本地知识库问答系统搭建（基于langchain+LLM）
1. 本地知识库问答系统的构建
代码样例 https://download.csdn.net/download/fengbeely/89405314?spm=1001.2014.3001.5503
构建本地知识库问答系统概述
本地知识库问答系统是一种能够针对特定领域或企业内部数据提供精准答案的智能系统。这种系统通常需要整合多种技术，包括自然语言处理(NLP)、信息检索、机器学习等。在构建此类系统时，LangChain 和 LLM（大型语言模型）发挥着至关重要的作用。
LangChain 的作用
LangChain 是一个开源框架，它提供了构建和部署基于 LLM 的应用程序的基础设施。LangChain 封装了多种基础功能，如提示工程（prompt engineering）、链式调用（chain of thought）、工具集成等，极大地简化了开发过程。它支持与不同的 LLM 模型和向量数据库的接口，提供了丰富的 API 和工具来管理提示、执行检索和生成回答。
向量数据库的作用
向量数据库是一种专门用于存储、搜索和检索向量数据的数据库系统。在本地知识库问答系统中，向量数据库用于存储文档的向量化表示。这些向量化的文档可以快速响应相似性搜索，帮助系统从大量数据中检索出与用户查询最相关的文档片段。
2. RAG 基础流程
RAG（Retrieval-Augmented Generation）简介
RAG 是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，它通过引入外部知识源来增强语言模型的回答能力。RAG 特别适合于构建需要引用特定领域知识的问答系统。
RAG 的基础流程
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内容抽取与向量化：
- 将文档切分成多个小块（Chunking）。
- 使用 Transformer 编码器模型将文本块转换成向量形式。
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建立索引：
- 将向量化的文本块存储在向量数据库中，建立索引以优化检索效率。
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接收用户查询：
- 用户提出问题，系统需要理解并处理该查询。
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向量检索：
- 使用相同的编码器模型对用户查询进行向量化。
- 在向量数据库中执行搜索，找到与查询最相关的文档块。
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信息融合：
- 将检索到的文档块与用户查询结合，形成上下文信息。
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生成回答：
- 利用 LLM，根据融合后的信息生成回答。
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后处理：
- 对生成的回答进行优化和调整，以确保准确性和可读性。
RAG 核心逻辑
RAG 的核心逻辑是通过检索来增强生成过程。与传统的 LLM 不同，RAG 不仅仅依赖模型内部的预训练知识，而是通过检索外部数据来提供更加准确和及时的答案。这种技术特别适用于需要引用最新数据或特定领域知识的问答场景。
通过 LangChain 构建本地知识库问答系统时，RAG 的流程可以被进一步细化和优化，以适应特定的业务需求和数据特性。例如，可以定制分块策略、选择不同的向量数据库、调整 LLM 参数等，以实现最佳的问答效果。
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