智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(四)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答和纠错

上几篇内容介绍了基于RAG实现简单的知识库问答功能及优化，本篇文章基于原有功能做下输入内容的纠错。实现的功能是输入一段文字，从本地知识库中检索信息进行比对并提示其中的错误。

一、具体的功能实现    

代码实现逻辑还是从本地加载知识源数据，进行文本分隔和嵌入，然后存入向量数据库中。相关的代码已经在前几篇文章中有介绍，可以参考。

1.定义纠错和优化方法

def correct_and_optimize_text(input_text, vector_store):
    relevant_docs = vector_store.similarity_search(input_text)
    result = chain.run(input_documents=relevant_docs, question=f"请对以下文本进行纠错和优化：{input_text}")
    return result

2.调用测试

question = input("请输入你的问题（输入 'q' 退出）：")

if question.lower() == 'q':
   break
else:
     if "知识库" not in question:
         response = chat_model.invoke(question)
         print("答案是：", response.content)
     else:
         answer = correct_and_optimize_text(question, vector_store)
         print("答案是：", {answer})

3.运行代码测试功能

二、总结     

用大模型结合本地知识库可以实现优化和纠错功能，可以从知识源、检索策略、大语言模型、提示工程和评估反馈等多个维度入手提高效果。大家可以在实践中摸索并改进，实现高级智能体。