LangChain 本地知识库问答系统搭建指南

NortonIt

2025年LLM开发利器：LangChain 本地知识库问答系统搭建指南

【声明】该项目非本人项目，本教程仅用于合法场景下的技术研究，请勿用于违反《网络安全法》的行为

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🌟 项目简介

• 项目地址：langchain【https://github.com/langchain-ai/langchain】
• 发布时间：2025年3月（v0.3.0）  
• 核心优势：  
  • 支持本地部署 Llama3 等大模型（无需联网）  
  • 提供 RAG（检索增强生成）框架  
  • 内置文档解析器（PDF/Markdown/CSV）  

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🧰 安装与环境配置

1. 系统要求  

   • Python 3.10+（推荐使用虚拟环境）  
   • 至少 8GB RAM（推荐 16GB+）  

2. 安装命令  

   pip install langchain langchain-core  # 安装核心库
   pip install langchain-community      # 可选：扩展模块

3. 依赖项说明  

   • 需提前部署 Ollama/Llama.cpp 等本地模型服务  
   • 无需 GPU，支持 CPU 推理  

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🧪 基础操作演示（附代码）

from langchain_core.documents import Document
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

# 示例1：创建知识库
documents = [
    Document(page_content="量子计算的基本原理是利用量子比特叠加态进行并行计算"),
    Document(page_content="区块链技术通过分布式账本实现数据不可篡改")
]
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="bert-base-chinese")
db = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

# 示例2：问答接口
query = "量子计算如何提升计算效率？"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)  # 输出匹配的文档片段

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🔍 进阶技巧解析

1. 文档解析扩展  

   pip install langchain-text-splitters  # 安装文本分割工具

   from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
   splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500)
   chunks = splitter.split_text("长文档内容...")

2. 本地模型集成  

   from langchain_community.llms import Ollama
   llm = Ollama(model="llama3", base_url="http://localhost:11434")
   response = llm.invoke("请解释量子纠缠原理")

3. 性能优化方案  

   • 使用 FAISS 替代 Chroma 提升检索速度  
   • 启用 use_mmap=True 降低内存占用  

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🧩 实战案例：企业内部技术文档问答系统

场景需求：构建基于私有知识库的智能客服
实现步骤：  

1. 部署 Ollama + Llama3 模型  
2. 使用 LangChain 构建 RAG 管道  
3. 开发 Web 接口（Flask/Django）  

完整代码框架  

from flask import Flask, request
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

app = Flask(__name__)

# 构建问答管道
qa_chain = (
    {"context": db.as_retriever(), "question": RunnablePassthrough()}
    | lambda x: f"根据以下内容回答问题：{x['context']}\n\n问题：{x['question']}"
    | llm
    | StrOutputParser()
)

@app.route("/ask", methods=["POST"])
def ask():
    question = request.json["query"]
    answer = qa_chain.invoke(question)
    return {"answer": answer}

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❗ 安全与合规提示

1. 禁止使用场景  

   • 生成违法内容（需遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》）  
   • 未经许可的商业部署（需查看开源协议条款）  

2. 调试建议  

   • 使用 print(docs) 查看匹配文档内容  
   • 通过 llm._llm_type 验证模型类型  

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🧰 常用命令速查表

功能	命令	效果
文档解析	langchain document_loaders	支持多种文件格式
模型测试	ollama run llama3	交互式测试模型
知识库重建	faiss_index.save_local()	保存向量数据库

xors

如果要学习AI问答系统的开发，langchain基本是必学的，而且langchain也是很好的AI开发的学习切入点。
但是如果只是想有一个本地自己的知识库，还是去DS或者GPT等问问GitHub上开源的项目，能省去不少的麻烦。

sbisk

好东西，感谢分享

blacktulip

收藏了，感谢分享。

canhongyihao

这个部署的话，需要什么样的CPU和GPU啊？

davidmr001

这么简单？

quintar

收藏了，感谢分享。

NortonIt

canhongyihao 发表于 2025-7-9 16:12
这个部署的话，需要什么样的CPU和GPU啊？

这取决于你本地要跑什么大模型了

漁滒

问题重写部分是框架已经有了，还是需要自己处理的？

lgwc36

3Q  不知效果如何？