第四章手把手搭建第一个 RAG 实战：实现本地文档智能问答

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原创最新推荐文章于 2026-05-12 09:44:49 发布 838 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

LangChain + 文档处理：构建智能文档问答系统 RAG 的实战指南在这篇文章中，我们深入探讨了如何使用 LangChain 构建一个智能文档问答系统。文章通过实战案例，展示了如何将文档内容（如员工手册、规章制度等）从 Word 文件中提取、向量化，并存储到 FAISS 向量数据库中。通过结合 OpenAI 的 GPT 模型，我们创建了一个强大的问答系统，能够根据用户的问题从文档中检索相关信息，并生成准确的答案。本文详细介绍了文档加载、文本切分、向量化存储和智能问答的核心流程，帮助读者理解如何实现高效的文档处理和检索机制，从而在实际应用中为企业或个人提供智能化的文档管理和问阅读详情

4.1 项目概述

本文将带领你从零开始搭建基于 RAG（检索增强生成）的知识问答系统，实现文档上传、内容解析与并基于检索文档内容进行智能问答。系统支持 PDF、DOCX、TXT、MD 等多格式文档，通过向量数据库存储文档向量，结合大语言模型（LLM）生成准确回答，并具有流式输出功能提升用户体验，有效解决 LLM 的静态知识局限与 “幻觉” 问题。

核心功能如下：

支持上传 PDF/DOCX/TXT/MD 格式文档。
自动解析文档内容、进行向量化并存储在向量数据库中。
基于用户问题检索相关文档片段，结合检索的文档片段、上下文生成准确回答。
支持多轮对话、理解上下文语境和流式输出。
提供简洁的 Web 交互界面。

4.2 工作流程

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上图展示了基于RAG的知识库问答系统的工作流程，整体可分为文档处理（知识入库）和用户查询（知识检索与回答） 两大阶段，以下分步骤解析：

一、文档处理阶段（知识入库）

1. 解析提取信息：对原始文档（如 PDF、Markdown、Word、txt 格式），通过工具（如pypdf库、文档解析工具）提取文本内容，转化为字符串形式。
2. 文本分割：将提取的长字符串切割为若干 “文本块”（Chunk），确保每个文本块语义相对完整（比如按段落、固定字数分割），便于后续向量化和检索。
3. 向量化：利用Embedding 模型（一种将文本转化为数值向量的模型），把每个文本块转化为高维向量。向量的数值能够表征文本的语义信息，语义越相似的文本，向量距离越近。
4. 存储：将这些文本向量存入向量数据库（Vector Database），支持后续快速的相似度查询。

二、用户查询阶段（知识检索与回答）

5. 用户查询向量化：用户输入查询（如 “介绍下公司的发展历程”）后，同样通过上述Embedding 模型，将查询文本转化为向量。
6. 相似度查询：查询向量数据库中，计算 “用户查询向量” 与 “已存储的文本块向量” 的相似度，筛选出TOP K 个最相关的文本块（即与用户问题语义最匹配的知识片段）。
7. 结果重排（Rerank）：对 TOP K相关的结果进一步做重排，确保最相关的内容优先被选用。
8. 组合提示词：将 “用户输入、重排后的知识片段、上下文补充（可选）、系统提示（如 “基于提供的信息生成简洁回答”）” 整合为结构化提示词（Prompt）。
9. 提交 LLM 生成响应：将组合好的提示词输入大语言模型（LLM），LLM 基于这些信息理解用户需求，生成最终的自然语言回答（Response）。

4.3 架构设计

系统采用模块化设计，主要包含以下组件：

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前端层：基于 Streamlit 构建，负责与用户直接交互，包括提供交互界面、支持文件上传、实现聊天交互、支持连续多轮对话、流式输出。
服务层：核心业务逻辑，封装了 RAG 技术的核心流程：

文档处理：对用户上传的文档进行解析、分块（将长文档拆分为短文本片段，便于后续处理）。
向量化存储：调用嵌入模型，将分块后的文本片段转换为语义向量，再批量写入向量数据库，完成知识入库。
检索增强：用户发起查询时，先通过向量数据库检索出Top K 候选文本片段，再调用重排模型对候选结果做精细化排序，筛选出最相关的内容，为 LLM 提供精准知识支撑。
上下文记忆：记录对话的上下文信息，使大语言模型能理解多轮对话的逻辑（如连续追问时，模型能基于历史对话回答）。
LLM 调用：封装对 “大语言模型（LLM）” 的调用逻辑，将 “系统提示词 + 用户当前问题 + 检索到的相关文本 + 对话上下文” 整合为提示词，调用大语言模型生成准确回答，并将结果回传至前端。

基础服务层：

为上层业务提供核心技术能力支撑，包含三大核心组件：

嵌入模型（Embedding model）：将自然语言文本转换为高维语义向量，是实现文本相似度检索的基础。
向量数据库（Vector Database‌）：专用于存储和快速检索向量数据的数据库，支持高效的相似性检索（如余弦相似度计算），是 RAG 流程的核心存储载体。
重排模型（Reranker Model）：对向量检索得到的 Top K 候选结果做二次精准排序，提升 “相关文本片段” 的匹配精度；
大语言模型层（LLM）：即大语言模型（如 GPT5、Qwen、 DeepSeek等），负责基于用户问题和检索到的文本，生成自然语言回答。

4.4 技术选型

前端框架：Streamlit（快速构建交互式 Web 应用）。
文档处理：LangChain（文档加载、文本分块、记忆上下文管理）。
嵌入模型：支持 Qwen、OpenAI等第三方提供的嵌入模型，以及支持本地部署模型bge-small-zh-v1.5。
向量数据库：Chroma（轻量级嵌入式向量数据库）。
大语言模型：支持 Qwen、OpenAI、DeepSeek 等模型。
文档处理：pypdf（PDF 解析）、docx2txt（DOCX 解析）
环境管理：python-dotenv（环境变量管理）。
开发语言：Python 3.8+。

4.5 代码实现

4.5.1 项目结构搭建

项目完成后，目录结构如下：

simple_rag_assistant/├── .env                  # 环境变量配置├── requirements.txt      # 依赖列表├── main.py             # 主程序入口（Streamlit界面）├── models/│   ├── models_data/         # 本地嵌入模型文件│   ├── custom_dashscope_embedding.py  # 自定义千问嵌入模型适配（解决批量处理大小限制问题）│   ├── langchain_embedding.py         # 嵌入模型调用│   └── langchain_llm.py               # 大语言模型调用│   └── reranker_model.py               # 重排模型调用└── services/    └── rag_service_stream.py          # RAG核心服务

4.5.2 环境准备

一、配置Conda 虚拟环境（安装 Conda，若未安装）

下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html（conda 轻量化，推荐）
安装流程：

Windows：双击安装包，勾选 “Add Miniconda3 to PATH”（方便命令行调用）
Mac/Linux：执行安装脚本，按提示完成（默认会添加环境变量）

验证安装：打开终端 / 命令提示符，输入conda --version，显示版本号则成功

二、创建并激活 Conda 虚拟环境

打开终端 / 命令提示符，执行以下命令创建虚拟环境（Python 版本指定 3.11）：
```
# 创建名为rag-env的虚拟环境(名称可随意)，指定Python 3.11conda create -n rag-env python=3.11
```
过程中会提示安装依赖，输入y确认。
激活虚拟环境：

激活成功后，终端前缀会显示(rag-env)

Windows（命令提示符）：

conda activate rag-env # 若执行不了，尝试：conda.bat activate rag-env

Mac/Linux：
```
conda activate rag-env
```

（可选）配置 Conda 镜像源（加速依赖安装，国内用户推荐）：

# 添加清华镜像源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/config --set show_channel_urls yes

三、安装项目依赖

创建项目文件夹并进入：

# 创建文件夹mkdir simple_rag_assistant && cd simple_rag_assistant

创建requirements.txt文件，添加依赖包如下：

streamlit==1.46.0langchain==0.3.26langchain-chroma==0.2.4langchain-community==0.3.27langchain-core==0.3.66langchain-deepseek==0.1.3langchain-openai==0.3.19python-dotenv==1.1.0pypdf==5.6.1dashscope==1.23.5tenacity==9.1.2sentence-transformers==5.1.2  # HuggingFace嵌入模型依赖

用 pip 安装依赖（Conda 环境中已自带 pip，无需额外配置）：

pip install -r requirements.txt

若安装缓慢，也可临时使用中科大镜像或清华 pip 镜像安装（要检查下，不确定是否可用）：

# 1. 阿里云（稳定，国内首选）pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/# 2. 清华大学（学术镜像，包全更新快）# pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# 3. 腾讯云（企业级镜像，速度稳定）# pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/

四、配置环境变量

在项目根目录创建.env文件（注意文件名前有小数点）：

# Qwen（千问）模型配置（必填，默认使用）QWEN_API_KEY=你的千问API密钥QWEN_BASE_URL=你的千问API基础地址（如https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1）# OpenAI模型配置（可选，如需切换使用）OPENAI_API_KEY=你的OpenAI API密钥OPENAI_BASE_URL=你的OpenAI API基础地址# DeepSeek模型配置（可选，如需切换使用）DEEPSEEK_API_KEY=你的DeepSeek API密钥DEEPSEEK_BASE_URL=你的DeepSeek API基础地址

说明：

默认使用通义千问的大语言模型qwen-plus以及向量模型text-embedding-v4。千问 API 密钥获取：登录阿里云百炼大模型平台（https://dashscope.console.aliyun.com/）申请，新用户默认有100W token的免费额度。
其它 API 密钥根据实际使用需求配置，无需使用则可留空。

4.5.3 核心模块实现

1 自定义嵌入模型适配（models/custom_dashscope_embedding.py）

该类实现千问嵌入模型与 LangChain 的适配，负责将文本转换为向量。

由于在使用官方提供的类from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings进行向量化时，报错:batch size is invalid,it should not be larger than 10.: input.contents。该错误原因是langchain_community 包中的的DashScopeEmbeddings类在处理文档时，默认的批量大小超过了 DashScope API 的限制。故重写了该类，调整了默认BATCH_SIZE的大小，以解决批量请求超限问题。

在项目目录下创建models 文件夹，并在该文件夹下创建custom_dashscope_embedding.py文件，代码如下：

from __future__ import annotationsimport loggingfrom typing import (    Any,    Callable,    Dict,    List,    Optional,)from langchain_core.embeddings import Embeddingsfrom langchain_core.utils import get_from_dict_or_envfrom pydantic import BaseModel, ConfigDict, model_validatorfrom requests.exceptions import HTTPErrorfrom tenacity import (    before_sleep_log,    retry,    retry_if_exception_type,    stop_after_attempt,    wait_exponential,)logger = logging.getLogger(__name__)# 不同模型的批量处理大小BATCH_SIZE = {"text-embedding-v1": 25, "text-embedding-v2": 25, "text-embedding-v3": 6, "text-embedding-v4": 6}def _create_retry_decorator(embeddings: DashScopeEmbeddings) -> Callable[[Any], Any]:    """创建重试装饰器，处理API调用失败的情况"""    multiplier = 1    min_seconds = 1  # 初始重试间隔1秒    max_seconds = 4  # 最大重试间隔4秒    # Wait 2^x * 1 second between each retry starting with    # 1 seconds, then up to 4 seconds, then 4 seconds afterwards    return retry(        reraise=True,        stop=stop_after_attempt(embeddings.max_retries),        wait=wait_exponential(multiplier, min=min_seconds, max=max_seconds),        retry=(retry_if_exception_type(HTTPError)),        before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),    )def embed_with_retry(embeddings: DashScopeEmbeddings, **kwargs: Any) -> Any:    """带重试机制的嵌入生成函数，支持批量处理"""    retry_decorator = _create_retry_decorator(embeddings)    @retry_decorator    def _embed_with_retry(**kwargs: Any) -> Any:        result = []        i = 0        input_data = kwargs["input"]        input_len = len(input_data) if isinstance(input_data, list) else 1        batch_size = BATCH_SIZE.get(kwargs["model"], 6) # 按模型获取批量大小        # 批量处理输入，避免单次请求超出API限制        while i < input_len:            kwargs["input"] = (                input_data[i: i + batch_size]                if isinstance(input_data, list)                else input_data            )            resp = embeddings.client.call(**kwargs)   # 调用嵌入API            if resp.status_code == 200:                result += resp.output["embeddings"]  # 提取嵌入结果            elif resp.status_code in [400, 401]:                raise ValueError(                    f"status_code: {resp.status_code} \n "                    f"code: {resp.code} \n message: {resp.message}"                )            else:                raise HTTPError(                    f"HTTP error occurred: status_code: {resp.status_code} \n "                    f"code: {resp.code} \n message: {resp.message}",                    response=resp,                )            i += batch_size        return result    return _embed_with_retry(**kwargs)class DashScopeEmbeddings(BaseModel, Embeddings):    """    DashScope嵌入模型封装类，适配LangChain接口。使用该模型前，您需要先安装 dashscope Python 包，并且：    1.将您的 API 密钥配置到环境变量 DASHSCOPE_API_KEY 中；    2.或者，在构造函数中以命名参数的形式传入 API 密钥。    """    client: Any = None   # 千问嵌入API客户端    """The DashScope client."""    model: str = "text-embedding-v1"# 默认使用的千问嵌入模型    dashscope_api_key: Optional[str] = None    max_retries: int = 5   # API调用最大重试次数    """Maximum number of retries to make when generating."""    model_config = ConfigDict(        extra="forbid",    )    @model_validator(mode="before")    @classmethod    def validate_environment(cls, values: Dict) -> Any:        """验证环境配置，初始化千问客户端"""        import dashscope        # 从环境变量或参数中获取API密钥        values["dashscope_api_key"] = get_from_dict_or_env(            values, "dashscope_api_key", "DASHSCOPE_API_KEY"        )        dashscope.api_key = values["dashscope_api_key"]        try:            import dashscope            # 初始化千问文本嵌入客户端            values["client"] = dashscope.TextEmbedding        except ImportError:            raise ImportError(                "Could not import dashscope python package. "                "Please install it with `pip install dashscope`."            )        return values    def embed_documents(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:        """        为文档文本生成嵌入向量（批量处理）        Args:            texts: The list of texts to embed.        Returns:            List of embeddings, one for each text.        """        embeddings = embed_with_retry(            self, input=texts, text_type="document", model=self.model        )        embedding_list = [item["embedding"] for item in embeddings]        return embedding_list    def embed_query(self, text: str) -> List[float]:        """为查询文本生成嵌入向量（单个文本）.        Args:            text: The text to embed.        Returns:            Embedding for the text.        """        embedding = embed_with_retry(            self, input=text, text_type="query", model=self.model        )[0]["embedding"]        return embedding

2 嵌入模型调用（models/langchain_embedding.py）

该文件统一初始化不同来源的文本嵌入模型。支持千问（Qwen）、OpenAI 和本地 BGE 模型，方便开发者根据需求切换，无需修改核心逻辑。

在models文件夹下创建文件langchain_embedding.py，代码如下：

# 导入必要的Python库import os  # 用于处理操作系统相关的功能from dotenv import load_dotenvfrom langchain_openai import OpenAIEmbeddingsfrom langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddingsfrom models.custom_dashscope_embedding import DashScopeEmbeddings# 加载环境变量load_dotenv()def initialize_embedding_model(provider: str = "qwen"):    """        初始化并返回指定提供商的嵌入模型        参数:            provider (str): 嵌入模型提供商,支持"openai"、"qwen"、"local_bge_small“,默认为qwen        返回:            embeddings: 初始化后的嵌入模型实例        """    # 加载环境变量    if provider.lower() == "openai":        # 使用OpenAI的嵌入模型        api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")        if not api_key:            raise ValueError("缺少OPENAI_API_KEY环境变量")        base_url = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")        if base_url:            return OpenAIEmbeddings(                openai_api_key=api_key,                base_url=base_url,                model="text-embedding-ada-002"            )        else:            return OpenAIEmbeddings(                openai_api_key=api_key,                model="text-embedding-ada-002"            )    elif provider.lower() == "qwen":        # 使用千问的嵌入模型        api_key = os.getenv("QWEN_API_KEY")        if not api_key:            raise ValueError("缺少QWEN_API_KEY环境变量")        base_url = os.getenv("QWEN_BASE_URL")        if not base_url:            raise ValueError("缺少QWEN_BASE_URL环境变量")        return DashScopeEmbeddings(            dashscope_api_key=api_key,            model="text-embedding-v4",  # 千问嵌入模型名称，根据实际情况调整        )    elif provider.lower() == "local_bge_small":        # BGE-small-zh-v1.5是北京智源研究院（BAAI）开发的轻量级中文文本嵌入模型，支持将文本转换为高维向量，适用于检索、分类、聚类等任务，且对资源受限场景友好。        # 手动下载向量模型，指定本地文件夹路径，若 SDK 自动下载，直接用模型名。        model_path = "./models_data/bge-small-zh-v1.5"  # 手动下载的本地路径        # 或 model_path = "BAAI/bge-small-zh-v1.5"（直接用模型名，首次使用时，SDK 自动下载模型文件）        return HuggingFaceEmbeddings(            model_name=model_path,            model_kwargs={'device': 'cpu'},  # 可指定 'cuda' 启用 GPU 加速            encode_kwargs={'normalize_embeddings': True}  # 是否对输出向量归一化（推荐用于相似度计算）        )    else:        raise ValueError(f"不支持的嵌入模型提供商: {provider}。请选择'openai'、'huggingface'或'qwen'")

提供了 3 种嵌入模型，只需选择其中一直即可，每种模型的初始化逻辑如下：

**qwen（千问）：**默认，这里使用的是千问向量模型text-embedding-v4。必须配置QWEN_API_KEY和QWEN_BASE_URL两个环境变量。
**openai：**需在环境变量中配置OPENAI_API_KEY，若使用第三方代理还需配置OPENAI_BASE_URL（自定义接口地址）。
**local_bge_small：**本地加载向量模型，不访问第三方提供的模型服务。这里使用的是北京智源研究院（BAAI）开发的轻量级中文文本嵌入模型bge-small-zh-v1.5，对资源要求不高，适合资源受限场景。

若使用本地加载向量模型，执行以下步骤：

配置为 CPU 运行（可改cuda用 GPU）；
对输出向量归一化（方便后续相似度计算）。
手动下载：可从HuggingFace 或魔塔地址下载模型文件，放到当前目录的./models_data/bge-small-zh-v1.5路径下。下载文件：config.json（模型配置）、model.safetensors（模型权重）、tokenizer.json、tokenizer_config.json、vocab.txt（分词器文件）。设置model_path 为下载的本地路径地址。
自动下载：设置model_path为"BAAI/bge-small-zh-v1.5"，首次运行时 SDK 会自动下载（需联网）。下载默认存储路径如下：

Windows：``C:\Users\用户名.cache\huggingface\transformers）

Linux/Mac：~/.cache/huggingface/transformers

下载完成后，后续运行代码会直接从缓存加载，无需重复下载。

首先安装必要的 Python 库。

pip install transformers sentence-transformers torch --upgrade

下载向量模型文件，两种方式下载：
加载模型：通过 LangChain 库中HuggingFaceEmbeddings加载。

测试嵌入模型

def test_embedding_model(provider: str = "openai"):    """测试嵌入模型的基本功能"""    try:        # 初始化嵌入模型        embeddings = initialize_embedding_model(provider)        # 测试文本        test_text = "这是一个测试文本，用于验证嵌入模型的功能。"        # 生成嵌入向量        vector = embeddings.embed_query(test_text)        # 打印基本信息        print(f"使用 {provider.upper()} 嵌入模型生成向量成功")        print(f"向量维度: {len(vector)}")        print(f"向量前10个元素: {vector[:10]}")        return vector    except Exception as e:        print(f"测试失败: {str(e)}")        return Noneif __name__ == "__main__":    # 测试千问模型    print("\n=== 测试千问嵌入模型 ===")    test_embedding_model("qwen")    # 测试OpenAI模型    print("=== 测试bge-small-zh-v1.5嵌入模型 ===")    test_embedding_model("local_bge_small")

运行结果如下：

image-20251105145212047

4 LLM模型调用（langchain_llm.py）

基于 LangChain 框架，封装LLM的调用，实现从环境变量读取配置、校验参数，返回模型聊天实例ChatOpenAI。可适配兼容openAI 接口规范的模型服务，如千问(Qwen)、DeepSeek、OpenAI、智谱(Zhipu)等，可配置MODEL_CONFIG_MAP灵活扩展，默认使用千问模型。

在models文件夹下创建文件langchain_llm.py，代码如下：

# 导入必要的Python库import os  # 用于处理操作系统相关的功能from typing import Dict, Optionalfrom dotenv import load_dotenvfrom langchain.chat_models import init_chat_modelfrom langchain_core.language_models import BaseChatModelfrom langchain_openai import ChatOpenAI# 加载环境变量load_dotenv()# 模型配置常量（集中管理，便于维护）MODEL_CONFIG_MAP: Dict[str, Dict[str, str]] = {    "qwen": {        "api_key_env": "QWEN_API_KEY",        "base_url_env": "QWEN_BASE_URL",        "default_model": "qwen-plus"    },    "deepseek": {        "api_key_env": "DEEPSEEK_API_KEY",        "base_url_env": "DEEPSEEK_BASE_URL",        "default_model": "deepseek-chat"    },    "openai": {        "api_key_env": "OPENAI_API_KEY",        "base_url_env": "OPENAI_BASE_URL",        "default_model": "gpt-4-turbo"    },    "zhipu": {        "api_key_env": "ZHIPU_API_KEY",        "base_url_env": "ZHIPU_BASE_URL",        "default_model": "glm-4"    }}def _get_env_var(env_name: str, model_type: str) -> str:    """    安全获取并校验环境变量，提供错误提示。    Args:        env_name: 待读取的环境变量名称（如QWEN_API_KEY）        model_type: 模型类型标识（如qwen/deepseek），用于错误提示上下文    Returns:        str: 非空的环境变量值    Raises:        ValueError: 当环境变量未设置或值为空时抛出，包含明确的配置指引    """    value = os.getenv(env_name)    if not value:        raise ValueError(            f"[{model_type.upper()}] 缺少必要的环境变量：{env_name}\n"            f"请在.env文件中配置 {env_name}=你的API密钥/基础地址"        )    return valuedef langchain_llm(        model_type: str = "qwen",        model: Optional[str] = None,        temperature: float = 0.0,        **kwargs) -> BaseChatModel:    """    统一的LLM模型初始化入口函数，适配所有兼容OpenAI接口规范的模型。    已支持模型：qwen（通义千问）/deepseek(深度求索)/openai(OpenAI官方)/zhipu(智谱GLM模型)，可配置MODEL_CONFIG_MAP扩展。    Args:        model_type: 模型类型标识，支持：qwen/deepseek/openai/zhipu        model: 具模型名称，不传则使用默认值        temperature: 生成温度系数，控制输出随机性（0=完全确定，1=高度随机），默认0.0        **kwargs: 透传参数，会传递给底层的init_chat_model/ChatOpenAI初始化方法                  支持的参数示例：max_tokens(生成最大长度)、timeout(超时时间)、top_p(采样阈值)等    Returns:        BaseChatModel: 初始化完成的LangChain聊天模型实例，可直接用于对话生成    """    # 校验模型类型是否支持    if model_type not in MODEL_CONFIG_MAP:        raise ValueError(            f"不支持的模型类型：{model_type}\n"            f"当前支持的类型：{list(MODEL_CONFIG_MAP.keys())}"        )    # 获取模型配置    config = MODEL_CONFIG_MAP[model_type]    model = model or config["default_model"]    # 获取环境变量    api_key = _get_env_var(config["api_key_env"], model_type)    base_url = _get_env_var(config["base_url_env"], model_type)    # 根据模型类型初始化    if model_type == "deepseek":        # DeepSeek使用init_chat_model初始化        llm = init_chat_model(            model=model,            api_key=api_key,            api_base=base_url,            temperature=temperature,            model_provider="deepseek",            **kwargs        )    else:        # 其他模型使用ChatOpenAI（兼容OpenAI接口）        llm = ChatOpenAI(            model=model,            api_key=api_key,            openai_api_base=base_url,            temperature=temperature,            **kwargs        )    return llmdef langchain_qwen_llm(model: str = "qwen-plus", temperature: float = 0.0) -> BaseChatModel:    """初始化千问聊天模型"""    return langchain_llm("qwen", model=model, temperature=temperature)def langchain_deepseek_llm(model: str = "deepseek-chat", temperature: float = 0.0) -> BaseChatModel:    """初始化DeepSeek聊天模型"""    return langchain_llm("deepseek", model=model, temperature=temperature)def langchain_openai_llm(model: str = "gpt-4-turbo", temperature: float = 0.0) -> BaseChatModel:    """初始化OpenAI聊天模型"""    return langchain_llm("openai", model=model, temperature=temperature)# 新增智谱初始化函数（扩展支持）def langchain_zhipu_llm(model: str = "glm-4", temperature: float = 0.0) -> BaseChatModel:    """初始化智谱聊天模型"""    return langchain_llm("zhipu", model=model, temperature=temperature)

测试LLM模型

if __name__ == "__main__":    print("=" * 50)    print("开始测试模型初始化与调用")    print("=" * 50 + "\n")    user_query = "请用3句话介绍下自己"    print(f"用户提问：{user_query}")    # 1. 测试千问模型    print("【测试千问模型...】")    qwen_llm = initialize_qwen_llm(model="qwen-plus", temperature=0)    response = qwen_llm.invoke(user_query)    print(f"千问响应：\n{response.content}\n")    # 2. 测试DeepSeek模型    print("【测试 DeepSeek 模型...】")    deepseek_llm = initialize_deepseek_llm("deepseek-chat", temperature=0)    response = deepseek_llm.invoke(user_query)    # 美化输出响应    print(f"DeepSeek响应：\n{response.content}\n")    # 3. 测试OpenAI模型（保留注释，需启用时取消注释即可）    # print("【测试 OpenAI 模型...】")    # 取消下面2行注释即可启用OpenAI测试    # openai_llm = initialize_openai_llm(model="gpt-5", temperature=0.3)    # print("ℹ️  若需测试OpenAI，取消代码中OpenAI相关的注释即可\n")

运行结果如下：

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5 重排模型调用（reranker_model.py）

初始化重排模型，用于对检索阶段召回的候选文档进行语义相关性重排，提升检索精度。

在models文件夹下创建文件reranker_model.py，代码如下：

import loggingfrom typing import List,  Optionalimport torchfrom langchain_core.documents import Documentfrom sentence_transformers import CrossEncoder# 配置日志logging.basicConfig(    level=logging.INFO,    format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")logger = logging.getLogger(__name__)class RerankerCrossModel:    def __init__(            self,            model_name_or_path: str = "BAAI/bge-reranker-large",            device: Optional[str] = None,            batch_size: int = 16    ):        """        初始化重排器。用于对检索阶段召回的候选文档进行语义相关性重排，提升检索精度。        适配遵循 sentence-transformers 的 CrossEncoder 规范的模型, 如ms-marco-MiniLM-L-12-v2、bge-reranker-base/large等        Args:            model_name_or_path: str，模型名称（HuggingFace Hub规范名）或本地存储路径：                - 1.模型名称：本地缓存（默认~/.cache/huggingface/）无该模型时，自动从Hub下载权重/配置/分词器；缓存已存在则直接加载，无需重复下载。                - 2.本地路径：需手动下载完整模型文件（包含config.json、model.safetensors/pytorch_model.bin等）到本地路径地址。            device: 模型运行设备，None则自动检测（优先使用CUDA，无则使用CPU）            batch_size: 推理批次大小，建议CPU设8/16，GPU可根据显存适当增大（默认16）        """        # 设备自动适配        self.device = device if device else ("cuda"if torch.cuda.is_available() else"cpu")        self.batch_size = batch_size        self.model_name_or_path = model_name_or_path        self.reranker_model: Optional[CrossEncoder] = None        # 初始化模型        self._load_model()    def _load_model(self) -> None:        """加载并重初始化CrossEncoder重排模型"""        try:            self.reranker_model = CrossEncoder(self.model_name_or_path, device=self.device)            logger.info(f"✅重排模型加载完成 | 设备：{self.device} | 批次大小：{self.batch_size}")        except Exception as e:            raise RuntimeError(f"模型加载失败：{e}\n请检查：1. 模型路径是否正确 2. 网络是否正常（首次下载需联网）")    def rerank_documents(            self,            query: str,            documents: List[Document],            top_n: int = 3,            score_threshold: float = 0.0    ) -> List[Document]:        """        对检索到的文档进行重排序        Args:            query: 用户查询问题            documents: 向量检索得到的原始文档列表            top_n: 重排后保留的文档数量            score_threshold: 分数阈值，低于该值的文档会被过滤        Returns:            List[Document]: 重排序后的文档列表（按相关性从高到低）        """        if not documents:            return []        # 构造模型输入：(query, doc_text) 对        pairs = [(query, doc.page_content) for doc in documents]        # 计算相关性分数        scores = self.reranker_model.predict(pairs)        # 将文档与分数配对并排序        doc_score_pairs = list(zip(documents, scores))        # 按分数降序排序        doc_score_pairs.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)        # 过滤分数阈值并截取top_n        filtered_docs = []        for doc, score in doc_score_pairs:            if score >= score_threshold and len(filtered_docs) < top_n:                # 将分数添加到文档元数据中                doc.metadata["rerank_score"] = float(score)                filtered_docs.append(doc)            elif len(filtered_docs) >= top_n:                break        logger.info(f"重排完成：原始{len(documents)}个文档 → 筛选后{len(filtered_docs)}个文档")        return filtered_docs

测试重排模型

if __name__ == "__main__":    # 测试数据    sample_documents = [        Document(page_content="文档1内容：人工智能入门", metadata={"id": 1}),        Document(page_content="文档2内容：大语言模型原理", metadata={"id": 2}),        Document(page_content="文档3内容：Python 基础教程", metadata={"id": 3}),        Document(page_content="文档4内容：语义检索算法", metadata={"id": 4}),        Document(page_content="文档5内容：机器学习实战", metadata={"id": 5}),    ]    # 使用BAAI/bge-reranker-large模型    reranker = RerankerCrossModel(        # 这里加载本地路径模型（需手动下载模型文件到指定路径）        # a.模型文件获取地址：https://modelscope.cn/models/BAAI/bge-reranker-v2-m3        # b.需下载文件：config.json、model.safetensors、special_tokens_map.json、tokenizer.json、tokenizer_config.json        # model_name_or_path="BAAI/bge-reranker-base",  # 模型名称        model_name_or_path="../../../data/models_reranker_data/BAAI/bge-reranker-v2-m3",  # 模型名称        device="cuda"if torch.cuda.is_available() else"cpu",        batch_size=8    )    query = "大语言模型的语义检索方法"    result_docs = reranker.rerank_documents(        query=query,        documents=sample_documents,        top_n=3    )    # 打印最终结果（新增：输出重排后的详细信息）    print("\n========== 重排结果详情 ==========")    for i, doc in enumerate(result_docs, 1):        print(f"\n第{i}名文档：")        print(f"文档ID：{doc.metadata['id']}  重排分数：{doc.metadata['rerank_score']:.4f} 文档内容：{doc.page_content}")

执行结果如下：

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6 RAG 核心服务（rag_service_stream.py）

该类实现完整检索增强生成（RAG）的核心逻辑：文档处理、向量存储、检索和回答生成。基于 LangChain 构建，核心目标是让大语言模型（LLM）结合上传的文档知识进行问答，解决纯 LLM 可能存在的事实性错误、知识时效性等问题。

在项目目录下创建services文件夹，在该文件夹下创建文件rag_service_stream.py。

一、引入依赖

import loggingimport osimport tempfilefrom typing import List, Dict, Optional, Any, Generatorfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain_community.document_loaders import TextLoader, PyPDFLoader, Docx2txtLoaderfrom langchain_chroma import Chromafrom langchain.memory import ConversationBufferWindowMemoryfrom langchain.schema import HumanMessagefrom sentence_transformers import CrossEncoderfrom models.langchain_embedding import initialize_embedding_modelfrom models.langchain_llm import langchain_qwen_llmfrom models.reranker_model import RerankerCrossModel

二、创建`RAGService`类并初始化

class RAGService:    """    RAG（检索增强生成）服务类，实现文档解析、向量化存储及基于检索的知识进行问答，辅助 LLM 生成更准确、有依据的回答。    核心流程：文档上传→解析分块→向量化存储→检索相关片段→LLM生成答案。    支持流式输出。    """    def __init__(self,                 persist_directory: str = "chroma_db",                 retrieve_k: int = 8,  # 检索 top-k 个相关文本块                 enable_reranker: bool = True,  # 是否开启重排                 model_name_or_path: str = "BAAI/bge-reranker-large",  # 重排模型名称（HuggingFace Hub规范名）或本地存储路径                 rerank_top_n: int = 4,  # 重排后保留数量,必须小于retrieve_k                 rerank_score_threshold: float = 0.1  # 重排分数阈值，大于该阈值才被选取                 ):        """        初始化RAG服务，加载嵌入模型、LLM模型及已存在的向量数据库。        Args:            persist_directory: 向量数据库持久化存储路径，默认值为"chroma_db"            model_name_or_path: 可选，重排模型名称（HuggingFace Hub规范名）或本地存储路径，默认使用BAAI的bge-reranker-v2-m3（中文性价比较高）                - 1.模型名称：本地缓存（默认~/.cache/huggingface/）无该模型时，自动从Hub下载权重/配置/分词器；缓存已存在则直接加载，无需重复下载。                - 2.本地路径：需手动下载完整模型文件（包含config.json、model.safetensors/pytorch_model.bin等）到本地路径地址。            retrieve_k: 可选，向量检索阶段从数据库中召回的候选文本块数量，默认值10。            rerank_top_n: 可选，从召回的候选文本块中重排筛选后，最终保留的高相关文本块数量，默认值3。约束：必须满足 rerank_top_n < retrieve_k。            rerank_score_threshold:可选，重排结果的分数筛选阈值，默认值0.1。仅得分超过该阈值的文本块会被保留。        """        # 向量数据库持久化目录        self.persist_directory = persist_directory        # 初始化嵌入模型（用于将文本转换为向量）        self.embeddings = initialize_embedding_model("qwen")        # 检索 top-k 个相关文本块        self.retrieve_k = retrieve_k,        # 初始化向量数据库（若存在）        self.vectordb = self._load_vector_db()        # 初始化大语言模型（用于生成答案）        self.llm = langchain_qwen_llm()        # 是否开启重排        self.enable_reranker = enable_reranker        # 初始化重排模型        self.reranker_model = self._init_rerank_model(model_name_or_path)        # 重排后保留数量,必须小于k        self.rerank_top_n = rerank_top_n        # 重排分数阈值，大于该阈值才被选取        self.rerank_score_threshold = rerank_score_threshold        # 保存当前流式回答，用于完整存储        self.current_stream_answer = ""        # 初始化内存，设置窗口大小 k=50（只保留最近100轮对话）        # ConversationBufferWindowMemory 是 ConversationBufferMemory 的扩展版本，专门用于解决长对话场景下的        # 上下文管理问题。它通过只保留最近的 N 轮对话（滑动窗口机制），在维持对话连贯性的同时，避免历史记录过长导致的 Token 超限问题。        self.memory = ConversationBufferWindowMemory(            k=50,  # 窗口大小：仅保留最近50轮对话（1轮=1次用户+1次助手交互）            return_messages=True,  # 返回LangChain标准Message对象（而非纯字符串，便于格式统一）            memory_key="chat_history",  # 记忆数据的存储键（后续提取历史时使用）            output_key="answer",  # 与LLM输出结果的键对齐（适配链式调用规范）            input_key="input"# 与LLM输出结果的键对齐（适配链式调用规范）        )    def _load_vector_db(self) -> Optional[Chroma]:        """        私有方法：加载已持久化的向量数据库（若目录存在且非空）。        向量数据库用于存储文档片段的向量表示，支持高效的相似性检索。        Returns:            加载成功的Chroma向量数据库实例；若不存在或加载失败，返回None        Raises:            RuntimeError: 数据库加载过程中发生错误时抛出异常        """        # 路径不存在时自动创建（支持多级目录）        if not os.path.exists(self.persist_directory):            try:                os.makedirs(self.persist_directory, exist_ok=True)            except Exception as e:                error_msg = f"创建Chroma数据库路径失败：{self.persist_directory}，错误：{str(e)}"                raise RuntimeError(error_msg) from e        # 检查持久化目录是否存在且非空        try:            return Chroma(                embedding_function=self.embeddings,                persist_directory=self.persist_directory,            )        except Exception as e:            raise RuntimeError(f"向量数据库加载失败（路径：{self.persist_directory}）：{str(e)}")    # ===================== 重排模型初始化 =====================    @staticmethod    def _init_rerank_model(model_name_or_path: str = "BAAI/bge-reranker-large") -> RerankerCrossModel | None:        """        初始化重排模型，用于对检索结果进行语义重排序.默认使用BAAI的bge-reranker-large。        Args:            model_name_or_path: 重排模型名称（HuggingFace Hub规范名）或本地存储路径，        Returns:            CrossEncoder: 初始化后的重排模型实例        """        try:            # 加载重排模型            rerank_model = RerankerCrossModel(model_name_or_path)            logger.info(f"成功加载重排模型: {model_name_or_path}")            return rerank_model        except Exception as e:            logger.info(f"加载重排模型失败: {str(e)}")            return None

三、文档处理：`process_document(file)`

处理用户上传的文档，解析、分块、向量化、并存储到向量数据库。

def process_document(self, file: Any) -> Dict[str, bool | str]:        """        处理用户上传的文档（解析、分块、向量化、存储到向量数据库）。        支持的格式：PDF、DOCX、TXT、MD（可通过扩展loader支持更多格式）。        """        # -------------------------- （1）文件有效性校验与临时文件创建 ------------------------        #  验证文件对象有效性        if not file or not hasattr(file, 'name') or not hasattr(file, 'getvalue'):            return {"success": False, "message": "无效的文件对象"}        # 提取并标准化文件后缀（转为小写，便于格式判断）        file_name = file.name        file_suffix = file_name.split('.')[-1].lower() if'.'in file_name else''        tmp_file_path = None  # 临时文件路径（用于后续清理）        try:            # 创建临时文件存储上传的文件内容（避免直接操作内存中的二进制数据）            with tempfile.NamedTemporaryFile(                    delete=False,  # 关闭自动删除，确保加载器能读取                    suffix=f".{file_suffix}",  # 保留文件后缀，避免加载器解析错误                    mode='wb'# 二进制写入模式            ) as tmp_file:                tmp_file.write(file.getvalue())  # 写入文件内容                tmp_file_path = tmp_file.name  # 记录临时文件路径            # -------------------------- （2）文档加载（按格式适配） -------------------------            # 根据文件后缀选择对应的文档加载器            if file_suffix == 'pdf':                loader = PyPDFLoader(tmp_file_path)  # PDF加载器            elif file_suffix == 'docx':                loader = Docx2txtLoader(tmp_file_path)  # DOCX加载器            elif file_suffix in ['txt', 'md']:                loader = TextLoader(tmp_file_path, encoding='utf-8')  # 文本文件加载器（支持UTF-8编码）            else:                return {                    "success": False,                    "message": f"不支持的文件类型：{file_suffix}，当前支持：pdf/docx/txt/md"                }            # 加载文档内容（返回Document对象列表，每个对象含page_content和metadata）            documents = loader.load()            if not documents:  # 处理空文档情况                return {"success": False, "message": "文档加载失败：内容为空或无法解析"}            # -------------------------- （3）文本分块（解决长文本问题） ---------------------            # 初始化文本分块器（解决长文本超出模型上下文窗口的问题）            text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(                chunk_size=1000,  # 每个片段的字符数（根据模型上下文调整）                chunk_overlap=200,  # 片段间重叠字符数（保持上下文连贯性）                separators=["\n\n", "\n", "。", " ", ""]  # 优先按中文标点分割，提升分块合理性            )            # 将文档分割为片段（每个片段作为独立单元存入向量库）            splits = text_splitter.split_documents(documents)            # -------------------------- （4）向量存储 --------------------------            # 将片段添加到向量数据库            if self.vectordb:                # 若数据库已存在，直接添加新片段                self.vectordb.add_documents(splits)            else:                # 若数据库不存在，创建新库并添加片段                self.vectordb = Chroma.from_documents(                    documents=splits,                    embedding=self.embeddings,  # 使用初始化的嵌入模型                    persist_directory=self.persist_directory  # 指定存储路径                )            return {                "success": True,                "message": f"文档处理成功！共添加 {len(splits)} 个文本片段（文件：{file_name}）"            }        except Exception as e:  # 捕获所有异常，返回具体错误信息            return {"success": False, "message": f"文档处理失败（{file_name}）：{str(e)}"}        finally:            # -------------------------- （5）临时文件清理 --------------------------            # 确保临时文件被清理（无论处理成功/失败）            if tmp_file_path and os.path.exists(tmp_file_path):                try:                    os.remove(tmp_file_path)                except Exception as e:                    print(f"警告：临时文件清理失败（路径：{tmp_file_path}）：{str(e)}")

负责将用户上传的文档转换为向量并存储，流程如下：

文件有效性校验与临时文件创建：

校验文件对象是否包含 name（文件名）和 getvalue()（获取二进制内容）方法；
通过 tempfile.NamedTemporaryFile 创建临时文件，写入上传文件的二进制内容（避免直接操作内存数据）。

文档加载（按格式适配）：

根据文件后缀选择对应的 LangChain 加载器，支持 4 种格式：

文件格式	加载器	核心作用
PDF	`PyPDFLoader`	解析 PDF 每页内容，生成 Document 对象
DOCX	`Docx2txtLoader`	提取 DOCX 文本内容（忽略格式）
TXT/MD	`TextLoader`	读取纯文本，指定 UTF-8 编码

文本分块（解决长文本问题）：

使用 RecursiveCharacterTextSplitter 进行智能分块，核心配置：

chunk_size=1000：每个文本片段最多 1000 字符（适配 LLM 上下文窗口）；
chunk_overlap=200：片段间重叠 200 字符（避免上下文断裂，比如一个事件描述跨片段）；
separators=["\n\n", "\n", "。", " ", ""]：优先按大分隔符（如 \n\n 段落）分割，分割失败再用小分隔符（如 。 中文句末），最大程度保证语义完整性。

向量化存储：

负责将文本（问题、文档片段）转换为高维向量，是「检索」的核心基础，并存入向量数据库中。

若向量数据库已存在（self.vectordb 非空），直接添加新分块；
若不存在，通过 Chroma.from_documents 初始化数据库并写入分块向量，同时指定持久化路径。

临时文件清理：

通过 finally 块确保无论处理成功 / 失败，临时文件都会被删除，避免磁盘占用。

四、问答生成：`get_answer_stream(question, chat_history)`

该方法是 RAG（检索增强生成）的核心执行入口，实现检索相关文档→重排→结合历史对话→调用LLM流式生成输出。核心目标是：让 LLM 基于「用户问题 + 历史对话 + 相关文档片段」生成精准、有依据的答案，同时支持上下文连贯对话，流式输出。

def get_answer_stream(self, question: str) -> Generator[str, None, None]:        """        基于RAG技术生成问题答案，实现流式输出，逐块产生回答内容。        核心流程：检索相关文档片段 →结合对话历史 → 拼接提示词 → 调用LLM生成答案。        Args:            question: 用户当前的问题（字符串类型，非空）        Returns:            生成的答案字符串；若发生错误，返回错误提示；若未上传文档，返回引导提示        """        # 重置当前流式回答        self.current_stream_answer = ""        # -------------------------- 1. 检查向量数据库是否初始化（是否已上传文档） -------------        if not self.vectordb:            yield "请先上传并处理文档，才能进行问答哦~"            return        if not question or not isinstance(question, str) or question.strip() == "":            yield "请输入有效的问题内容~"            return        # -------------------------- 2. 对话历史记忆加载（适配长对话） -----------------------        # 上下文管理        combine_contexts = []        # 加载对话历史记忆，设置窗口大小 k=50（保留最近100轮对话,滑动窗口机制），在维持对话连贯性的同时，避免历史记录过长导致的 Token 超限问题。        for msg in self.memory.load_memory_variables({})["chat_history"]:            combine_contexts.append(msg)        # ------------------------ 3. 文档检索：获取问题相关的事实依据 ------------------------        # 创建向量数据库检索器，根据问题检索相关文档片段        retriever = self.vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})        relevant_docs = retriever.invoke(question)        # ------------------------ 4. 对检索的相关文档进行重排 ------------------------        if self.reranker_model and self.enable_reranker:            filters_docs = self.reranker_model.rerank_documents(                query=question,                documents=relevant_docs,                top_n=self.rerank_top_n,                score_threshold=self.rerank_score_threshold            )            if filters_docs:  # 若未重排未筛选到文档,就自动选取前rerank_top_n个检索的相关文档                relevant_docs = filters_docs                logger.info(f"重排后提取 {len(relevant_docs)} 个相关文本块")            else:                relevant_docs = relevant_docs[:self.rerank_top_n]                logger.info(f"重排后未筛选到文档，提取检索的 {len(relevant_docs)} 个相关文本块")        # -------------------------- 5. 提示词构建：拼接完整提示词 --------------------------        # 提取片段内容，格式化为字符串（便于拼接提示）        context_text = "\n\n".join([doc.page_content for doc in relevant_docs])        # 系统提示词模板：明确LLM角色、回答规则（避免幻觉）和输入结构（Context/History/Question）        system_prompt = """        你是基于文档的问答助手，仅使用以下提供的文档片段（Context）回答问题。        如果文档中没有相关信息，直接说“根据提供的文档，无法回答该问题”，不要编造内容。        回答需简洁、准确，结合历史对话（History）理解上下文，每一次回答要重新审视当前提供的内容，不要只是简单重复历史回答。        Context:        {context_text}        Current Question: {question}        Answer:        """        # 使用检索的相关文档片段和用户输入问题格式化提示模板        final_prompt = system_prompt.format(            context_text=context_text,            question=question        )        # 添加最终提示到上下文中        combine_contexts.append(HumanMessage(content=final_prompt))        logger.info(f"combine_contexts:{combine_contexts}")        # -------------------------- 6. 流式调用LLM：逐块生成并返回答案 ----------------------        try:            # 流式调用LLM：llm.stream()返回生成器，逐块获取LLM输出（而非等待完整答案）            for chunk in self.llm.stream(combine_contexts):                     # 实时返回输出内容                if chunk.content:                    yield chunk.content                    self.current_stream_answer += chunk.content            # 完整答案生成后，更新对话记忆：将本次问答（问题+完整答案）存入记忆，供下一轮对话复用            self.memory.save_context(                inputs={"input": question},                outputs={"answer": self.current_stream_answer}            )            logger.info(f"self.memory.save_context:{self.memory.model_dump_json()}")        except Exception as e:            logger.error(f"错误：答案生成失败：{str(e)}")            yield "抱歉，处理问题时发生错误，请稍后再试~"

流程如下：

前置校验

检查向量数据库是否初始化（即是否已上传文档）。
检查用户问题是否有效（非空字符串）。

对话历史加载

通过 ConversationBufferWindowMemory（滑动窗口记忆） 管理对话历史，配置 k=50，仅保留最近 50 轮对话（1 轮 = 1 次用户提问 + 1 次助手回答），既保证对话连贯性，又避免长对话导致的 Token 超限问题。
检索相关文档（获取回答的事实依据）

基于向量检索技术，从已上传文档中提取与用户问题语义相似的文本片段：

将向量数据库转为检索器（self.vectordb.as_retriever）；
配置 search_kwargs={"k": 5}：检索与用户问题最相关的 5 个文本片段（k 值可调整，平衡相关性与上下文长度）；
提取检索结果的文本内容，拼接为 context_text（供 LLM 参考）。

检索文档重排（提升文档相关性精度）

对原始检索结果进行精细化筛选，进一步提升文档与问题的匹配度：

若配置了重排模型（self.reranker_model），则调用模型对原始检索的文本片段进行重排；
重排规则：按「相关性分数」筛选 Top-N 个片段（top_n 可配置），并过滤分数低于阈值（score_threshold）的片段；
降级处理：若重排后无符合条件的片段，则默认选取原始检索结果的前 N 个片段。

组合提示词

初始化上下文对话列表：combine_contexts = []。
添加历史对话记忆：从记忆中加载最近对话列表（Message对象）到上下文对话中，让 LLM 清晰识别历史交互逻辑。
定义提示词模板（system_prompt）：定义 LLM 的角色、回答规则，如：仅使用提供的文档片段回答，无相关信息时明确告知，不编造内容。
格式化提示模板：将context_text（检索到的文档）、question（当前问题）格式化提示模板，生成结构化的 final_prompt，并作为用户输入添加到上下文对话中。
流式调用LLM输出结果及记忆更新

实现流式输出回答，并将本次交互存入记忆以支撑后续对话：

流式输出提升用户体验，记忆更新保障下一轮对话可复用本次交互信息，维持上下文连贯。

流式生成回答：调用 self.llm.stream(combine_contexts)，将完整上下文提交给 LLM，逐块读取生成器中的响应片段并实时返回给用户，同时将片段拼接为 self.current_stream_answer（完整答案）；
对话记忆更新：当完整答案生成后，将本次问答对（用户问题 question + 完整答案 self.current_stream_answer）存入记忆 ConversationBufferWindowMemory，供下一轮对话。

五、清空数据库`clear_database()`

支持重新上传文档、清空历史知识。

def clear_database(self) -> bool:        """清空向量数据库"""        try:            if self.vectordb:                self.vectordb.reset_collection()            # 清除记忆            self.memory.clear()            return True        except Exception as e:            print(f"错误：数据库清空失败：{str(e)}")            return False

清空 Chroma 向量数据库的集合内数据（reset_collection）。

7 前端界面（main.py）

通过 Streamlit 框架搭建 Web 交互界面，通过 “上传文档→提问” 的操作，获得基于文档的精准回答，同时支持流式输出（边生成边展示）和聊天连续性。

import osimport sysimport streamlit as stfrom dotenv import load_dotenv# 将当前脚本所在目录加入Python搜索路径（确保能找到services目录下的RAGService）current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))sys.path.append(current_dir)from services.rag_service_stream import RAGService# 加载环境变量load_dotenv()# 配置页面标题、图标、布局st.set_page_config(    page_title="RAG知识问答助手",    page_icon=":robot:",    layout="wide")# 初始化Streamlit会话状态（跨刷新保存数据，避免页面刷新后数据丢失）def initialize_app():    # 初始化会话状态    if"history" not in st.session_state:        st.session_state.history = []    # 用于重置文件上传框状态的会话变量    if"upload_key" not in st.session_state:        st.session_state.upload_key = 0    # 初始化RAG配置参数    if"retrieve_k" not in st.session_state:        st.session_state.retrieve_k = 6  # 默认检索文档数量    if"enable_reranker" not in st.session_state:        st.session_state.enable_reranker = False  # 默认开启重排    if"rerank_top_n" not in st.session_state:        st.session_state.rerank_top_n = 5  # 重排后保留文档数量    # 初始化RAG核心服务（封装了文档处理、向量存储、流式问答的核心逻辑）    if"rag_service" not in st.session_state:        st.session_state.rag_service = RAGService(            retrieve_k=st.session_state.retrieve_k,            enable_reranker=st.session_state.enable_reranker,            rerank_top_n=st.session_state.rerank_top_n,            # 重排模型配置：用于对检索结果进行语义重排序.默认使用BAAI的bge-reranker-v2-m3（中文效果性价比较高）。            # 这里加载本地路径模型（需手动下载模型文件到指定路径）            # a.模型文件获取地址：https://modelscope.cn/models/BAAI/bge-reranker-v2-m3            # b.需下载文件：config.json、model.safetensors、special_tokens_map.json、tokenizer.json、tokenizer_config.json            model_name_or_path="../../data/models_reranker_data/BAAI/bge-reranker-v2-m3"# 指定重排模型本地存储路径        )initialize_app()# 定义侧边栏区域with st.sidebar:    st.subheader("RAG知识问答助手")    # RAG检索配置区域    # 1. 检索数量控制    retrieve_k = st.slider(        "初始检索文档数量 (retrieve_k)",        min_value=1, max_value=10, value=st.session_state.retrieve_k, step=1,        help="从向量库中初始检索的文档数量，数量越多覆盖范围越广，但可能引入噪音"    )    # 2. 重排功能开关    enable_reranker = st.toggle(        "开启检索结果重排",        value=st.session_state.enable_reranker,        help="开启后会对检索到的文档进行语义重排序，提升回答质量，但会增加响应时间"    )    # 3. 重排后保留数量（仅在开启重排时可配置）    rerank_top_n = st.slider(        "重排后保留文档数量 (rerank_top_n)",        min_value=1, max_value=8, value=st.session_state.rerank_top_n, step=1,        help="重排后最终保留的文档数量，需小于等于初始检索数量",        disabled=not enable_reranker  # 关闭重排时禁用该参数    )    # 限制rerank_top_n不超过retrieve_k    if rerank_top_n > retrieve_k:        rerank_top_n = retrieve_k        st.warning(f"重排保留数量自动调整为 {retrieve_k}（不超过初始检索数量）")    # 4. 应用配置按钮    if st.button("应用配置", use_container_width=True, type="primary"):        # 更新会话状态        st.session_state.enable_reranker = enable_reranker        st.session_state.retrieve_k = retrieve_k        st.session_state.rerank_top_n = rerank_top_n        # 更新RAGService的配置        st.session_state.rag_service.enable_reranker = enable_reranker        st.session_state.rag_service.retrieve_k = retrieve_k        st.session_state.rag_service.rerank_top_n = rerank_top_n        st.success("配置已更新生效！")    # 文档管理区域    st.divider()  # 添加分隔线    # 1. 多文件上传（支持PDF/DOCX/TXT/MD，与RAGService支持的格式一致）    uploaded_files = st.file_uploader(        "上传文档 (PDF/DOCX/txt/md)",        accept_multiple_files=True,        key=f"file_uploader_{st.session_state.upload_key}"# 动态生成key    )    # 处理上传的文件：调用RAGService的process_document方法，完成“解析→分块→向量化→入库”    if uploaded_files:        with st.spinner("正在处理文档..."):            for file in uploaded_files:                st.session_state.rag_service.process_document(file)            st.success(f"已成功处理 {len(uploaded_files)} 个文档")            # 处理完成后重置上传框：通过改变key值实现            st.session_state.upload_key += 1    # 2. 清空知识库（删除向量库数据+清空聊天历史，重置整个问答环境）    if st.button("清空知识库", type="secondary", use_container_width=True):        with st.spinner("正在清空知识库..."):            # 清空向量存储            st.session_state.rag_service.clear_database()            # 清空聊天历史            st.session_state.history = []            st.success("知识库已成功清空")# 主界面 - 聊天区域st.header("从0开始：用 Streamlit + LangChain搭建一个简单基于RAG问答聊天助手")# 1. 展示聊天历史（遍历session_state.history，按角色显示消息）for message in st.session_state.history:    with st.chat_message(message["role"]):        st.markdown(message["content"])# 2. 处理用户输入user_input = st.chat_input("请问有什么可以帮助您？")if user_input:    # 步骤1：将用户消息添加到会话历史    st.session_state.history.append({"role": "user", "content": user_input})    with st.chat_message("user"):        st.markdown(user_input)    # 步骤2：调用RAG服务生成流式回答，并显示    with st.chat_message("assistant"):        with st.spinner("思考中..."):            # RAG回答，非流式：大模型完整输出后才展示出来            # full_answer = rag_service.get_answer(user_input)            # st.markdown(full_answer)            # RAG回答，流式输出            full_answer = ""# 用于存储完整的回复内容            # 调用RAGService的get_answer_stream（流式方法），用st.write_stream实现边生成边显示            for chunk in st.write_stream(st.session_state.rag_service.get_answer_stream(user_input)):                full_answer += chunk            # 步骤3：将完整的助手回答添加到会话历史，供下次刷新时展示            st.session_state.history.append({"role": "assistant", "content": full_answer})            st.rerun()

交互流程如下：

准备阶段：用户打开网页，看到侧边栏的 “文档上传” 和主界面的聊天区域；
上传文档：用户在侧边栏选择 1 个或多个文档（PDF/DOCX 等），点击上传，系统显示 “正在处理文档…”，完成后提示 “处理成功”；
提问交互：用户在底部输入框提问（如 “公司的发展历程？”），点击发送；
流式回答：系统显示 “思考中”，并开始逐字 / 逐句显示回答（流式输出），同时将用户问题和助手回答保存到聊天历史；
重置操作：若用户想切换文档，可点击侧边栏 “清空知识库”，系统删除所有文档和聊天历史，恢复初始状态。

4.6 运行测试

确保.env文件已正确配置 API 密钥

在项目根目录下，打开终端执行命令：

cd simple_rag_assistantstreamlit run main.py
```![](https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/38ac48cff20b6dcbb208bc64f024d1db.jpeg)

image-20260104144926176

系统将启动 Web 服务，默认地址为 http://localhost:8501

浏览器会自动打开界面，使用流程：

在侧边栏上传文档（支持多文件）。
等待文档处理完成（会显示处理成功提示）。
在底部输入框提问，助手会基于上传的文档内容回答。

image-20260104160926112

image-20260104161348195

完整代码位于项目根目录下：practice_cases/simple_rag_assistant

完整代码见：

GitHub 仓库：https://github.com/tinyseeking/tidy-agent-practice/tree/main/practice_cases/simple_rag_assistant
Gitee 仓库（国内）：https://gitee.com/tinyseeking/tidy-agent-practice/tree/main/practice_cases/simple_rag_assistant

4.7 总结

本项目构建了一个功能完整的基础 RAG 问答系统，采用模块化设计保证了代码的可维护性和可扩展性。你可以在此基础上，进一步拓展核心能力与使用体验，如：

增加更多文档格式支持（如 PPT、Excel）和多模态识别。
实现文档分段预览和定位。
添加用户认证和权限管理。
优化检索策略，实现更精准的内容匹配与高效召回。
增加模型选择功能，允许用户切换不同的 LLM。

通过该项目，你将掌握 RAG 技术的核心原理与工程化实现方法，为后续搭建更复杂的智能检索增强生成（RAG）应用奠定技术基础。

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！

有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！

就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋

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📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料，手把手帮你快速入门！👇👇

学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～