大模型虽然强大，但依然存在两大痛点：

• 幻觉问题：模型可能在缺乏事实支撑时“编造答案”；
• 知识断层：只能依赖训练时的存量知识，无法覆盖最新或垂直领域的信息。

这时，**RAG（检索增强生成）**成为解决方案。它的思路很直接：

1. 先检索→从外部知识库找到相关信息；
2. 再生成→把检索结果交给大模型回答问题。

这种“检索+生成”的组合，不仅能降低幻觉率，还能让模型更快适应新的知识场景。

本期推荐和鲸社区创作者@云逸～分享的LangChain RAG系统实战项目，其完整演示了如何结合LangChain框架与Qwen3模型，从数据索引到接口服务，搭建出一个可落地的RAG问答系统。

一、为什么选择LangChain？

实现一个RAG系统并不复杂，但要把整个链路从数据加载、向量化、检索、排序到生成打通，过程冗长。LangChain的优势就在于它的模块化和生态支持：

• 现成组件：数据切分、向量数据库、检索器、问答链等开箱即用；
• 生态丰富：支持FAISS、Milvus、Pinecone等数据库，也兼容OpenAI、Qwen等Embedding和LLM；
• 可扩展：不仅能做RAG，还能扩展到多步推理、工具调用、对话记忆等复杂应用。

这意味着开发者可以把更多精力放在业务逻辑和效果优化上，而不是从零造轮子。

二、干货解析：RAG三步走

在项目中，RAG 的核心流程被拆解为三步，每一步都有清晰的实现：

构建索引：让文档“能被理解”

• 项目做法：加载四大名著等中文古典小说，先切分成合适的片段，再用Qwen3-Embedding-4B将其向量化。
• 价值：Embedding 把文本变成“语义坐标”，存入FAISS向量数据库，让模型能按语义相似度检索，而不是死板的关键词匹配。

检索与精排：找到最相关的信息

• 项目做法：当用户提问时，系统会用向量检索召回候选片段，再用Qwen3-Reranker-4B对结果精排序。
• 价值：粗召回保证覆盖面，精排保证准确性。这一步解决了很多“检索结果不准”的问题，让答案更贴近用户问题。

生成回答：大模型“有据可依”

• 项目做法：将排序后的上下文与问题一起打包成prompt，交给大模型，通过LangChain的RetrievalQA模块生成答案。
• 价值：大模型的输出不再是“瞎编”，而是基于检索结果的总结与推理，显著降低幻觉。

通过这三步，项目打通了RAG的完整闭环，形成了一个可实际使用的问答系统。

三、项目亮点

• Embedding+Reranker组合：使用Qwen3-Embedding-4B做语义检索，Qwen3-Reranker-4B精排序，极大提升检索结果的相关性。
• 全流程打通：从文档加载、索引构建，到FastAPI服务上线，完整覆盖从研发到应用全过程。
• 真实调试经验：项目中记录了显存溢出、类型报错等常见问题及解决方案，贴近一线开发实践。
• 扩展性强：项目留出了优化空间，比如更灵活的分块策略、更智能的prompt设计，适合二次开发。

如何学习大模型 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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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