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2024年09月12日 · Go生态洞察：在 Go 中构建 LLM 驱动的应用

网友: 技术文档 2025-09-03 01:38:51

2024年09月12日 · Go生态洞察：在 Go 中构建 LLM 驱动的应用 😺🐯

📄 摘要

大家好，我是猫头虎。
在本篇文章中，我将以专业且轻松的语气，带你深度剖析如何在 Go 语言中打造一款 LLM（大型语言模型）驱动 的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）服务器。我们会结合 Google Gemini API、Weaviate、LangChainGo 和 Genkit for Go 等主流组件，系统性地展示三种实现方案的原理与最佳实践。

关键词：Go、LLM、RAG、Google Gemini、Weaviate、LangChainGo、Genkit

🔍 引言

随着 LLM 能力和相关工具（如向量化模型）在过去一年内的飞速提升，越来越多的开发者希望将 LLM 集成到自己的应用中。然而，LLM 通常需要专用硬件和大量算力，主流方案都是将其封装为网络服务，通过 REST 或 RPC 接口提供调用。为了实现领域化定制，RAG（检索增强生成）成为最可扩展的途径：先检索，再生成。

Go 在 高并发、网络编程 和 云原生 场景有天然优势，是编写 LLM 驱动应用的理想选择。下面，我们将以一个简单的 RAG 服务器示例为切入点，分三种变体：

  1. 直接调用 Google Gemini API + Weaviate
  2. 使用 LangChainGo 框架
  3. 使用 Genkit for Go

所有示例代码均托管于官方示例仓库。

2024年09月12日 · Go生态洞察：在 Go 中构建 LLM 驱动的应用

猫头虎AI分享：Go生态洞察

  • 2024年09月12日 · Go生态洞察：在 Go 中构建 LLM 驱动的应用 😺🐯
    • 📄 摘要
    • 🔍 引言
  • 作者简介
    • 猫头虎是谁？
    • 作者名片 ✍️
    • 加入我们AI编程共创团队 🌐
    • 加入猫头虎的AI共创编程圈，一起探索编程世界的无限可能！ 🚀
    • 📑 正文
      • 🧩 1. RAG 服务器概述 🐱
        • 🥇 1.1 RAG 技术原理 😺
        • 🥈 1.2 架构组件及交互 🐯
      • 🤖 2. 直接调用 Google Gemini API 与 Weaviate 🐾
        • ⚙️ 2.1 Go SDK 初始化与路由注册 🐈
        • ⚙️ 2.2 并发处理与批量接口优化 🐈‍⬛
      • 🛠 3. 使用 LangChainGo 构建 RAG 服务器 🦁
        • 📚 3.1 模块化组件与接口统一 🎩
        • 🔄 3.2 与直接调用的对比深度分析 😼
      • 🧬 4. 使用 Genkit for Go 实现 🦊
        • ⚡ 4.1 生产特性与工具集成 🔥
    • 💡 知识要点总结
    • ❓ QA 环节
    • ✨ 总结
    • 📢 参考资料
    • 🔜 下一篇预告
    • 🐅🐾猫头虎建议Go程序员必备技术栈一览表📖：
  • 粉丝福利
      • 联系我与版权声明 📩

作者简介

猫头虎是谁？

大家好，我是 猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前，我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台，全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

作者名片 ✍️

  • 博主：猫头虎
  • 全网搜索IP关键词：猫头虎
  • 作者微信号：Libin9iOak
  • 作者公众号：猫头虎技术团队
  • 更新日期：2025年07月21日
  • 🌟 欢迎来到猫头虎的博客 — 探索技术的无限可能！

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📑 正文

🧩 1. RAG 服务器概述 🐱

RAG 服务器提供两个核心 HTTP 接口：

  • 添加文档（POST /add/）：客户端上传一批文本，服务器计算向量并存储到向量数据库中。
  • 查询问答（POST /query/）：客户端提交问题，服务器检索相关文档，拼接 Prompt 并调用 LLM，最终返回答案。

典型调用流程图：
2024年09月12日 · Go生态洞察：在 Go 中构建 LLM 驱动的应用

🥇 1.1 RAG 技术原理 😺
  • Embedding：将文本映射到高维向量空间，以便进行相似度检索。
  • 向量数据库：支持高效的相似度搜索，如 Weaviate。
  • Prompt 工程：将检索出的上下文与用户问题拼接，提供给 LLM 生成答案。
🥈 1.2 架构组件及交互 🐯
  1. Embedding 服务（Google Gemini、OpenAI Embedding）：批量/单条向量化。
  2. 向量存储（Weaviate、Milvus、Pinecone）：存储与检索。
  3. LLM 服务（Google Gemini、OpenAI GPT）：基于上下文生成文本。
  4. Go HTTP Server：调度上述三者，处理并发请求。

🤖 2. 直接调用 Google Gemini API 与 Weaviate 🐾

在第一种实现中，我们直接使用 Google Gemini 和 Weaviate 的 Go SDK。

⚙️ 2.1 Go SDK 初始化与路由注册 🐈

主要流程与 Go HTTP 服务器编程经验一致：

  1. 初始化 Gemini 客户端与 Weaviate 客户端。
  2. 将它们封装到 server 对象中，传递给 Handler。
  3. 注册路由：
mux := http.NewServeMux()mux.HandleFunc(\"POST /add/\", server.addDocumentsHandler)mux.HandleFunc(\"POST /query/\", server.queryHandler)
  • http.NewServeMux：高性能、多路复用。
  • HandleFunc：自定义路径和 Handler 映射。
  • Go 的并发模型保证每个请求在独立 Goroutine 中执行，代码可写成“同步”风格，无需手动管理线程池。
⚙️ 2.2 并发处理与批量接口优化 🐈‍⬛
  • 批量嵌入：使用 embModel.BatchEmbedContents，一次调用处理大量文本，减少网络往返。
  • Weaviate 批量写入：rs.wvClient.Batch，异步写入并行度控制。
  • 流量控制：可结合 Go 的 semaphore 或 worker pool 实现 QPS 限制，防止下游服务过载。
  • 错误重试：使用指数退避（backoff）库，如 cenkalti/backoff，保障调用健壮性。

🛠 3. 使用 LangChainGo 构建 RAG 服务器 🦁

第二种变体借助 LangChainGo 框架，将 LLM、Embedder、VectorStore 等组件通过统一接口整合。

📚 3.1 模块化组件与接口统一 🎩

LangChainGo 提供一套通用接口，方便切换后端：

type VectorStore interface { AddDocuments(ctx context.Context, docs []schema.Document, options ...Option) ([]string, error) SimilaritySearch(ctx context.Context, query string, numDocuments int, options ...Option) ([]schema.Document, error)}
  • 优势：只需改动少量代码即可替换 Weaviate 为 Milvus、Pinecone 等。
  • 初始化：调用框架的 NewClient，使用 JSON/YAML 配置声明式绑定。
  • Pipeline：LangChainGo 支持可插拔的 Prompt 模板、链式调用，极大提升开发效率。
🔄 3.2 与直接调用的对比深度分析 😼
方案 代码量 灵活度 上手难度 切换后端成本 直接调用 较多 完全控制 中等 高 LangChainGo 较少 接口抽象 低 低

🧬 4. 使用 Genkit for Go 实现 🦊

Genkit for Go 是 Google 推出的新框架，专注于生产特性和提示管理。

⚡ 4.1 生产特性与工具集成 🔥
  • Prompt 管理：内置版本控制和回滚能力，方便 A/B 测试 Prompt 效果。
  • 部署支持：集成 Kubernetes、Cloud Run 部署脚本，一键生成镜像与配置。
  • 监控：自动采集调用指标，兼容 OpenTelemetry。

Genkit 的实现与 LangChainGo 在接口层相似，但增加了生产级工具链。

💡 知识要点总结

序号 知识要点 说明 1 RAG 服务器核心接口 /add/ 和 /query/ 两大 POST 操作 2 Go 并发与网络优势 Goroutine、ServeMux、多路复用 3 批量接口优化 BatchEmbedContents + wvClient.Batch 4 LangChainGo 抽象接口 VectorStore 等通用组件接口，易切换后端 5 Genkit for Go 生产特性 Prompt 管理、部署脚本、监控集成 6 扩展思考 QPS 限制、错误重试、A/B Test、监控上报

❓ QA 环节

Q1：为何要使用批量嵌入？
A1：降低网络开销，提高吞吐；一次请求可处理数百条文本，充分利用下游服务并发能力。

Q2：LangChainGo 与 Genkit 差异在哪？
A2：前者侧重组件统一和多后端支持，后者侧重生产部署和 Prompt 版本管理。

Q3：如何选择最适合的方案？
A3：若追求灵活、快速迭代，可选 LangChainGo；若关注生产特性、公平测试和集成运维，推荐 Genkit。

✨ 总结

本文被收录于猫头虎的 Go生态洞察 专栏，系统呈现了三种在 Go 中构建 LLM 驱动 RAG 服务器的实现方案，并深入探讨了各自的技术细节与扩展思路。
详情请点击：https://blog.csdn.net/qq_44866828/category_12492877.html

📢 参考资料

  • Building LLM-powered applications in Go
    https://go.dev/blog/llmpowered
  • RAG 服务器示例代码
    https://github.com/golang/example/tree/master/ragserver
  • LangChainGo 项目
    https://github.com/tmc/langchaingo
  • Genkit for Go 文档
    https://developers.googleblog.com/en/introducing-genkit-for-go-build-scalable-ai-powered-apps-in-go/
  • Weaviate 向量数据库
    https://weaviate.io/
  • Google Gemini API
    https://ai.google.dev/

🔜 下一篇预告

在下一篇文章中，我将带来 “别名名称中的奥秘” —— 深入解析 Go 语言中的别名（Alias）命名规范与最佳实践，敬请期待！

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🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🐅🐾🍁🐥

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