RAG实战指南：构建企业级知识问答系统

RAG(检索增强生成)让大模型能够利用外部知识库，实现精准的问答服务。

一、RAG架构

class RAG:\n    def __init__(self):\n        self.embeddings = OpenAIEmbeddings()\n        self.vectorstore = Chroma()\n        self.llm = ChatOpenAI()\n    \n    def query(self, question):\n        docs = self.vectorstore.similarity_search(question)\n        context = "\\n".join([d.page_content for d in docs])\n        return self.llm.invoke(f"Context: {context}\\nQuestion: {question}")

二、核心组件

• 文档加载器：处理各种格式文档
• 文本分割器：切分长文档
• 嵌入模型：文本向量化
• 向量数据库：存储和检索

三、实战代码

from langchain.vectorstores import Chroma\nfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings\nfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter\n\ntext_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000)\nsplits = text_splitter.split_text(doc_text)\n\nvectorstore = Chroma.from_texts(splits, OpenAIEmbeddings())\nretriever = vectorstore.as_retriever()

总结

RAG是企业AI应用的核心技术，掌握它能构建强大的知识问答系统。

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