讲解如何使用RAG（检索增强生成）和LLM（大语言模型）来构建一个法律咨询网站。

最新推荐文章于 2025-05-03 08:00:00 发布

winfredzhang

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文章标签：语言模型人工智能自然语言处理 rag LLM OpenAI

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/winniezhang/article/details/139392285

一、准备工作

1. 注册OpenAI API

首先，注册OpenAI并获取API密钥。

2. 环境配置

安装必要的Python库：

pip install openai faiss-cpu sentence-transformers flask

二、设计系统架构

整个系统将包括以下几个部分：

前端：用户输入问题和上传文件的界面。
后端：处理用户请求，调用OpenAI API，返回答案。
向量数据库：存储和检索文档向量。

三、实现步骤

步骤1：初始化向量数据库和文档

1. 创建一个示例文档库，并将其转换为向量，存储在Faiss向量数据库中。

import faiss
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# 初始化Sentence-BERT模型
model = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2')

# 示例文档列表
documents = [
    "合同法规定了合同双方的权利和义务...",
    "在合同纠纷中，可以采取调解、仲裁和诉讼等方式...",
    "根据最新的法律修订，合同违约的处理方式包括赔偿损失..."
]

# 将文档转换为向量
doc_embeddings = model.encode(documents)

# 创建Faiss索引
index = faiss.IndexFlatL2(doc_embeddings.shape[1])
index.add(np.array(doc_embeddings))

# 保存文档和其对应的索引
doc_store = {
   
   i: doc for i, doc in enumerate(documents)}

2. 检索相关文档

def search_documents(query, model, index, doc_store, top_k=3):
    # 将查询转换为向量
    query_embedding = model.encode([query])
    
    # 检索最相似的文档
    distances, indices = index.search(np.array(query_embedding), top_k)
    
    # 提取相关文档
    relevant_docs = [doc_store[idx] for idx in indices[0]]
    return relevant_docs

# 示例查询
query = "如何处理合同纠纷？"
relevant_docs = search_documents(query