RAG实战：构建基于本地大模型的智能问答系统

RAG实战：构建基于本地大模型的智能问答系统

引言

在当今AI快速发展的时代，如何构建一个既智能又可靠的问答系统是一个重要课题。本文将介绍如何使用RAG（检索增强生成）技术，结合本地大模型，构建一个高效的智能问答系统。

RAG技术简介

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的混合架构，通过以下三个步骤提升AI回答的质量：

1. 检索（Retrieval）

   • 从知识库检索相关文档
   • 利用向量数据库进行高效存储和检索
   • 通过语义相似度找到最相关内容

2. 增强（Augmentation）

   • 将检索内容注入提示模板
   • 为模型提供准确的上下文
   • 确保回答基于可靠信息

3. 生成（Generation）

   • 利用大模型生成回答
   • 保证回答的准确性和可追溯性

技术栈选择

本项目采用以下技术栈：

• LangChain：RAG应用框架
• Chroma：向量数据库
• Ollama：本地大模型服务
• Streamlit：Web界面开发

核心代码实现

1. 环境配置

首先，安装必要的依赖：

# requirements.txt
langchain>=0.1.0
langchain-ollama>=0.0.1
langchain-chroma>=0.0.1
streamlit>=1.31.0
# ... 其他依赖

2. 导入必要模块

from langchain.retrievers import MultiQueryRetriever
from langchain_ollama import ChatOllama, OllamaEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma
from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
import streamlit as st

3. 初始化向量数据库和模型

# 初始化嵌入模型
embeddings = OllamaEmbeddings(
    model="nomic-embed-text",
    base_url="http://localhost:11434"
)

# 初始化向量数据库
db = Chroma(persist_directory="./db",
            embedding_function=embeddings)

# 配置检索器
retriever = db.as_retriever(
    search_type="similarity",
    search_kwargs={"k": 5}
)

# 初始化语言模型
llm = ChatOllama(
    model='qwen2.5',
    base_url="http://localhost:11434",
    temperature=0
)

4. 构建RAG链

# 创建提示模板
template = """Answer the question based only on the following context:
{context}

Question: {question}

Answer: """
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

# 构建RAG链
rag_chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
)

5. 实现Web界面

def ask_question(question):
    response_container = st.empty()
    full_response = ""
    
    for chunk in rag_chain.stream(question):
        full_response += chunk.content
        response_container.write(full_response)
    
    return full_response

if __name__ == "__main__":
    st.title("RAG 问答系统")
    user_question = st.text_input("请输入您的问题：")
    
    if user_question:
        st.write("回答：")
        answer = ask_question(user_question)

系统优势

1. 知识更新：无需重新训练即可更新知识库
2. 可控性：基于特定知识源回答，减少幻觉
3. 透明度：可追踪答案来源
4. 准确性：结合外部知识提升质量

部署运行

使用以下命令启动应用：

streamlit run ollama_gemma2_rag.py

访问 http://localhost:8501 即可使用系统。

总结

本文介绍的RAG问答系统结合了最新的AI技术，实现了一个既智能又可靠的问答系统。通过使用本地大模型和RAG技术，我们可以构建出适合特定领域的智能问答应用，为用户提供准确、可靠的答案。

未来展望

1. 优化检索算法
2. 增加多模态支持
3. 提升交互体验
4. 添加更多知识源