产品视角的大模型RAG应用-知识库问答（二）：LangChain调优

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原创最新推荐文章于 2026-08-14 10:25:47 发布 879 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【使用 langchain 创建RAG知识库完整教程】安装对应的库导入工具包初始化一些东西（向量库，模板，模型LLM）构建chain, 使用LCEL技术开始使用。阅读详情

上篇文章为大家介绍了项目实践背景和LangChain初体验结果。

初次体验效果并不够理想，这也是目前RAG常被人诟病的一点：入门简单，但用好却非常难！

因此我查阅了大量资料，基于LangChain实现的步骤，从整理知识库文档、知识库数据入库、embedding、召回Top k、构建prompt、LLM生成答案这6个阶段，分别总结了可能的调优方向（不涉及实现细节）。

就其中操作性较强的可优化点，我们也做了一些测试，确实发现了效果的显著提升。

如果对LangChain框架的实现原理还不够了解，产品视角的大模型RAG应用-知识库问答（一）：LangChain初体验查看。

如何调优

整理知识库文档阶段

在最开始，我们需要确定知识库包含哪些文档，比如政策原文文档、业务积累的QA、操作指引、产品说明等，并对这些文档进行预处理。

知识库本身质量对最终效果的影响至关重要，这是大模型最终生成回答的原始语料。

在此阶段，可以考虑以下优化方向：

文档的格式：pdf、docx等不同格式的文档，识别难度不一样。从目前公开的资料来看，一般PDF文档的效果会更好一些，因为pdf文档的格式信息相对来说较为简洁，对大模型干扰少。但也有说.docx的效果更优的，因此实践中还是要根据场景去测试。
文档命名：尽量控制在10字左右，涵义简洁明了，避免标题中出现无意义的数字、符号或缩写。
文档语言：尽量统一为同一种。因为embedding模型对于中英文、繁简体的支持可能不一样，如果文档不做处理，引擎会把中英文切到一个 chunk 里面，向量化之后有一半可能是乱码，有一半是没有用的数据。
文档内容：设置可清晰识别的一二级标题，对难以处理的图片、表格、公式、超链接、附件、架构图、代码等进行特殊处理。
构建问答对：因为最终的交互是问答的形式，所以在构建知识库时，如果能基于用户可能的提问方式，构建问答对，作为知识库原始数据，一般能达到更好的效果，但构建问答对的过程需要耗费较多人力，还需要考虑运营成本。

需要注意的是，对知识库的处理是一个case by case的事情，并不存在一个放之四海而皆准的公式，需要根据具体的场景和需求以及处理成本去做大量实践，才能找到最适合自己的。

知识库数据入库阶段

整理好知识库文档，就需要上传文档，开始构建本地的知识库。同时，知识库文档入库时，为了便于分析和处理，需要将长文本切割为小块（chunk）。

在此阶段，可以考虑以下优化方向：

优化内容提取的方式：应用适当的方法从文档中提取内容，如从PDF中提取文档内容可参考https://www.luxiangdong.com/2023/10/05/extract/#/写在前面
设置合理的文档切割chunk_size：设置chunk_size时，需要考虑知识库文档本身是较长的文档，还是较短的内容；所选取的embedding模型在多大的chunk_size上表现最佳；对用户提问以及对应回答原文长度的预期等。在实际中，要结合这些因素，选择最佳的分块策略，具体可参考：https://www.luxiangdong.com/2023/09/20/chunk/#/分块需要考虑的因素
文档段落处理：基于文档切割时所设置的chunk_size，对知识库文档的段落进行拆分或者合并，尽量保证连贯语义数据不会被切割。
手动切割分段：为了保证知识库数据的完整性，人工对内容进行准确切割
知识库文档标注：为了提升召回准确性，一方面在导入前，先对知识库文档内容进行标注处理，另一方面对于切割后的chunk进行标注，如标注chunk来源哪个文档的哪个段落。

3、embedding阶段

将知识库文档切割成chunk之后，需要通过embedding技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库。

在此阶段，可以考虑以下优化方向：

**embedding模型的选择：**不同的embedding模型对准确性的影响较大，且不同的场景适合的embedding模型可能不一致，一般的说法是bge-large-zh模型对中文的支持较好，我们在实践中也发现bge-large-zh优于m3e-base。
向量库类型：LangChain Chatchat框架默认的是faiss，据说milvus也不错（但我们还没有验证过）。

一般采用 Top5 的召回准确率和 Top10 的召回准确率来评估embedding模型的好坏，TopN 召回准确率 = TopN 条 chunk 包含了答案的问题数/总的问题数。

4、召回Top-K阶段

用户提问后，同样将用户的问句向量化。将用户的问句与向量数据库中的chunk匹配，匹配出与问句向量最相似的top k个。

在此阶段，可以考虑以下优化方向：

检索模型优化：在上一篇的实践中我们发现，回答错误的原因有很大部分是未匹配到正确的原文片段，因此检索优化是调优的重点方向。分享一个我看到的做法：将所有的文本组织成二级索引，第一级索引是 [关键信息]，第二级是 [原始文本]，二者一一映射。检索部分只对关键信息做embedding，参与相似度计算，把召回结果映射的原始文本交给LLM。具体可查看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/651179780
k的取值：考虑用户的提问一般会是什么问题，其对应的文档片段大致会在什么区间，根据实际的使用场景去不断测试，选择最佳的k值。一般来说，调大k值，会增加召回片段中含有正确答案的概率，但k值并不是越大越好，k值过大时，召回的无关信息更多，模型生成的答案质量反而会更差。
Temperature参数的值：Temperature代表的是生成内容的精准程度，1代表十分精确，不包含废话和错误信息，而0代表发散，生成的内容会更有创造性，大模型将根据已有信息编造内容。需要根据自己的场景，设置合适的Temperature值。
利用大模型能力增强召回效果：除了调用大模型生成答案以外，在召回阶段还可以应用大模型增强召回效果，但需要考虑多次调用大模型的成本。具体可查看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/653808554
Top k的排序方式：开源框架检索返回的Top K，会按照它们在数据库中的顺序进行排序，目的是保留原始数据库的上下文结构。但开源框架返回的不一定是最优的排序，尤其是当索引有数百万或千万级别时，精确度一般不会太高。这时候可以增加top k的大小，比如从10个增加到30个，然后再使用更加精确的算法进行rerank。具体可查看：https://www.zhihu.com/question/628651389/answer/3356678699

5、Prompt阶段

匹配出与问句向量最相似的top k个chunk之后，会将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的prompt中，提交给LLM。

在这个阶段，可能需要一定的prompt工程，选择最合适的prompt模板。

根据论文《Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts》，大模型对上下文中间位置的知识点提取较差，因此在prompt中，把query放到头部和尾部，同时根据相似度，把相似度大的文档放到context的两端，能提升回答效果。

6、LLM生成答案

prompt提交给LLM后，LLM将生成回答，返回给用户。此时最大的影响因素就是大语言模型本身的性能。

选择大模型时，也需要在成本和收益之间找到最佳平衡点，有些场景可能不需要最好的大模型，就可以实现还不错的效果。

有条件的还可以对模型进行微调，使模型能力更加匹配自身的场景。

调优实践

基于以上的分析，我们先选取了实现成本最小的方式进行调优，结果如下：

1、更换大模型：从ChatGLM2-6B替换成baichuan2-13b，发现针对我们的场景，后者的性能可以提升一倍左右。

2、更换embedding模型：将embedding模型从LangChain Chatchat默认的m3e-base替换为bge-large-zh，发现后者优于前者

3、测试不同Top k的值：比较Top 5、Top 10、Top 15的结果，发现Top 10时效果最优。

4、对文档名称进行处理**：**由于原来的政策文件，在导出时文件名会进行简化，如too_long_发展行动方案。因此，人工对文件进行重命名，上传相同文件构建知识库，同时在构建知识库时勾选【开启中文标题加强】选项，发现重命名文件对结果的提升效果不明显，但勾选【开启中文标题加强】选项后，回答的无关信息减少，效果有所提升。

目前来看，尽管效果有所提升，但仍未达到可用水平，后续我们也将尝试其他的调优策略。

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望