2025年LLM开发利器：LangChain 本地知识库问答系统搭建指南
【声明】该项目非本人项目，本教程仅用于合法场景下的技术研究，请勿用于违反《网络安全法》的行为
🌟 项目简介 🧰 安装与环境配置
系统要求
Python 3.10+（推荐使用虚拟环境）
至少 8GB RAM（推荐 16GB+）
安装命令
pip install langchain langchain-core # 安装核心库 pip install langchain-community # 可选：扩展模块
依赖项说明
需提前部署 Ollama/Llama.cpp 等本地模型服务
无需 GPU，支持 CPU 推理
🧪 基础操作演示（附代码） from langchain_core.documents import Document from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings # 示例1：创建知识库 documents = [ Document(page_content="量子计算的基本原理是利用量子比特叠加态进行并行计算"), Document(page_content="区块链技术通过分布式账本实现数据不可篡改") ] embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="bert-base-chinese") db = FAISS.from_documents(documents, embeddings) # 示例2：问答接口 query = "量子计算如何提升计算效率？" docs = db.similarity_search(query) print(docs[0].page_content) # 输出匹配的文档片段 🔍 进阶技巧解析
文档解析扩展
pip install langchain-text-splitters # 安装文本分割工具 from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500) chunks = splitter.split_text("长文档内容...")
本地模型集成
from langchain_community.llms import Ollama llm = Ollama(model="llama3", base_url="http://localhost:11434") response = llm.invoke("请解释量子纠缠原理")
性能优化方案
使用 FAISS 替代 Chroma 提升检索速度
启用 use_mmap=True 降低内存占用
🧩 实战案例：企业内部技术文档问答系统场景需求：构建基于私有知识库的智能客服
实现步骤：
部署 Ollama + Llama3 模型
使用 LangChain 构建 RAG 管道
开发 Web 接口（Flask/Django）
完整代码框架
from flask import Flask, request from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser app = Flask(__name__) # 构建问答管道 qa_chain = ( {"context": db.as_retriever(), "question": RunnablePassthrough()} | lambda x: f"根据以下内容回答问题：{x['context']}\n\n问题：{x['question']}" | llm | StrOutputParser() ) @app.route("/ask", methods=["POST"]) def ask(): question = request.json["query"] answer = qa_chain.invoke(question) return {"answer": answer} ❗ 安全与合规提示
禁止使用场景
生成违法内容（需遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》）
未经许可的商业部署（需查看开源协议条款）
调试建议
使用 print(docs) 查看匹配文档内容
通过 llm._llm_type 验证模型类型
🧰 常用命令速查表 功能 命令 效果
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