【大模型实战】LangChain+RAG实战：从零构建大模型知识库问答系统！

本文介绍了使用LangChain框架构建RAG系统解决大模型幻觉问题的方法。教程涵盖环境配置、文档处理、向量数据库构建、大模型接入和问答链构建等步骤，通过LangChain组件与向量数据库结合，实现端到端问答任务，提升大模型回答准确性，包含具体代码实现和效果展示，适合开发者参考学习。

乔代码嘚

331人浏览 · 2025-11-25 17:04:00

乔代码嘚 · 2025-11-25 17:04:00 发布

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
!pip install langchain faiss-cpu openai tiktoken

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
from langchain.document_loaders import TextLoader
# 加载本地文本文件
loader = TextLoader("data/knowledge.txt", encoding="utf-8")
documents = loader.load()
# 使用字符切分器将文档分块，避免太长影响向量化效果
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
print(f"文档总块数: {len(docs)}")

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
from langchain.vectorstores import FAISS
# 使用 OpenAI Embeddings 将文档转为向量
embedding_model = OpenAIEmbeddings()
# 构建向量数据库
db = FAISS.from_documents(docs, embedding_model)
# 保存数据库到本地，方便下次直接加载
db.save_local("faiss_index")

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
# 初始化大语言模型
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

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
# 将数据库作为检索器
retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
# 构建 RAG 问答链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
retriever=retriever,
return_source_documents=True
)
# 示例提问
query = "请介绍一下本文档中的核心方法是什么？"
result = qa({"query": query})
print("问题:", query)
print("回答:", result["result"])
print("引用文档:", result["source_documents"])

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
query1 = "该方法在应用中解决了什么问题？"
print("问题1:", query1)
print("回答1:", qa({"query": query1})["result"])
# 提问 2
query2 = "能否总结一下文档的主要内容？"
print("问题2:", query2)
print("回答2:", qa({"query": query2})["result"])

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。

九、如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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