【大模型八股文面试】：基于langchain RAG问答应用实战.pdf

基于大模型的RAG问答应用实战，本篇文章主要介绍了如何利用百度百科中的藜麦数据，结合langchain开发框架，构建一个简易的问答系统。文章首先对项目进行了前言介绍，解释了为什么要选择藜麦作为数据源，并且指出了软件资源的版本要求。接着，文章详细阐述了环境搭建的流程，包括下载代码、构建环境和安装依赖。在环境搭建部分，文章还特别提醒了CUDA、Python、pytorch等软件资源的版本号。 在实战环节，文章首先展示了如何将藜麦的百度百科数据保存为本地文件，并通过langchain提供的document_loaders加载本地数据。加载数据之后，文章详细介绍了数据构建的步骤，包括对文档内容的整理和提取，以及如何将文档内容保存到指定文件中。随后，文章介绍了如何对加载的文档内容进行分割，这里采用了langchain中的字符分割器，并规定了固定的字符长度。文档分割后，文章展示了如何通过代码输出分割后的文档内容，并提供了相应的元数据。 文章还提到了在使用OCR技术扫描文档时可能遇到的一些技术问题，比如个别字的识别错误或漏识别，指出需要阅读者自己进行理解并使内容通顺。此外，文章在描述实战环节的过程中，提供了一些关于藜麦的基本知识，如藜麦的种类、原产地、耐旱、耐寒、耐盐性等特征，以及藜麦在营养成分、健康功效、市场销售等方面的信息。这些信息对于理解藜麦数据的上下文和实现问答系统具有实际意义。 文章还提到了藜麦作为印第安人的传统主食，拥有悠久的种植和食用历史，以及藜麦在国际市场的强劲需求和发展前景。这些信息不仅丰富了文章的内容，也为读者提供了更多的背景知识，有助于更好地理解整个问答系统的应用场景。 本文通过一个具体实例，系统地展示了如何利用大模型和langchain开发框架进行问答应用的实战演练。从数据的选择、环境的搭建到问答系统的实现，本文都提供了详细的步骤和代码示例。通过本文的学习，读者不仅能够了解RAG问答应用的开发流程，还能够掌握一些实战技巧，比如数据的处理、模型的训练和问答系统的部署等。