大模型实战干货：如何基于LangChain 在本地构建一个可运行的 RAG 系统（附完整代码）

已于 2025-06-20 17:38:46 修改
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分类专栏： Python AI大模型 AI工具 文章标签： langchain
于 2025-06-20 17:37:13 首次发布
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什么是 RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将语言模型（如 ChatGPT）与外部知识库结合的技术，使其在生成回答时能够调用真实知识来源，而不仅依赖模型本身的参数记忆。

LangChain 是一个构建大语言模型（LLM）应用的强大框架，提供了连接向量数据库、检索器、提示模板和 LLM 的模块化工具链。

RAG 系统结构图

在这里插入图片描述

项目依赖安装

pip install langchain faiss-cpu tiktoken pymupdf python-dotenv gradio requests
pip install ollama

项目结构及实现步骤

rag/

├── docs/
│   ├── a.PDF
│   └── b.PDF
├── app.py
├── embedding_server.py
├── local_embed.py
├── requirement.txt
└── webapp.py

步骤一：加载文本、PDF 与网页内容 + 动态上传更新知识库（增量向量）

from langchain.document_loaders import TextLoader, PyMuPDFLoader, WebBaseLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
import os

splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)

# 初始化向量库（全量）
def load_all_documents():
    docs_dir = "docs"
    all_docs = []
    for filename in os.listdir(docs_dir):
        filepath = os.path.join(docs_dir, filename)
        if filename.endswith(".txt"):
            all_docs += TextLoader(filepath).load()
        elif filename.endswith(".pdf"):
            all_docs += PyMuPDFLoader(filepath).load()
    all_docs += WebBaseLoader("https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy").load()
    return splitter.split_documents(all_docs)

def split_file(file_path):
    if file_path.endswith(".pdf"):
        return splitter.split_documents(PyMuPDFLoader(file_path).load())
    elif file_path.endswith(".txt"):
        return splitter.split_documents(TextLoader(file_path).load())
    return []

docs = load_all_documents()

步骤二：构建向量数据库（FAISS）

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

embedding_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
vectorstore = FAISS.from_documents(docs, embedding_model)

步骤三：支持多模型选择的 RAG 配置

from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain

MODEL_NAME = "qwen:7b"
llm = Ollama(model=MODEL_NAME)

qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
    llm=llm,
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
    return_source_documents=True
)

步骤四：多轮对话 + 气泡式上下文显示 + 模型描述信息 + 用户身份记忆 + Markdown 返回

chat_sessions = {}  # 多用户支持：chat_sessions[user_id] = chat_history

MODEL_DESCRIPTIONS = {
    "qwen:7b": "阿里巴巴 Qwen 通用对话模型（7B）",
    "llama3": "Meta 发布的 LLaMA3 模型，支持多语言对话",
    "chatglm3": "智谱 AI 的 ChatGLM 第三代模型",
    "deepseek-llm": "DeepSeek 高性能代码+知识大模型"
}

Gradio 前端升级：增量更新 + 文档预览 + Markdown 格式 + 多用户会话支持

import gradio as gr
import uuid

def rag_chat_interface(query, model_name, file, user_id):
    global qa_chain, vectorstore

    if user_id not in chat_sessions:
        chat_sessions[user_id] = []

    chat_history = chat_sessions[user_id]
    llm = Ollama(model=model_name)
    qa_chain.llm = llm

    file_preview = ""
    if file is not None:
        saved_path = os.path.join("docs", file.name)
        with open(saved_path, "wb") as f:
            f.write(file.read())
        new_docs = split_file(saved_path)
        vectorstore.add_documents(new_docs)
        qa_chain.retriever = vectorstore.as_retriever()
        file_preview = new_docs[0].page_content[:300] + "..."

    result = qa_chain({"question": query, "chat_history": chat_history})
    chat_history.append((query, result['answer']))

    # 构建 markdown 聊天记录
    chat_display = "\n\n".join([f"**🧑‍💻 用户：** {q}\n\n**🤖 回答：** {a}" for q, a in chat_history])
    model_info = f"\n\n---\n📌 当前模型：**{model_name}** - {MODEL_DESCRIPTIONS.get(model_name, '')}"
    if file_preview:
        model_info += f"\n\n📄 文档预览：\n> {file_preview}"
    return chat_display + model_info

# 自动生成用户 ID（模拟多用户）
def get_user_id():
    return str(uuid.uuid4())[:8]

gr.Interface(
    fn=rag_chat_interface,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="提问内容"),
        gr.Dropdown(["qwen:7b", "llama3", "chatglm3", "deepseek-llm"], value="qwen:7b", label="选择模型"),
        gr.File(label="上传文档 (可选)"),
        gr.Textbox(label="用户 ID", value=get_user_id(), interactive=True)
    ],
    outputs=gr.Markdown(label="问答结果"),
    title="📚 RAG 问答系统 with LangChain（多模型 + Markdown + 文档预览 + 用户会话）"
).launch()

快速运行

ollama run qwen:7b     # 启动本地模型
python webapp.py       # 启动 Gradio 页面

一键打包项目模板

使用 zip 工具或如下命令打包为部署包：

zip -r rag_ollama_demo.zip rag/

推荐组件清单：pip freeze > requirements.txt

aiofiles==24.1.0
aiohappyeyeballs==2.6.1
aiohttp==3.12.13
aiosignal==1.3.2
annotated-types==0.7.0
anyio==4.9.0
asttokens==3.0.0
attrs==25.3.0
audioop-lts==0.2.1
beautifulsoup4==4.13.4
bleach==6.2.0
certifi==2025.4.26
charset-normalizer==3.4.2
click==8.2.1
colorama==0.4.6
comm==0.2.2
dataclasses-json==0.6.7
debugpy==1.8.14
decorator==5.2.1
executing==2.2.0
faiss-cpu==1.11.0
fastapi==0.115.13
ffmpy==0.6.0
filelock==3.18.0
frozenlist==1.7.0
fsspec==2025.5.1
gradio==5.34.2
gradio_client==1.10.3
greenlet==3.2.3
groovy==0.1.2
h11==0.16.0
hf-xet==1.1.4
httpcore==1.0.9
httpx==0.28.1
httpx-sse==0.4.0
huggingface-hub==0.33.0
idna==3.10
ipykernel==6.29.5
ipython==9.2.0
ipython_pygments_lexers==1.1.1
jedi==0.19.2
Jinja2==3.1.6
joblib==1.5.1
jsonpatch==1.33
jsonpointer==3.0.0
jupyter_client==8.6.3
jupyter_core==5.8.1
kaggle==1.7.4.5
langchain==0.3.25
langchain-community==0.3.25
langchain-core==0.3.65
langchain-huggingface==0.3.0
langchain-ollama==0.3.3
langchain-text-splitters==0.3.8
langsmith==0.3.45
markdown-it-py==3.0.0
MarkupSafe==3.0.2
marshmallow==3.26.1
matplotlib-inline==0.1.7
mdurl==0.1.2
mpmath==1.3.0
multidict==6.5.0
mypy_extensions==1.1.0
nest-asyncio==1.6.0
networkx==3.5
numpy==2.3.0
ollama==0.5.1
orjson==3.10.18
packaging==24.2
pandas==2.3.0
parso==0.8.4
pillow==11.2.1
platformdirs==4.3.8
prompt_toolkit==3.0.51
propcache==0.3.2
protobuf==6.31.1
psutil==7.0.0
pure_eval==0.2.3
pydantic==2.11.7
pydantic-settings==2.9.1
pydantic_core==2.33.2
pydub==0.25.1
Pygments==2.19.1
PyMuPDF==1.26.1
python-dateutil==2.9.0.post0
python-dotenv==1.1.0
python-multipart==0.0.20
python-slugify==8.0.4
pytz==2025.2
pywin32==310
PyYAML==6.0.2
pyzmq==26.4.0
regex==2024.11.6
requests==2.32.3
requests-toolbelt==1.0.0
rich==14.0.0
ruff==0.12.0
safehttpx==0.1.6
safetensors==0.5.3
scikit-learn==1.7.0
scipy==1.15.3
semantic-version==2.10.0
sentence-transformers==4.1.0
setuptools==80.9.0
shellingham==1.5.4
six==1.17.0
sniffio==1.3.1
soupsieve==2.7
SQLAlchemy==2.0.41
stack-data==0.6.3
starlette==0.46.2
sympy==1.14.0
tenacity==9.1.2
text-unidecode==1.3
threadpoolctl==3.6.0
tiktoken==0.9.0
tokenizers==0.21.1
tomlkit==0.13.3
torch==2.7.1
tornado==6.5.1
tqdm==4.67.1
traitlets==5.14.3
transformers==4.52.4
typer==0.16.0
typing-inspect==0.9.0
typing-inspection==0.4.1
typing_extensions==4.14.0
tzdata==2025.2
urllib3==2.4.0
uvicorn==0.34.3
wcwidth==0.2.13
webencodings==0.5.1
websockets==15.0.1
yarl==1.20.1
zstandard==0.23.0

项目结构

1. app.py

import os
from langchain.document_loaders import TextLoader, PyMuPDFLoader, WebBaseLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain

splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)

def load_all_documents():
    docs_dir = "docs"
    all_docs = []
    for filename in os.listdir(docs_dir):
        filepath = os.path.join(docs_dir, filename)
        if filename.endswith(".txt"):
            all_docs += TextLoader(filepath).load()
        elif filename.endswith(".pdf"):
            all_docs += PyMuPDFLoader(filepath).load()
    # 加载一个示例网页内容
    all_docs += WebBaseLoader("https://blog.youkuaiyun.com/superfreeman?spm=1000.2115.3001.10640").load()
    return splitter.split_documents(all_docs)

def split_file(file_path):
    if file_path.endswith(".pdf"):
        return splitter.split_documents(PyMuPDFLoader(file_path).load())
    elif file_path.endswith(".txt"):
        return splitter.split_documents(TextLoader(file_path).load())
    return []

docs = load_all_documents()

embedding_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
vectorstore = FAISS.from_documents(docs, embedding_model)

MODEL_NAME = "qwen:7b"
llm = Ollama(model=MODEL_NAME)

qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
    llm=llm,
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
    return_source_documents=True
)

MODEL_DESCRIPTIONS = {
    "qwen:7b": "阿里巴巴 Qwen 通用对话模型（7B）",
    "llama3": "Meta 发布的 LLaMA3 模型，支持多语言对话",
    "chatglm3": "智谱 AI 的 ChatGLM 第三代模型",
    "deepseek-llm": "DeepSeek 高性能代码+知识大模型"
}

chat_sessions = {}  # 多用户会话管理

2. webapp.py

import gradio as gr
import os
import uuid
from app import qa_chain, vectorstore, split_file, MODEL_DESCRIPTIONS, chat_sessions
from langchain_community.llms import Ollama

def rag_chat_interface(query, model_name, file, user_id):
    if user_id not in chat_sessions:
        chat_sessions[user_id] = []
    chat_history = chat_sessions[user_id]

    llm = Ollama(model=model_name)
    qa_chain.llm = llm

    file_preview = ""
    if file is not None:
        saved_path = os.path.join("docs", file.name)
        with open(saved_path, "wb") as f:
            f.write(file.read())
        new_docs = split_file(saved_path)
        vectorstore.add_documents(new_docs)
        qa_chain.retriever = vectorstore.as_retriever()
        file_preview = new_docs[0].page_content[:300] + "..."

    result = qa_chain({"question": query, "chat_history": chat_history})
    chat_history.append((query, result['answer']))

    chat_display = "\n\n".join([f"**🧑‍💻 用户：** {q}\n\n**🤖 回答：** {a}" for q, a in chat_history])
    model_info = f"\n\n---\n📌 当前模型：**{model_name}** - {MODEL_DESCRIPTIONS.get(model_name, '')}"
    if file_preview:
        model_info += f"\n\n📄 文档预览：\n> {file_preview}"
    return chat_display + model_info

def get_user_id():
    return str(uuid.uuid4())[:8]

gr.Interface(
    fn=rag_chat_interface,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="提问内容"),
        gr.Dropdown(["qwen:7b", "llama3", "chatglm3", "deepseek-llm"], value="qwen:7b", label="选择模型"),
        gr.File(label="上传文档 (可选)"),
        gr.Textbox(label="用户 ID", value=get_user_id(), interactive=True)
    ],
    outputs=gr.Markdown(label="问答结果"),
    title="📚 RAG 问答系统 with LangChain（多模型 + Markdown + 文档预览 + 用户会话）"
).launch()

3. local_embed.py

from langchain.embeddings.base import Embeddings
import requests

class LocalEmbedding(Embeddings):
    def __init__(self, endpoint="http://127.0.0.1:9000/embed"):
        self.endpoint = endpoint

    def embed_documents(self, texts):
        response = requests.post(self.endpoint, json={"texts": texts})
        return response.json()["embeddings"]

    def embed_query(self, text):
        return self.embed_documents([text])[0]

4. docs/

  • 这是你的本地知识库目录，放入 .txt 和 .pdf 文件即可自动加载索引。

快速启动步骤

  1. 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
  1. 启动 Ollama 本地模型服务：
ollama run qwen:7b

在这里插入图片描述

  1. 启动 Web 服务：
    在启动时候，如果做本地embedded模型部署，建议先启动本地服务，具体见代码里的介绍。
python webapp.py

成功启动后，Gradio 会自动开启一个本地 Web 服务，终端中通常会出现如下提示：

Running on local URL: http://127.0.0.1:7860，打开如下，一个简单的RAG本地模型就完成了，是不是很简单。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
由于LLM模型用的是本地部署的ollama加qwen模型，嵌入式模型也是本地模型，占用的是本地的CPU的计算资源，故要求本地配置至少32G的内存，CPUi512以上，否则非常卡。
在这里插入图片描述

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在这里插入图片描述

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基于Java的跨平台图像处理软件ImageJ：多功能图像编辑与分析工具
07-24
内容概要：本文介绍了基于Java的图像处理软件ImageJ，详细阐述了它的跨平台特性、多线程处理能力及其丰富的图像处理功能。ImageJ由美国国立卫生研究院开发，能够在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS、Linux等。它支持多种图像格式，如TIFF、PNG、GIF、JPEG、BMP、DICOM、FITS等，并提供图像栈功能，允许多个图像在同一窗口中进行并行处理。此外，ImageJ还提供了诸如缩放、旋转、扭曲、平滑处理等基本操作，以及区域和像素统计、间距、角度计算等高级功能。这些特性使ImageJ成为科研、医学、生物等多个领域的理想选择。 适合人群：需要进行图像处理的专业人士，如科研人员、医生、生物学家，以及对图像处理感兴趣的普通用户。 使用场景及目标：适用于需要高效处理大量图像数据的场合，特别是在科研、医学、生物学等领域。用户可以通过ImageJ进行图像的编辑、分析、处理和保存，提高工作效率。 其他说明：ImageJ不仅功能强大，而且操作简单，用户无需安装额外的运行环境即可直接使用。其基于Java的开发方式确保了不同操作系统之间的兼容性和一致性。
MATLAB语音识别系统：基于GUI的数字0-9识别及深度学习模型应用 · GUI v1.2
07-24
内容概要：本文介绍了一款基于MATLAB的语音识别系统，主要功能是识别数字0到9。该系统采用图形用户界面（GUI），方便用户操作，并配有详尽的代码注释和开发报告。文中详细描述了系统的各个组成部分，包括音频采集、信号处理、特征提取、模型训练和预测等关键环节。此外，还讨论了MATLAB在此项目中的优势及其面临的挑战，如提高识别率和处理背景噪音等问题。最后，通过对各模块的工作原理和技术细节的总结，为未来的研究和发展提供了宝贵的参考资料。 适合人群：对语音识别技术和MATLAB感兴趣的初学者、学生或研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解语音识别技术原理的人群，特别是希望通过实际案例掌握MATLAB编程技巧的学习者。目标是在实践中学习如何构建简单的语音识别应用程序。 其他说明：该程序需要MATLAB 2019b及以上版本才能正常运行，建议使用者确保软件环境符合要求。
c语言通讯录管理系统源码.zip
07-24
C语言项目源码
基于MATLAB的电力与天然气市场出清及多方博弈行为分析
07-24
内容概要：本文探讨了利用MATLAB进行电力市场和天然气市场出清的研究，重点分析了多方博弈行为对能源价格和市场出清的影响。文中首先介绍了简单的电力市场出清问题，通过最小化成本来满足负荷需求，并展示了具体的MATLAB代码实现。接着讨论了发电厂之间的博弈行为，特别是如何通过纳什均衡求解来最大化各自的利润。对于天然气市场，文章提到了管网压力约束带来的复杂性以及如何通过半定松弛技巧将非凸优化问题转化为可处理的形式。最后，文章还涉及了电-气市场耦合情况下的价格传导效应，展示了如何使用符号计算工具箱进行交叉价格弹性的计算。 适合人群：对电力市场、天然气市场及能源经济学感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电力和天然气市场运作机制的人群，尤其是那些希望通过数学建模和仿真手段研究市场动态变化的专业人士。目标是帮助读者掌握如何使用MATLAB进行复杂的市场出清模拟和博弈分析。 其他说明：文章不仅提供了理论背景介绍，还包括了大量的MATLAB代码实例，便于读者理解和实践。此外，文章强调了现实中市场出清问题的复杂性和多变性，鼓励读者结合实际情况灵活应用所学知识。
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