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使用 LangChain 构建智能问答系统

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使用 LangChain 构建智能问答系统

RAG（检索增强生成）是当前构建企业级 AI 应用的主流架构。本文将介绍如何使用 LangChain 实现一个基础的知识库问答系统。

RAG 架构概述

RAG 系统的核心流程：

  1. 文档加载：读取 PDF、Markdown 等格式文档
  2. 文本分割：将长文档切分为合适大小的片段
  3. 向量化：使用 Embedding 模型转换为向量
  4. 存储索引：存入向量数据库
  5. 检索生成：根据问题检索相关片段，交给 LLM 生成答案

代码实现

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# 加载文档
loader = TextLoader("knowledge.md")
documents = loader.load()

# 文本分割
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200
)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 创建向量存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

# 构建问答链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4"),
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

# 提问
answer = qa.run("什么是向量数据库？")
print(answer)

性能优化建议

  • 使用合适的 chunk 大小（通常 500-1000 字符）
  • 选择适合业务场景的 Embedding 模型
  • 考虑使用混合检索（向量 + 关键词）
  • 实现缓存机制减少重复计算

总结

LangChain 大大降低了 RAG 系统的开发门槛，通过组合各种组件可以快速搭建智能问答应用。