一、引言

在大模型（LLM）应用中，如何让模型准确回答领域知识问题是一个关键挑战。直接依赖预训练模型往往会遇到 幻觉（hallucination），因为模型可能“编造”不存在的事实。为了解决这一问题，业界提出了 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 方法：通过检索外部知识库，将相关信息提供给模型，从而提升回答的准确性。

LangChain由Chains、Agents、Memory、Tools四个核心组件组成的框架，支持复杂任务分解和多模型协作，内置多种 Memory 管理模式，方便多轮对话，与知识库、搜索引擎等工具集成方便。

本文将带大家用 LangChain 框架，结合向量数据库，构建一个简易的 RAG 系统，并完成一个端到端的问答任务。

二、环境配置

首先需要安装必要的依赖，包括 langchain、faiss 以及大模型 API 相关的依赖。

# 安装必要的依赖包

这一步主要是为后续的文档切分、向量化存储以及调用大模型接口做准备。

三、加载与处理文档

我们需要先准备一个知识库，通常是一些本地的文本或 PDF 文件。LangChain 提供了丰富的文档加载器和文本切分工具。

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

这里的逻辑是：先加载 → 再切分。切分后的文档会作为知识库的基本单元。

四、向量数据库构建

RAG 的核心在于“检索”，因此我们需要把切分后的文档存入 向量数据库（FAISS），以便后续通过相似度检索找到相关内容。

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings

这样，我们就得到了一个可检索的知识库，可以随时调用。

五、大模型接入

在 LangChain 中，我们可以很方便地接入大语言模型（如 OpenAI GPT）。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

这里的 temperature=0 表示模型尽量给出确定性答案，减少随机性。

六、构建 RAG 问答链

现在我们将检索模块和大模型结合，形成一个 检索增强问答链。

from langchain.chains import RetrievalQA

这一部分就是 RAG 的核心：先检索，再回答。模型不仅能给出答案，还能返回引用的文档片段，增强可解释性。

七、问答效果展示

我们可以进一步测试不同问题，观察 RAG 与普通 LLM 回答的区别。

# 提问 1

通过多轮问答，可以验证系统是否真正利用了外部知识库，而不是单纯依赖大模型的“想象力”。

八、总结

上面我们从零开始用了LangChain框架实现了RAG，整个流程包括：

1.文档加载与切分

2.向量化与数据库存储

3.检索器与大模型结合

4.构建端到端问答链

为了达到更好的效果，代码中可以替换为更强的开源 Embedding 模型（如 bge-large-zh），并且可以使用 Milvus、Weaviate 等更强大的数据库。

如果你看到了这里，恭喜你，你可以自己手动试试啦！

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

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最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
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