项目概述
该项目通过LangChain构建了一个内部知识库问答系统，帮助“易速鲜花”公司员工快速查询SOP手册等内部资料，解决分散、冗长、版本更新不及时的问题。整个系统采用大语言模型（LLM）作为逻辑引擎，从知识手册中生成精确回答。
技术架构
系统分为五个主要步骤：
- 数据加载：使用
document_loaders加载不同格式的文档，如PDF、Word和TXT。 - 文本分割：将文档分割为更小的文本块，便于处理和存储。
- 向量存储：将文本块嵌入向量表示，并存入向量数据库（使用Qdrant）。
- 信息检索：通过余弦相似度在向量数据库中检索相关文本块。
- 生成回答：基于检索到的文本片段和大语言模型生成回答，最终在网页上展示。
代码实现
- 使用
LangChain的document_loaders加载文档。 - 通过
RecursiveCharacterTextSplitter进行文本分割。 - 使用
OpenAIEmbeddings生成嵌入，并存储到Qdrant向量数据库中。 - 构建
RetrievalQA链结合LLM进行问答。 - 使用Flask搭建Web界面，实现用户交互。
思考与实践
- 流程理解：文档QA系统通过分割、嵌入、检索和生成回答的流水线处理文档，确保基于内部知识的回答准确。
- 替换向量数据库：可以尝试将Qdrant换为Chroma数据库。
- 更换大语言模型：支持使用开源模型，如HuggingFace的
google/flan-t5-x1，替代GPT-3.5。
总结
本项目展示了LangChain在构建知识库问答系统中的强大能力，通过集成向量数据库和大语言模型，实现了高效的企业内部知识管理。后续可进一步探索LangChain在不同场景下的应用，如多语言支持和实时更新。
参考资料
- LangChain官方文档
- HuggingFace开源模型资源
