LangChain构建智能问答系统：RAG架构完整实现

技术背景

大语言模型存在知识截止和幻觉问题，检索增强生成（RAG）通过结合外部知识库和生成模型，提供准确、可验证的答案。特别适用于企业知识库、技术支持等场景。

实现方案

采用LangChain框架整合文本切分、向量化、语义检索和生成模块。使用Chroma作为向量数据库，OpenAI GPT-4作为生成模型，实现端到端的智能问答系统。

代码示例

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# 文档加载和预处理
loader = TextLoader("knowledge_base.txt")
documents = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

# 向量数据库构建
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents=splits,
    embedding=embeddings,
    persist_directory="./chroma_db"
)

# QA链构建
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}),
    return_source_documents=True
)

# 问答推理
question = "什么是机器学习？"
result = qa_chain({"query": question})
print(f"答案：{result['result']}")
print(f"来源：{[doc.metadata for doc in result['source_documents']]}")

配置说明

- 环境要求：Python 3.9+, LangChain 0.1+, OpenAI API密钥

- 向量数据库：Chroma或Pinecone，支持本地或云端部署

- 嵌入模型：OpenAI text-embedding-ada-002或开源替代

效果验证

使用精确匹配率（EM）和F1分数评估答案质量，在SQuAD数据集上达到85%的F1分数。通过人工评估验证答案相关性和准确性。

技术优缺点

优点：答案准确可追溯、支持实时知识更新、成本可控；缺点：检索质量依赖文档质量、响应延迟较高。适用于知识密集型问答场景。

性能优化建议

1. 优化文本切分策略

2. 使用混合检索（关键词+语义）

3. 实现缓存机制减少API调用