用LangChain和快马AI平台，5分钟打造你的智能问答系统

最新推荐文章于 2025-12-20 19:28:50 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-20 19:28:50 发布 · 815 阅读

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打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
输入框内输入：[创建一个基于LangChain的智能问答应用，能够回答用户关于特定领域（如编程、医疗或法律）的问题。应用应包含以下功能：1. 支持多种LLM模型（如Kimi-K2或DeepSeek）；2. 能够从外部数据源（如PDF、网页或数据库）提取信息；3. 提供记忆功能，记录用户历史对话；4. 支持链式调用，实现多步骤问答逻辑；5. 提供简洁的Web界面，用户可输入问题并获取答案。使用快马平台一键生成并部署应用。]
点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近尝试用LangChain框架结合InsCode(快马)平台快速搭建了一个智能问答系统，整个过程比想象中简单很多。记录下关键步骤和心得，给同样想尝试AI应用开发的朋友参考。

这个问答系统需要实现几个基础能力：

初始化项目 直接在快马平台新建项目，选择"AI应用"模板，系统会自动生成基础代码结构。这里惊喜的是平台预置了LangChain的依赖包，省去了配环境的麻烦。
模型接入 用LangChain的ChatModel组件，3行代码就接入了平台提供的AI模型。测试时发现切换模型只需要改个参数名，特别方便： python from langchain.chat_models import ChatKimi # 切换成ChatDeepSeek即可换模型 llm = ChatKimi(temperature=0.5)
文档加载 用PyPDFLoader加载技术文档作为知识库，配合TextSplitter做分块处理。这里上传PDF到项目文件后直接调用： python loader = PyPDFLoader("docs/编程手册.pdf") pages = loader.load_and_split()
记忆功能实现 LangChain自带的ConversationBufferMemory完美解决上下文记忆问题，对话时自动维护历史记录： python memory = ConversationBufferMemory() chain = ConversationChain(llm=llm, memory=memory)
构建问答链 用RetrievalQA把文档检索和问答流程串联起来，处理"帮我找XX函数的用法"这类问题时，系统会先检索文档再生成答案。
网页界面 用FastAPI写了个简单的前后端交互，不到50行代码就实现了问题输入框和回答展示区。快马平台直接提供网页预览功能，调试特别直观。