windows环境下搭建端到端FAQ智能问答系统【飞桨】

RAG实战指南:构建高精度企业知识问答系统 RAG(检索增强生成)是一种将外部知识库与大语言模型协同工作的关键技术,其核心在于通过语义检索精准定位文档片段,再经提示工程约束生成可靠答案。它解决了大模型静态知识更新难、幻觉率高、私有数据无法直接利用等工程痛点,相比微调成本更低、迭代更快、可控性更强。在IT运维、法务合规、教育培训等需强事实依据的场景中,RAG已成为落地AI应用的主流范式。本文聚焦真实生产环境下的文档预处理、语义切分、混合检索、提示词结构化及效果评估体系,特别涵盖中文PDF解析、chunking策略优化与低幻觉生成等关键实践。 阅读详情

一、安装Anaconda并创建虚拟环境
1.在主菜单出现anaconda3的文件夹表示安装成功


2.创建指定python版本的虚拟环境,我的虚拟环境python版本为3.9

虚拟环境的镜像源如下:


二、运行环境的安装
1.安装setuptools(若环境中存在则略过),执行如下命令:
注意:setuptools工具必须安装,不安装则会报错

pip install setuptools==57.5.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.git下pipelines的源代码,可git到磁盘任意位置
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git

3.进入pipelines目录
cd PaddleNLP/pipelines

我这里直接把项目放到了E盘:


4.安装所需依赖环境
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python setup.py install


三、一键体验FAQ智能问答系统
执行如下命令,可根据主机配置选择GPU环境或CPU环境:

# 我们建议在 GPU 环境下运行本示例,运行速度较快
python examples/FAQ/dense_faq_example.py --device gpu
# 如果只有 CPU 机器,安装CPU版本的Paddle后,可以通过 --device 参数指定 cpu 即可, 运行耗时较长
python examples/FAQ/dense_faq_example.py --device cpu

执行完命令后,经过长达好几分钟的等待:


终于可看到运行成功的结果啦:

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