 PromptTemplate + LLMChain + Retriever，即可建立「先重寫 → 再檢索」的流水線。
• Prompt 設計、k 值調整、Hybrid Search 與 錯誤容忍機制 是實務上不可或缺的最佳實踐。
• 透過具體的 Python 與 JavaScript 範例，你可以快速在自己的專案裡加入重寫機制，立即感受到檢索命中率與答案品質的升級。

把這套 「Rewrite‑First」 流程內化於開發流程，未來面對更複雜的多輪對話或跨語言需求時，你的 RAG 系統也能保持 高精準、低噪音 的表現。祝你開發順利，打造出讓使用者驚艷的智慧問答體驗！