代码搭建rag知识库

### 构建RAG知识库的核心流程 构建RAG（检索增强生成）知识库通常涉及以下几个核心部分：文档加载、向量存储、相似度计算以及模型推理。以下是基于Python的一个简化版RAG系统的实现示例，该示例结合了LangChain框架来完成主要功能。 #### 使用LangChain搭建RAG系统 以下是一个简单的代码示例，展示了如何利用LangChain快速创建一个基础的RAG系统[^2]： ```python from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain from langchain.document_loaders import DirectoryLoader, TextLoader # 加载本地文件作为知识源 loader = DirectoryLoader("./data", glob="*.txt", loader_cls=TextLoader) documents = loader.load() # 将大段文本分割成较小的部分以便处理 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) texts = text_splitter.split_documents(documents) # 初始化嵌入模型并建立向量数据库 embeddings = OpenAIEmbeddings() db = FAISS.from_documents(texts, embeddings) # 定义问答链路 llm = OpenAI(temperature=0) qa_chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff") def run_query(query): docs = db.similarity_search(query) # 向量搜索最相关的文档片段 result = qa_chain.run(input_documents=docs, question=query) # 基于LLM生成最终答案 return result # 测试查询 query = "什么是RAG？" response = run_query(query) print(response) ``` 上述代码实现了从加载文档到执行具体查询的过程。其中`DirectoryLoader`负责读取指定目录下的所有`.txt`文件；`RecursiveCharacterTextSplitter`则用来将这些长篇幅的内容拆分成适合后续操作的小块；接着通过OpenAI提供的嵌入服务把每一段文字转化为高维空间中的表示形式，并存放到FAISS这种高效的近似最近邻算法支持的数据结构里待查用。最后当用户输入一个问题时，程序会先找到与其最为匹配的知识条目再交由大型预训练语言模型给出精确回复。 #### 创建新知识库的具体步骤说明 如果按照另一份资料介绍的方式来进行，则需遵循如下指示去新建属于自己的工作区与对应的知识库实例[^1]: - 登录至目标平台的工作区域； - 寻找页面上的“知识库”选项卡； - 找到位于顶部右侧位置带有加号标记按钮的位置点击它即可启动新增流程。 以上便是有关借助编程手段打造具备检索强化特性的知识管理系统的大致方法论概述及相关实践案例分享。