针对“个人知识库问答”场景，设计了一个基于RAG（检索增强生成）的架构方案。这个方案将文档、向量搜索与LLM结合，实现“从投喂的文档中学习并回答问题”的目标。

如果大家对chromadb的基础概念和操作还不是很清楚，可以参考文档：

https://blog.csdn.net/liwenxiang629/article/details/155980677

整体架构设计

下图清晰地展示了整个系统的核心流程和数据流转：

下面，我们分解来看每个环节的具体实现建议。

知识库构建阶段：从文档到向量

这是确保问答质量的基础，核心是将个人文档（如PDF、笔记、网页）转化为ChromaDB中富含语义的向量。

• 文档加载与解析

  • 工具：推荐使用 LangChain 或 LlamaIndex 的文档加载器。它们支持众多格式，能大幅简化工作。

  • 覆盖类型：

    • Markdown / 纯文本：你的核心笔记。

    • PDF / Word：论文、报告、电子书。

    • 网页：用 WebBaseLoader 保存的博客、文章。

    • 代码库：可用 TextLoader 加载 .py、.md 文件。

• 文本分块策略

  • 为什么分块：LLM有上下文长度限制，且过长的文档会包含噪声。

  • 方法：使用 RecursiveCharacterTextSplitter。

  • 关键参数：

    • chunk_size: 500：每个块约500字符，平衡信息完整性与精度。

    • chunk_overlap: 50：块间重叠50字符，避免语义被割裂。

• 向量化与存储

  • 嵌入模型选型（关键！）：由于是个人知识库，优先选择高质量且免费的开源模型。

    • 中文优先：text2vec-base-chinese、BAAI/bge-small-zh 或 moka-ai/m3e-base。它们在中文语义上表现更佳。

    • 多语言：paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2。

  • 元数据设计：为每个文本块添加元数据，便于后续过滤和溯源。这是高质量问答系统的关键。

    # 添加数据时，丰富的元数据至关重要
    collection.add(
        documents=[chunk_text1, chunk_text2, ...],
        metadatas=[
            {
                "source": "我的机器学习笔记.md", # 文档来源
                "page": 1, # 原始页码
                "type": "concept", # 内容类型（概念/代码/总结）
                "category": "机器学习/深度学习" # 自定义分类
            },
            ...
        ],
        ids=[...]
    )

智能问答阶段：从问题到答案

当知识库构建完成后，就可以实现智能问答了。

• 语义检索

  • 基础检索：直接使用 collection.query 进行向量相似度搜索。

  • 增强检索（推荐）：

    1. 多路召回：除了向量搜索，可结合基于元数据（如 where={"category": "机器学习"}）的过滤检索。

    2. 重排序：用更精细的模型（如 bge-reranker）对初步检索结果进行重排序，提升TOP结果的相关性。

• Prompt构建与LLM集成

  • 核心思想：将检索到的文档块作为“上下文”，和用户“问题”一起喂给LLM，让它基于上下文生成答案。

  • Prompt模板示例：

    template = """
    请严格根据以下提供的上下文信息回答问题。如果上下文不包含答案，请直接说“根据我的知识库，无法回答此问题”。
    
    上下文：
    {context}
    
    问题：{question}
    答案：
    """

  • LLM选型：

    • 本地部署（隐私好）：ChatGLM3-6B、Qwen1.5-7B 等，使用 Ollama 或 LM Studio 运行。

    • API调用（方便）：OpenAI GPT、DeepSeek、千问等。

进阶优化建议

• 查询路由：系统可先判断用户问题是属于“知识库检索”类还是“通用聊天”类，再决定是否走检索流程。

• 记忆与历史：在对话应用中，可将历史对话的总结向量化后存入另一个Chroma集合，让AI记住之前的交流。

• 评估与迭代：准备一些“验证问题”，定期测试答案质量，据此调整分块大小、嵌入模型或检索策略。

 快速开始：一个极简示例

这里是一个使用 LangChain 和 ChromaDB 的集成代码片段，帮你快速建立概念：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

# 1. 加载文档
loader = TextLoader("我的笔记.md")
documents = loader.load()

# 2. 分块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 选择嵌入模型并创建向量库
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-small-zh")
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents=chunks,
    embedding=embeddings,
    persist_directory="./my_knowledge_db"  # 持久化目录
)

# 4. 检索（示例）
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
docs = retriever.get_relevant_documents("什么是Transformer？")
print(docs[0].page_content)

总结与核心建议

1. 模型选择：中文知识库务必选择高质量的中文嵌入模型，这是效果的下限。

2. 分块策略：分块大小是需要反复调试的最重要参数之一，直接影响检索精度。

3. 元数据思维：在添加文档时，尽可能多地附加有意义的元数据，这是未来进行精细化检索和管理的基石。

4. 低成本启动：先用本地开源模型（Embedding + LLM）搭建可运行的完整流程，验证效果后再考虑是否升级。