一、文档加载器
在开始阶段，文档加载器负责将外部的Documents加载到系统中。这些Documents可以是任何格式，如PDF、Word文档或其他纯文本文件。文档加载器会先将这些Documents转换成统一的格式或数据结构，使得LangChain框架能够正确读取和处理它们。转换完成后，Documents将变为一个能够被框架直接操作的文本数据集。
二、文本分割器
在加载阶段之后，文本分割器将负责将Documents切分为指定大小的“文档块”或“文档片”。这一步的目的是为了更好地处理和存储大量信息。通过将文档分割成较小的片段，可以更有效地在后续的步骤中处理和检索信息。分割器可以根据具体需求设置不同的分割大小，以适应不同的处理和存储需求。
三、嵌入存储
分割后的“文档块”或“文档片”将被转换为“嵌入片”的形式，并存储到向量数据库（Vector DB）中。这一步中，每个文档块都会被转换成一种嵌入的形式，即一种数值化的表达方式。这种嵌入的形式能够捕捉到文档中的语义信息，并使信息能够以向量的形式被有效地存储和检索。通过这种方式，文档库能够在保持高维语义信息的同时，提高存储和检索的效率。
四、检索与匹配
应用程序通过比较余弦相似度等方式从存储中检索分割后的文档（即嵌入片）。这一步中，系统会接收一个输入问题，然后通过比较问题和嵌入片之间的相似度来找到与输入问题相关的嵌入片。这个过程利用了向量数据库的高效检索能力，可以快速地找到与输入问题相关的嵌入片。
五、答案生成
找到与输入问题相关的嵌入片后，系统会将问题和这些嵌入片传递给语言模型（LLM）。这一步中，LLM会根据问题和检索到的分割的提示生成答案。语言模型可以根据问题和相关的嵌入片中的信息，生成一个合理的答案。这一过程充分利用了语言模型的强大语言处理和生成能力。
六、反馈与优化
系统在生成答案后，可以收集用户的反馈并进行优化。这一过程可以通过不断更新和改进系统的各个部分（如文档加载器、文本分割器、嵌入存储等）来提高系统的性能和准确性。同时，也可以根据用户的反馈来调整语言模型的参数和设置，以更好地满足用户的需求。
通过以上六个步骤，我们就可以使用LangChain框架实现一个高效、准确的知识库文档系统了。
