在深入学习 LangChain 实战课中关于 “易速鲜花” 内部员工知识库问答系统的内容后，收获颇丰。这个项目生动地展现了 LangChain 在处理实际问题中的强大能力。
该项目聚焦于解决 “易速鲜花” 公司内部文档管理的痛点。由于各种内部资料分散且不便查询，同时存在文档更新不及时的问题，开发一个高效的问答系统势在必行。
整个项目的架构清晰明了，分为数据源、大模型应用和用例三个部分。其核心是一个数据处理管道，包含加载、分割、存储、检索和输出五个关键步骤。
数据准备和载入阶段，利用 LangChain 的 document_loaders 可以轻松加载不同格式的文本文件。这一步需要注意正确导入 OpenAI API Key，并根据实际情况安装所需的工具包。通过遍历文档存放目录，根据文件后缀选择合适的加载器，将各类文本整合到一个列表中，为后续处理奠定基础。
文本分割环节，RecursiveCharacterTextSplitter 发挥了重要作用，将文本分割成较小的块。这样做便于进行嵌入和向量存储，为后续在向量数据库中的高效存储和检索做好准备。
向量数据库存储是关键一步。将分割后的文本转换为嵌入形式，并存储在向量数据库中。这里选用了 OpenAIEmbeddings 生成嵌入，以及 Qdrant 向量数据库。理解词嵌入和向量数据库的概念对于把握这一环节至关重要。词嵌入将文字转化为向量，捕捉词语的含义和上下文关系；向量数据库则专门用于存储和检索高维向量数据，解决了传统数据库在处理非结构化数据时的效率和性能问题。
在相关信息获取阶段，通过将问题转换为向量，与向量数据库中的向量进行比较，提取最相关的信息。根据不同的应用场景，选择合适的向量距离或相似度计算方法。在处理文本数据时，余弦相似度更注重向量的方向，能更好地反映语义相似性，因此在本项目中得到应用。
最后，生成回答并展示部分通过创建 Flask 应用，实现了用户与系统的交互。接收用户问题后，利用 RetrievalQA 链从向量数据库中获取相关文档，并结合大模型生成答案，再通过网页进行渲染呈现。
这个项目的流程充分展示了 LangChain 的强大功能和灵活性。它将本地知识进行切片、嵌入后存储到向量数据库，然后根据用户输入从数据库中检索相关信息，结合大模型生成准确的回答。通过这个项目，深刻体会到了 LangChain 在简化复杂任务、提高开发效率方面的巨大优势，也为进一步探索其更多功能和应用场景提供了宝贵的经验。
